The purpose of this study was to quantify the relationship between the sense of touch and mechanical properties of man-made leather. The first was to develop the five conversion equations which convert mechanical properties of man-made leather into five factor scores, which express five factors of the sense of touch(surface property, stretchiness, thickness & weight, thermal property(warmth & coolness), and moisture property(sticky & clingy)). The second was to develop the conversion equation which converts five factor scores into score of the sense of touch. Five factor scores were predicted by the following mechanical properties; surface property factor by log2HB and (log2HB)2, stretchiness factor by logEM, thickness & weight factor by logT, log2HB, logW, thermal property factor by logT, logHB, logSMd, and moisture property factor by logMMD, RC, RC2, (logEM)2, RT2. Subsequently, these five factor scores were converted into score of the sense of touch. The predictive abilities of the developed equations were satisfied.
For design of early childhood children's footwear, this study was to analyze the foot type by factor analysis and cluster analysis. This study was performed 200 male and 200 female early childhood children from 3 to 6 years, reported in part 1. The result was as follows : 1. There are no significant differences concerning significances, factor loading, eigenvalues, and contribution rates of factor among the results abtained by analyzing the male, female and both sexes data. 2. The 1st factor signifies the size factor that represents total foot mass. The average scores of the 1st factor significantly increase with age in both sexes, and those scores of male are significantly higher than those of female. 3. The End factor signifies the height of Tarsal, Heel and Arch. The average scores of the 2nd factor significantly increase with age in both sexes, and there are no significant differences between the average scores of male and female's except the age 3. 4. The 3rd factor signifies the shape of Metatarso-phalanx angle. The average scores of the 3rd factor significantly decrease with age in female. 5. There are four clusters selected by fastcluster in every age group. The characteristics of four clusters of every age group are different significantly.
This study aims at finding relationships between the competitiveness of cities and the size or distance of them, based on some premises; (1) the competitiveness can be measured on the interval-ratio level, that is, factor scores, (2) a hypothesis that the spatial interaction model is valid for the relationships can be generally accepted. Based on the general recognition a research hypothesis that the more is the population or the nearer is the distance from a central city the higher is the competitiveness score is constructed. According to the premises 5-factor scores and composite score are calculated by means of regression method, and the scores are regressed on cities' populations and distances from Seoul city. Using bootstrapping method for the tests of significance is effective due to small sample of 21 cities. Results of the analyses show that most aspects of the hypothesis should be rejected or adjusted. Scores on Health-welfare factor, public service factor, and commercial vitality factor have no relation to the cities' sizes or distances. But the results also find the facts that the strong (negative) relationships exist between (1) educational base factor score and population, (2) density factor score and distance. Although this study improves systematic and analytic understanding of spatial interaction patterns, the understanding should be invalid for the general context because it has used the data on 21 cities in the capital region at the time of 2009.
For the purpose of disclosing the mental health status as well as its stress factors of female workers in industry, a questionaire survey was carried out on 283 female workers, namely. 134 of a service industry(department store) in seoul and 149 of a manufacturing industry(food) in Kyunggi-do district from 24 to 29 January, 1994. The result were as follows : 1. The mean scores of poor mental health indicator showed no significant difference between service industry and manufacturing industry, while the mean scores of good mental health indicator showed a significant difference between those two industries. 2. The mean scores of work stress as social stress factors showed a significant difference between service industry and manufacturing industry. However, no significant difference was observed between the mean scores of personal stress factor between those two industries. 3. In general, the work stress factor was more significantly contributed by marital status, while the social stress as well as the personal stress factor were contributed more by monthly income. 4. The major contributing factor to the poor mental health was the personal stress factor in general, followed by the work stress factor. However, the weight of these two stress factors was reversed according to the type of industries.
Objectives: To examine whether the socioeconomic characteristics of communities (contextual effects) are related to the self-rated health of community residents after controlling individual characteristics (compositional effects). Methods: A linked data set including information on individuals from raw data of 1998 Korean National Health and Nutrition Survey(KNHNS) and information on the regions where the individuals lived from the socioeconomic statistical indices of Si-Gun-Gu (city-county-ward) in 1998 was established. The contextual factors of communities were generated from these socioeconomic indices through factor analysis. The contextual effects of community over and above the individual characteristics on the self-rated health were investigated using multilevel analysis. Results: The contextual factors of the community expressed as the factor scores have influence on the self-rated health of their residents above the compositional factors. When the communities were categorized into 5 groups (highest, high, middle, low, lowest) according to each of their factor scores, for factor 1 reflecting urbanization reversely, the residents of the communities that had the high, middle, and low factor scores showed significantly poor subjective health status than the residents of the lowest (most urbanized) group. For factor 2 reflecting community services and health resources, the subjective health status of the residents gradually became poorer when the group went from the highest to the lowest, and the low and lowest groups showed a significant difference. For factor 3 reflecting the manufacturing industry, as compared with the communities that have the highest factor scores, the other 4 groups showed significantly poorer subjective health status. And for factor 4 reflecting the scale of the regional government, as compared with the middle group, the rest of the 4 groups showed significantly better self-rated health. Conclusions: There existed regional contextual effects on their residents' health in Korean adults. To make policies tackling these contextual effects possible, more elaborate researches to find more specific factors and to explain the mechanisms of how health is influenced by the contextual factors are needed.
The purpose of this study was to compare the somatometric characteristics obtained from the factor scores of both upper and lower body by regional differences. The sample group was drawn from boys at the ages 7 to 12 living in Pusan and Kyungsangnam-do. Data from each boy comprised 57 anthropometric measurements and 11 photographic measurements. The study reached following conclusions. 1. According to the result of factor analysis, five indicative factor's were obtained from the upper body measurements and four indicative factors were obtained from the lower body measurements. 2. According to the comparision of factor scores on measurements of the upper body between Pusan and Kyungsangnam-do, there were differences in all five factors. Boys in Pusan had higher stature, bigger frame, more protruded chest and shoulder blades, more sloping curve along with the backbone, more protruded belly, narrower and sloping shoulders than boys in Kyungsangnam-do. 4. According to the comparision of factor scores on measurements of the lower body between Pusan and Kyungsangnam-do, there were differences in factor 1 and factor 4. Boys in Pusan had bigger frame and flatter hip than boys in Kyungsangnam-do.
the main purpose of this study was to inves-tigate the consumer dissatisfaction and com-plaining behavior in purchase and use by con-sumer value. The subjects participated this study were 204 female students. They were classified into 3 groups by important degree of instrumental value which is one of the 2 value categories that divided by the Rokeach. In order to assess consumer dissatishaction in purchase and use of clothing by those groups. The Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory was used and The Consumer Complaining Behavior Inventory was adapted to asses consumer complaining behavior. The Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory has 4 subscales(Price related factor Produt and Quality related factor Information and Service related factor Purchase decision-mak-ing related factor)and The Consumer Complaining behavior Inventory consisted in 3 subscales(Do nothing Private complaining Public complaining) Using SAS package in order to examine Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory scores anaslysis of variance (MANOVA) was excuted And turkety test a kind of post-hoc multiple comparisons methods was adapted to compare Clothing Purchase Dissatisfaction In-ventory scores of each groups. in order to in-vestigate consumer complaining behavior by each groups and grade major pocket money a month the mean purchse price of clothing a month x2-test Frequency Percent were executed. Conclusion eached in this study are as fol-low: 1. Each group had differences in price re-lated factor Product nad Quality related fac-tor Information and Service related factor ex-cept Purchase decision -making related factor Groups which made much of value tend to dis-satisfy in price related facor Product and Quality related factor Information and Service related factor. 2. Group that made much of value had more high scores in private complaining complainto third party and the middle group had more high scores in private complaining . Group made little of value tended to do nothing. 3. Grade major pocket money a monty the mean purchase price of clothing a month didn't have difference signficantly in consumer behavior. but major had difference on private complaining.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.751-759
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2008
Mixtures of factor analyzers(MFA) is useful to model the distribution of high-dimensional data on much lower dimensional space where the number of observations is very large relative to their dimension. Mixtures of common factor analyzers(MCFA) can reduce further the number of parameters in the specification of the component covariance matrices as the number of classes is not small. Moreover, the factor scores of MCFA can be displayed in low-dimensional space to distinguish the groups. We propose the factor scores of MCFA as new low-dimensional features for classification of high-dimensional data. Compared with the conventional dimension reduction methods such as principal component analysis(PCA) and canonical covariates(CV), the proposed factor score was shown to have higher correct classification rates for three real data sets when it was used in parametric and nonparametric classifiers.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.451-461
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2008
In this study, factor and cluster analysis have been conducted to group the differences in Korean view on national economic policy in the sample of the 2006 Korean General Social Survey (KGSS). According to the 2006 KGSS, the 6 items with a 5-point Likert scale include the questions about whether or the extent to which each respondent supports the specific types of governmental economic policy. In our study, at first, the factor analysis has converted the original 6 items into the 3 composite variables that account for 81% in the total variability. As the second step of factor analysis, factor scores have been computed. Then, the K-means cluster analysis based on the factor scores has been conducted to group the survey respondents into the 3 clusters. In particular, the cross-tabulation analysis has shown that the distribution of the 3 clusters varies with the respondents' socio-demographic characteristics.
Objective : The aim of this study is to evaluate the five-factor model of personality in patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) related to obsessive-compulsive symptom severity and the distinct symptom subgroups. Methods : We recruited 95 patients with OCD and 116 normal controls in the study. We used the short version of Revised NEO Personality Inventory and the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (Y-BOCS) for the assessment. Results : Patients with OCD showed significantly higher scores in neuroticism than normal controls. On multiple linear regression analysis, we found that agreeableness and conscientiousness were associated with the total Y-BOCS scores. On subscale analysis, agreeableness and neuroticism were associated with the obsession subscale scores and only conscientiousness was associated with the compulsion subscale scores. Furthermore, we found that patients who have contamination/cleaning or symmetry/ordering/counting/arranging as a main symptom presentation had significantly higher mean scores in conscientiousness than patients who have harm due to injury/violence/aggression as a main symptom presentation. Conclusion : In this study, we found that specific personality factors are associated with the obsessive-compulsive symptom severity. In addition, this is the first study to investigate the relationship between the personality factors in the five-factor model and the distinct symptom subgroups in OCD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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