The objective of this study was to assess variance components and genetic parameters for fat and protein content in Tsigai sheep using multivariate animal models in which fat and protein content in individual months of lactation were treated as different traits, and univariate models in which fat and protein content were treated as repeated measures of the same traits. Test day measurements were taken between the second and the seventh month of lactation. The fixed effects were lactation number, litter size and days in milk. The random effects were animal genetic effect and permanent environmental effect of ewe. The effect of flock-year-month of test day measurement was fitted either as a fixed (FYM) or random (fym) effect. Heritabilities for fat content were estimated between 0.06 and 0.17 (FYM fitted) and between 0.06 and 0.11 (fym fitted). Heritabilities for protein content were estimated between 0.15 and 0.23 (FYM fitted) and between 0.10 and 0.18 (fym fitted). For fat content, variance ratios of permanent environmental effect of ewe were estimated between 0.04 and 0.11 (FYM fitted) and between 0.02 and 0.06 (fym fitted). For protein content, variance ratios of permanent environmental effect of ewe were estimated between 0.13 and 0.20 (FYM fitted) and between 0.08 and 0.12 (fym fitted). The proportion of phenotypic variance explained by fym effect ranged from 0.39 to 0.43 for fat content and from 0.25 to 0.36 for protein content. Genetic correlations between individual months of lactation ranged from 0.74 to 0.99 (fat content) and from 0.64 to 0.99 (protein content). Fat content heritabilities estimated with univariate animal models roughly corresponded with heritability estimates from multivariate models: 0.13 (FYM fitted) and 0.07 (fym fitted). Protein content heritabilities estimated with univariate animal models also corresponded with heritability estimates from multivariate models: 0.18 (FYM fitted) and 0.13 (fym fitted).
Purpose: The purpose of this study was to develop and validate a Hospital Violence Attitude Scale-18 (HVAS-18) for clinical nurses. Methods: The HVAS-18 was developed and validated in 3 steps: Item generation through literature reviews and in-depth interviews, pilot study, and the validity and reliability tests using a test-retest technique. Forty-one items were initially extracted by 8 experts, and 18 items were finally developed by item and factor analysis. The final HVAS-18 was evaluated by 326 clinical nurses from seven general hospitals in three cities. The collected data were analyzed using factor analysis, Pearson correlation coefficient, and Cronbach's ${\alpha}$. Results: Five discrete factors emerged, which explained 64.0% of the total variance. Each five factor was labeled: Factor 1 (6 items) 'awareness'explained 18.2%; Factor 2 (4 items) 'response' explained 12.9%; Factor 3 (4 items) 'reaction' explained 12.9%; Factor 4 (2 items) 'result-nursing' explained 10.2%; and Factor 5 (2 items) 'result-violence offender' explained 9.6%. The internal consistency, Cronbach's ${\alpha}$, was .87, and reliability of the sub-scales ranged from .72 to .83. Conclusion: The results of this study indicate that HVAS-18 can be an useful, reliable, and valid instrument for measuring hospital violence attitude of clinical nurses.
Objective: This study examined the effect of early childhood teachers' perceptions of teacher efficacy and professionalism, which are personal traits, when administering the National Childcare Curriculum. Methods: Using snowball sampling, data were collected from 266 childcare center teachers in the nation and were analyzed using one-way analyses of variance and multiple regression using SPSS 14.0. Results and Conclusion: The findings are as the following: First, teacher efficacy was not significantly different among teachers by age, teaching experience, education, and childcare center type. Second, teacher efficacy was significantly related to the perception of their professionalism. Lastly, teachers' perceptions of teacher efficacy and professionalism explained significantly the variance in teachers' performance when administering the National Childcare Curriculum.
In a recent article, Leon et al. lucidly explained the ideas of the Taguchi two-stage procedure for parameter design optimization, and proposed alternative performance measures called PerMIA to the signal-to-noise ratios. On the other hand, Box proposed an empirical approach to the problem based upon monotone transformations of the performance characteristic(y). This paper develops procedures for parameter design optimization under the assumptions that the expected loss(not necessarily a mean squared error loss) is increasing with respect to the variance of the error in y, and that the mean of y satisfies certain conditions of adjustability. It turns out that the variance of the error in y can play the role of PerMIA, and it is further shown that the derived PerMIA can be adapted to the Box empirical procedure for the minimization of the expected loss in the original metric.
The objective of the present study was to model the relationships between language learning strategy use and language proficiency among the Asian (Korean, Japanese, and Taiwanese) students studying English in the United States. The instruments were a language learning strategy Questionnaire and the Institutional Testing Program Test of English as a Foreign Language (ITP TOEFL). Structural equation modeling was utilized to model the relationships between language learning strategies and language proficiency. The present study found only weak relationships between language learning strategies and language proficiency. Only 13% and 15% of variance of the listening and grammar/reading factor were explained by the language learning strategies. The metacognitive strategies appeared not to have direct relationships to the language skill factors, as was found in other studies (Purpura, 1996, 1997). The effects of the social and affective strategies were very small. They in combination could account about 1% and 4% of the variance of the listening and grammar/reading factors.
This study used Hierarchical Linear Modeling analysis to investigate the effects of individual self-regulated cognitive strategies and public education on middle school students' academic achievement. Participants were 6389 (boys 3287, girls 3102) middle school students from the 2005 data of the Korea Education Longitudinal Study. Results were as follows : (1) there were significant differences among different schools in middle school students' academic achievement, i.e. 20% of variance in English achievement and 15% of variance in mathematics achievement were explained by school differences. (2) Students' elaboration and meta-cognitive strategy influenced academic achievement positively. (3) Predictor variables by ability grouping, supplementary class, and/or self-learning class had no significant effects on students' academic achievement.
The stochastic variations were analyzed periodicity by autocorrelation, variance spectrum and Fourier series. These time series included hourly and hourly mean observations on DO, water temperature and air temperature which measured by automatic recording instrument at Guii from 1, Jan., 1986 to 23, Feb., 1986. The results of study were as follows: l. Autocorrelation coef. (lag time 120) DO($\varrho_1$= 0.9705), WT($\varrho_1$ = 0.9890), and AT($\varrho_1$ = 0.9874) were deeply related. DO and AT clearly showedr 24-hour periodicities while WT showed 23-26 hour periodicity. 2. Spectral density showed high at 24 hour in eech item and all of them showed weak peak at 12 hour. 3. The explained variance, which was a measure of the contribution of periodic function to the original time series, varied high 90.8 - 94.7%. This results showed that water qualities at Guii were affected deterministic components.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.783-791
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2004
In this paper we review recent developments in nonlinear time series modeling on both conditional mean and conditional variance. Traditional linear model in conditional mean is referred to as ARMA(autoregressive moving average) process investigated by Box and Jenkins(1976). Nonlinear mean models such as threshold, exponential and random coefficient models are reviewed and their characteristics are explained. In terms of conditional variances, ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) class is considered as typical linear models. As nonlinear variants of ARCH, diverse nonlinear models appearing in recent literature including threshold ARCH, beta-ARCH and Box-Cox ARCH models are remarked. Also, a class of unified nonlinear models are considered and parameter estimation for that class is briefly discussed.
The purpose of this study was to analyze financial management and satisfaction of the elderly households using System’s Approach. 1) Financial management behavior was influenced by age, present job, husband’s job before retirement, assets, family income, living expenses, experiences of financial management. 2) Financial satisfaction was influenced by age, present job, husband’s job before retirement, assets, family income, living expenses, experiences of financial management, and assessment of family financial conditions. 3) The result of regression analysis of input variables on the throughput variable showed that age of respondent and the middle age experiences of financial management emerged as predictors of financial management. There variables accounted for 48% of variance in the financial management behavior. 4) When financial satisfaction was regressed against input and throughput variables, 55% of the total variance of the financial satisfaction was explained by financial goal and assessment of family conditions.
Purpose: This study was conducted to investigate the relationship of hardiness, job stress, and burnout in nurses, and to identify predictors of burnout. Method: Empirical data were collected from 154 staff nurses at one university hospital in Gwangju city. Self- reported questionnaires were composed of the Personal Views Survey(PVS), job stress scale, Tedium scale, and 7 items asking nurse's general characteristics. Data analysis was done with a SAS package. Result: In correlation analysis, hardiness, job stress, and nursing satisfaction had significant correlation with burnout. In stepwise multiple regression, 28.7% of the variance in burnout was accounted for by nursing satisfaction (19.9%), job stress (6.0%), and hardiness (2.8%). Among subscales of hardiness, only commitment was a significant predictor, so nursing satisfaction, job stress, and commitment explained 28.9% of variance in burnout. Conclusion: Based on the findings of this study, the development of program for nurses to increase nursing satisfaction is needed, and more studies to examine causal relationship between nursing satisfaction and burnout is also highly recommended.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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