• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권1호
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• pp.207-216
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• 1994

Count data are often overdispersed, and an appropriate test for the existence of the overdispersion is necessary. In this paper we derive a score test based on the extended quasi-likelihood and the pseudolikelihood after adjusting to the Bartlett factor. Also, we compare it with Levene (1960)'s F-type test suggested by Ganio and Schafer (1992).

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.323-332
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• 2007

이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.1-35
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• 2024

The assumption of homoscedasticity is one of the most crucial assumptions for many parametric tests used in the biological sciences. The aim of this paper is to compare the empirical probability of type I error and the power of ten parametric and two non-parametric tests for homoscedasticity with simulations under different types of distributions, number of groups, number of samples per group, variance ratio and significance levels, as well as through empirical data from an agricultural experiment. According to the findings of the simulation study, when there is no violation of the assumption of normality and the groups have equal variances and equal number of samples, the Bhandary-Dai, Cochran's C, Hartley's Fmax, Levene (trimmed mean) and Bartlett tests are considered robust. The Levene (absolute and square deviations) tests show a high probability of type I error in a small number of samples, which increases as the number of groups rises. When data groups display a nonnormal distribution, researchers should utilize the Levene (trimmed mean), O'Brien and Brown-Forsythe tests. On the other hand, if the assumption of normality is not violated but diagnostic plots indicate unequal variances between groups, researchers are advised to use the Bartlett, Z-variance, Bhandary-Dai and Levene (trimmed mean) tests. Assessing the tests being considered, the test that stands out as the most well-rounded choice is the Levene's test (trimmed mean), which provides satisfactory type I error control and relatively high power. According to the findings of the study and for the scenarios considered, the two non-parametric tests are not recommended. In conclusion, it is suggested to initially check for normality and consider the number of samples per group before choosing the most appropriate test for homoscedasticity.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.129-159
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• 2019

본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach's alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2285-2294
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• 2014

AQP는 Stoltz(1997)가 개발한 역경지수 측정도구로 본 연구의 목적은 AQP의 신뢰도 및 타당도를 검증하는데 있다. 연구방법은 방법론적 연구로 상급종합병원 간호사(297명) 대상으로 2013년 8월~10월까지 자료수집을 실시하였다. 준거도구로 Wagnild와 Young(1993)의 Resilience Scale을 이용하였고, 분석방법으로 Cronbach's alpha 계수, item total correlation계수, 요인분석, 상관관계분석, ANOVA test가 실시되었다. 연구결과, 전체 20문항의 Cronbach's ${\alpha}$는 .840으로 나타났으며 KMO 값(.804)과 Bartlett's test of sphericity 결과(${\chi}^2$=2271.915, p=.000)에서 통계적 유의성을 보였다. 요인 추출 결과, 4개가 추출되었고, 총 누적 변량은 56.256%였고 제1요인(개인의 통제력) 10.7%, 제2요인(개인의 주도성) 13.7%, 제3요인(상황의 영향범위) 17.4%, 제4요인(상황의 지속성)이 14.9%의 설명력을 보였다. 준거타당도 검증에서 준거도구와 양의 상관관계가 나타났다. 개인의 역경 극복력을 측정하는데 있어서 AQP가 보다 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대해본다.

• 한국산림과학회지
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• 제88권3호
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• pp.408-418
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• 1999

전나무 천연집단의 유전적 다양성 및 유전적 구조를 추정하기 위해서 RAPD 표지자를 사용하였으며, 이의 통계적 분석에 AMOVA 방법을 이용하였다. 전나무 집단 전체의 평균 다형성 RAPD 표지자 비율은 71.9%였으며, 전체 변이량의 대부분은 집단내 개체간의 차이(80.2%)로 설명이 가능하였다. 집단간의 유전적 분화정도(${\Phi}_{ST}$)는 0.198로 조사되었다. 전체 집단을 태백산맥과 소백산맥 두 지역으로 나누어 분석하였을 때, 지역간 차이로 설명할 수 있는 변이량이 8.5%로 나타났으며, 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. Bartlett 통계량에 의해 집단간 분산의 이질성을 조사한 결과, 태백산 집단과 가리왕산 집단이 특히 이 질적인 것으로 나타났으며, 전반적으로 태백산맥 지역의 집단들이 소백산맥 지역의 집단들 보다 상대적으로 유전적 이질성이 큰 것으로 나다났다. 마지막으로 기존 통계량과의 비교를 통해서 유전변이 분석에 있어서 AMOVA 방법의 적용 가능성에 대해서 논의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.423-432
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• 2021

본 연구의 목적은 대학생의 일상에서 발생할 수 있는 부정적 생활사건에 대해 개인의 인지된 스트레스 수준을 측정하는 도구를 개발하고, 타당도와 신뢰도를 검증하는 것이다. 도구 개발과정은 DeVellis의 도구 개발 단계와 지침에 따라 수행하였다. 도구의 타당도와 신뢰도 검증을 위해, 2020년 일 대학 재학생 1,242명에게 수집된 자료를 무작위로 2개(A, B) 그룹으로 나누어 분석하였다. A그룹의 표본 (N=620)으로 문항검사, 탐색적 요인분석, 다특성-다방법 행렬, 준거 타당도, 신뢰도를 검증한 후 B그룹의 표본(N=622)으로 확인적 요인분석과 신뢰도 재검증을 수행하였다. 그 결과, 33문항, 8개 하위요인의 최종 도구가 개발되었다. 최종 도구의 탐색적 요인분석 결과, KMO 값은 0.92, Bartlett의 구형성 검정 결과는 유의하였고(χ²=12532.42, p<.001), 초기 고유값 1.0 이상인 요인수는 8개, 누적 요인적재량은 71.5%, 각 문항의 공통성은 0.56 이상이었다. 신뢰도 검증에서도 도구 전체의 신뢰도는 Cronbach's alpha 0.94, 요인별로는 0.78~0.90이었다. 확인적 요인분석과 신뢰도 재검증에서도 유사한 결과가 도출되었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 도구를 대학생의 일상 스트레스 수준 측정에 유용하게 사용할 것을 제안한다.

• 유통과학연구
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• 제13권9호
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• pp.103-112
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• 2015

Purpose - This paper aims to provide a step-by-step approach to factor analytic procedures, such as principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA), and to offer a guideline for factor analysis. Authors have argued that the results of PCA and EFA are substantially similar. Additionally, they assert that PCA is a more appropriate technique for factor analysis because PCA produces easily interpreted results that are likely to be the basis of better decisions. For these reasons, many researchers have used PCA as a technique instead of EFA. However, these techniques are clearly different. PCA should be used for data reduction. On the other hand, EFA has been tailored to identify any underlying factor structure, a set of measured variables that cause the manifest variables to covary. Thus, it is needed for a guideline and for procedures to use in factor analysis. To date, however, these two techniques have been indiscriminately misused. Research design, data, and methodology - This research conducted a literature review. For this, we summarized the meaningful and consistent arguments and drew up guidelines and suggested procedures for rigorous EFA. Results - PCA can be used instead of common factor analysis when all measured variables have high communality. However, common factor analysis is recommended for EFA. First, researchers should evaluate the sample size and check for sampling adequacy before conducting factor analysis. If these conditions are not satisfied, then the next steps cannot be followed. Sample size must be at least 100 with communality above 0.5 and a minimum subject to item ratio of at least 5:1, with a minimum of five items in EFA. Next, Bartlett's sphericity test and the Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) measure should be assessed for sampling adequacy. The chi-square value for Bartlett's test should be significant. In addition, a KMO of more than 0.8 is recommended. The next step is to conduct a factor analysis. The analysis is composed of three stages. The first stage determines a rotation technique. Generally, ML or PAF will suggest to researchers the best results. Selection of one of the two techniques heavily hinges on data normality. ML requires normally distributed data; on the other hand, PAF does not. The second step is associated with determining the number of factors to retain in the EFA. The best way to determine the number of factors to retain is to apply three methods including eigenvalues greater than 1.0, the scree plot test, and the variance extracted. The last step is to select one of two rotation methods: orthogonal or oblique. If the research suggests some variables that are correlated to each other, then the oblique method should be selected for factor rotation because the method assumes all factors are correlated in the research. If not, the orthogonal method is possible for factor rotation. Conclusions - Recommendations are offered for the best factor analytic practice for empirical research.

• 한국식품조리과학회지
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• 제20권6호
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• pp.581-588
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• 2004

The purpose of this study was to test the moderating effect of value on relationship between foodservice quality and satisfaction in family restaurant. Accordingly, this study surveyed by questionnaire concerning 18 items of foodservice quality, 1 item of overall satisfaction, 1 item of value as well as respondents' characteristics. The result of this study were as follows. KMO and Bartlett's test statistics showed that the data fitted factor analysis well. Results of factor analysis, average variance extracted estimates and shared variance showed that the convergent and discriminant validitys of 4 factors were supported, and cronbach's alpha showed that the internal consistency of 4 factors was supported. It was found that satisfaction was influenced by the interaction between 4 factors of service quality and value rather than by either service quality or value directly. Finally, The results indicated that high level of service quality might not lead customer satisfaction because of moderating effect of value.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권4호
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• pp.619-628
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• 2012

Noise reduction is an important issue in the field of image processing because image noise lowers the quality of the original pure image. The basic difficulty is that the noise and the signal are not easily distinguished. Simple smoothing is the most basic and important procedure to effectively remove the noise; however, the weakness is that the feature area is simultaneously blurred. In this research, we use ways to measure the degree of noise with respect to the degree of image features and propose a Bayesian noise reduction method based on MAP (maximum a posteriori). Simulation results show that the proposed adaptive noise reduction algorithm using Bayesian MAP provides good performance regardless of the level of noise variance.