This study examined green consumption behavior according to the lifestyles of college students. The data were collected from 314 college students in Yeungnam region by a self-administered questionnaire. Frequencies, Cronbach's alpha, factor analysis, cluster analysis, chi-square tests, one-way analysis of variance, Duncan's multiple range tests, Pearson's correlation analysis, and multiple regression analyses were conducted by SPSS Windows V.18.0. According to the result of factor analysis, lifestyles were categorized into six factors: thrift-saving type, enthusiastic activity type, brand ostentation type, freedom-seeking type, material oriented type, and practice-seeking type. Cluster analysis showed respondents belonged to one of four groups: thrift practice group, indifference group, freedom-seeking group, and material ostentation group. The levels of green purchase behavior, green usage behavior and green disposal behavior of the respondents was not high. The thrift practice group showed higher levels of green purchase behavior, green usage behavior, and green disposal behavior. Finally, according to multiple regression analyses, environmental consciousness, knowledge about green consumption, lifestyle groups were the significant factors affecting green consumption behaviors. These results imply that green consumption education for college students should be activated to induce green life.
In this paper, a multiple coupling inductor with expandable-integrated magnetic structure was proposed to enable miniaturization of external switched mode power supply (SMPS) for a large display. Inductance formula of the proposed inductor structure was derived through magnetic circuit analysis for a simple inductance designing process. The proposed inductor was applied into a 1kW class interleaved bridgeless power factor correction circuit which requires four inductors, and experimental steady state result of the circuit was compared. According to the experimental result, it was found that the proposed multiple coupling inductor shows the electrical characteristics that can replace the conventional separated inductors and is suitable for miniaturization of the SMPS since the circuit configuration is possible with one shared inductor.
This study aims to find the determining factors for apartment rental prices by using Stepwise Multiple Regression Analysis. In the process, differences among the groups and multicollinearity and correlation between the variables are examined using analysis of variance(ANOVA), correlation analysis and factor analysis. The comprehensive analysis of reliability of the variable and comprehensivization ensure objectivity. For this analysis, the characteristics of the determining factors for apartment rental prices by sub-regions in Seoul are as follows : First, the housing supply rate appears center of the central and the southwest region is influenced by the cultural and ecological environment, convenience, the size of the complex and reputation of the developer. Second, the northeast region is generally influenced by the regional economy, housing size, the density of the complex, well-known construction companies and relevant variables of individual housing and the density of the complex, physical and social environment, reputation of the developer, local economy and housing size. Lastly, the southeast region appears to be influenced by the local economy, the density of the complex, housing size and the educational environment.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.34
no.11
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pp.421-429
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1985
With the rapid increase of contingency cases due to complication of power system, the reduction of computation time in contingency analysis has become more significant than ever before. This paper deals with the development of a fast contingency analysis algorithm by using a matrix decomposition method. The proposed matrix decomposition method of contingency analysis yields an accurate solution by using the original triangular factor table. An outstanding feature of this method is of no need of factor table modification for network changes due to contingency outages. The proposed method is also applicable to multiple contingency analysis withremarkable reduction of computation time. The algorithm has been tested for a number of single and multiple contigencies in 17-bus and 50-bus systems. The numerical results show its applicability to practical power systems.
To effectively predict the lipophilicity, the aryl hydrocarbon receptor (AhR) affinity, and TEF (Toxic equivalency factor) of dioxins by geometrical descriptors, the multiple linear regression methods with the forward selection and backward elimination were employed with statistical validity. The lipophilicity, the Ah receptor binding affinity, and the toxic equivalency factor of dioxins could be predicted using some geometrical descriptors.
The purpose of this study was to investigate the effects of store image preferences on clothing impulse purchasing of male college students. The sample included 290 male college students, and an instrument was developed based on the previous studies. The statistical analyses used for this study were factor analysis and multiple regression. The result of factor analysis showed that store image preferences consisted of five factors : promotion, display, service, product, brand preferences. Clothing impulse purchasing consisted of product-driven impulse purchasing, situation-driven impulse purchasing, emotion-driven impulse purchasing. Multiple regression revealed that there were significant effects of store image preferences on dimensions of clothing impulse purchasing. For example, promotion preference factor had a positive impact on product-driven impulse purchasing and situation-driven impulse purchasing, but had a negative impact on emotion-driven impulse purchasing. The relative importance of store image preference factors were different according to different dimensions of clothing impulse purchasing.
The Journal of Korean Academy of Orthopedic Manual Physical Therapy
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v.18
no.1
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pp.19-29
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2012
Background: This study was conducted to investigate subjective musculoskeletal symptom and the related factor of caregiver. Methods: For 300 caregiver, we used the self-administered questionnaires to examine occupational stress and subjective musculoskeletal symptom designed by KOSHA. The collected data were analyzed chi-square test, independent t-test and multiple logistic regression analysis using SPSS 12.0. Results: The multiple logistic regression analysis showed that the caregiver working in the general hospital significantly increased the subjective musculoskeletal symptom in their neck, shoulder, hand/wrist/finger, back, leg/foot. For the caregiver working in hospital showed significantly increased the subjective musculoskeletal symptom in their hand/wrist/finger and leg/foot. Conclusions: With the above results, continuous and systematic prevention program should be established, which include the ergonomics and psychosocial factor for the caregiver's musculoskeletal symptom.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.4
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pp.713-717
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2009
The purpose of this paper is to analyse the factors influencing satisfaction, reliance, and loyalty to the life insurance companies. The factors are divided into two categories: the characteristics of life insurance companies and sellers. Factor analysis and multiple regression is employed. Two factors are found in the analysis of the characteristics of life insurance companies. Those are quality and social liability of life insurance companies. One factor are extracted from the analysis of the characteristics of sellers. We also find each one factor in the factor analysis of satisfaction, reliance, and loyalty. The findings are summarized as follows. Firstly, the role of sellers are very important for the three performance variables, namely satisfaction, reliance, and loyalty. Secondly, the factor for social liability of life insurance companies is statistically significant to the satisfaction performance. Finally, The three explaining variables are statistically significant to the reliance and loyalty performance.
The purpose of this study was to investigate these major factors on patient satisfaction, and to examine the affecting level of major factors in. The subjects in this study was 70 hospitals that were surveyed the hospital evaluation program containing the survey of patient satisfaction by KHIDI(Korea Health Industry Development Institute) from 1997 to 1999. The collected data was analysed SPSS for Windows(Ver 10.0). On basically, frequency analysis, t-test, and ANOVA was performed and, for more analysis, correlation analysis, factor analysis, multiple regression analysis, logistic regression analysis was utilized. According to this study, the major factors of inpatient satisfaction are divided 3 types facility factor, manpower factor, and service factor. And the major factors of outpatient satisfaction are analyzed 5 types; facility factor related direct medical service, facility factor related indirect medical services, manpower factor, pharmacy factor, and facility factor related utilization convenience. The importance of this study lies in the identification of major factors on hospital patient satisfaction.
In this study, factors that influence water supply capacities of dams are extracted using factor analysis, and multiple regression equations for estimating water supply capacities of dams are developed using the analysis results. Twenty-one multi-purpose dams and twelve Municipal and Industrial (M&I) water supply dams are selected for case studies, and eight variables influencing water supply capacities of dams, namely: watershed area, inflow, effective reservoir storage, grade on amount of M&I water supply, grade on amount of agricultural water supply, grade on amount of in-stream flow supply, grade on river administration, and grade on average rainfall, are determined. Two case studies for multi-purpose dams and M&I water supply dams are performed, employing factor analysis, respectively. For the two cases, preliminary tests, such as reviewing matrix of correlation coefficient, Bartlett's test of sphericity, and Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test, are conducted to evaluate the suitability of the variables for factor analysis. In case of multi-purpose dams, variables are grouped into three factors; M&I water supply dams, two factors. The factors are rotated using Varimax method, and then factor loading of each variable is computed. The results show that the variables influencing water supply capacities of dams are reasonably selected and appropriately grouped into factors. In addition, multiple regression equations for predicting the amounts of annual water supply of dams are established using the factor scores as explanatory variables, it is identified that the models' accuracies are high, and their applications to determining effective storage capacity of a dam during dam planning and design steps are presented. Consequently, it is thought that the variables and factors are useful for dam planning and dam design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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