The purpose of this study is to find out what factors influence lawmakers' voting decisions in the plenary session. In particular, the study examines causes and characteristics of waffling and strategic waffling, which express opposition or abstention in a discharge petition or a vote at the plenary session despite participating in a bill sponsorship. The study on waffling is meaningful because it has not been covered in previous literatures. To this end, the Gadeokdo New Airport Special Act, which the National Assembly passed in February 2021, was set as an analysis target. The study examined the factors that affected legislators' voting decisions and participation in bill sponsorship and who were related with waffling. Statistical results showed that the age variable influenced the motion of the bill while seniority and party affiliation had an effect on the participation of the bill. Likewise, the study found that party affiliation and district had an influence on the approval of the bill. In addition, the analysis of waffling showed that lawmakers with higher seniority tended not to participate in the vote. It could be interpreted that lawmakers with more legislative experience judged that they would benefit from strategic waffling. There is a limit to understanding lawmakers' decision-making and waffling through a limited analysis of the Gadeokdo New Airport bill. However, given that lawmakers tend to choose avoidance strategies in ambiguous situations, and given the high intelligence of lawmakers who know better than anyone about the future impact of a new bill, the decision-making shown by lawmakers in each stage of the situation is a prudent judgment gained from their experience. It indicates that it is necessary to research the legislative activities of lawmakers in various ways.
In the current society, where statistical literacy is recognized as an important ability, statistical education utilizing the statistical problem solving, a series of processes for performing statistics, is required. The result interpretation stage is especially important because many forms of statistics we encounter in our daily lives are the information from the analysis results. In this study, data on private education were provided to pre-service mathematics teachers, and a project was carried out in which they could experience a statistical problem solving process using the population mean estimation. Therefore, this study analyzed the characteristics shown by pre-service mathematics teachers during the result interpretation stage. First, many pre-service mathematics teachers interpreted results based on the data, but the inference was found to be a level of 2 which is not reasonable. Second, pre-service mathematics teachers in this study made various kinds of decisions related to public education, such as improving classes and after-school classes. In addition, the pre-service mathematics teachers in this study seem to have made decisions based on statistical analysis results, but they made general decisions that teachers could make, rather than specifically. Third, the pre-service mathematics teachers of this study were reflective about the question formulation stage, organizing & reducing data stage, and the result interpretation stage, but no one was reflective about the result interpretation stage.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.3
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pp.451-464
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2008
Six sigma is the rating that signifies "best in clas", with only 3.4 defects per million units or operations. Higher sigma quality level is generally perceived by customers as improved performance by assigning a correspondingly higher satisfaction score. The process capability indices and the sigma level $Z_{st}$ have been widely used in six sigma industries to assess process performance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. In this paper, we consider statistical inference for process capability indices $C_p$, $C_{pk}$ and $C_{pm}$. Also, we study better testing procedure on assessing sigma level $Z_{st}$ and capability index $C_{pm}$, for practitioners to use in determining whether a given process is capable. The proposed method is easy to use and the decision making is more reliable. Whether a process is clearly normal or nonnormal, our bootstrap testing procedure could be applied effectively without the complexity of calculation. A numerical result based on our proposed method is illustrated.
Spatial data integration using multiple geo-based data sets has been regarded as one of the primary GIS application issues. As for this issue, several integration schemes have been developed as the perspectives of mathematical geology or geo-mathematics. However, research-based approaches for statistical/quantitative assessments between integrated layer and input layers are not fully considered yet. Related to this niche point, in this study, spatial data integration using multiple geoscientific data sets by known integration algorithms was primarily performed. For spatial integration by using raster-based GIS functionality, geological, geochemical, geophysical data sets, DEM-driven data sets and remotely sensed imagery data sets from the Ogdong area were utilized for geological thematic mapping related by mineral potential mapping. In addition, statistical/quantitative information extraction with respective to relationships among used data sets and/or between each data set and integrated layer was carried out, with the scope of multiple data fusion and schematic statistical assessment methodology. As for the spatial integration scheme, certainty factor (CF) estimation and principal component analysis (PCA) were applied. However, this study was not aimed at direct comparison of both methodologies; whereas, for the statistical/quantitative assessment between integrated layer and input layers, some statistical methodologies based on contingency table were focused. Especially, for the bias reduction, jackknife technique was also applied in PCA-based spatial integration. Through the statistic analyses with respect to the integration information in this case study, new information for relationships of integrated layer and input layers was extracted. In addition, influence effects of input data sets with respect to integrated layer were assessed. This kind of approach provides a decision-making information in the viewpoint of GIS and is also exploratory data analysis in conjunction with GIS and geoscientific application, especially handing spatial integration or data fusion with complex variable data sets.
Parents' desire for daily English practice for students and the urge for a etter English education has led to a demand for a highly qualified educational curriculum. In addition to getting deep-dive insights into parents' decision-making process, the increasingly important role of STEM education method has been proved in accordance with plenty of evidenced-based many of previous research. This study was conducted to examine the five independent factors affecting parents' intentions when designating English centers for their children, respectively named: Facility, Teachers, Brands, Social factors and Tuition. Through a preliminary approach, 235 samples were analyzed. Analysis of the sample responses reveals the importance level of five independent factors affecting Parents' intention to choose English centers in descending order: Facilities, Teachers, Brands, Tuition and Social factors. Furthermore, a positive correlation was found between STEM and Intention to choose English centers, indicating that whether the center applies STEM-related curriculum in English courses or not, in fact, has a significant impact on parents' decision. In terms of attitude towards STEM, further statistical tests revealed an interesting finding, which is the fact that how STEM affects Intention of parents is directly proportional to the Attitude towards STEM. With the help of SPSS 20 and AMOS 20, the SEM analysis was processed in order to draw conclusions about factors impacting Intentions to choose English centers. Combining with Multi-group analysis, the major role of STEM education has been assessed in relation to plenty of correlations. In light of recent major and massive growth of English teaching market in Vietnam, several suggestions and recommendations in terms of sustainable developments have been displayed in this research.
Vendor Managed Inventory(VMI) is a distribution channel system where the inventory at the retailer is monitored and managed by the manufacturer or vendor. By pushing the decision making responsibility further up the supply chain and centralizing the replenishment decision, the vendor can help the entire supply chain be more competitive. The purpose of this research is to explore the factors influencing the adoption of VMI by Korean manufacturers. This research proposes the IT readiness, operating cost, and information sharing as antecedents of burden for VMI, and collected the survey responses from the small-to-medium manufacturers. The statistical results indicate that only the operating cost has a significant impact on the adoption of VMI. However it has also been found that the IT readiness and information sharing have a significant effect on the operating cost. Thus indirectly influence the adoption of VMI. As a conclusion, the academic and practical implications of these findings are discussed.
There is a rapidly growing demand for the intellectualization of information technology. Especially, in the area of KDD (Knowledge Discovery in Database) which should make an optimal decision of finding knowledge from a large amount of data, the demand is enormous. A large volume of Knowledge Base should be efficiently managed for a more intellectual choice. This study is proposing a Hybrid SOM for an efficient search and renewal of knowledge base, which combines a self-study nerve network, Self-Organization Map with a probable distribution theory in order to get knowledge needed for decision-making management from the Knowledge Base. The efficient knowledge base management through this proposed method is carried out by a stimulation test. This test confirmed that the proposed Hybrid SOM can manage with efficiency Knowledge Base.
The most important decision of process planning for the manufacturing system is the machine selection problem to minimize machining costs. Each machine has its own different machining performance indicating a different fraction of scrap, making the cost of scrap generated by machining is different for each machine. Therefore, when we decide on machine selection, we must consider the machining cost and the cost of scrap generated. This paper describes the statistical model for the fraction of scrap generated by machining and the machine selection algorithm considering the total cost including the machining cost and the cost of scrap generated.
In generally speaking, the purpose of Environmental Impact Assessment(EIA) is to give the environment its due place in the decision-making process by clearly ealuating the environmental consequence of a proposed activity before action is taken. The introduction of conventional EIA is to be seen as an end product of a very long evolutionary process, starting with rudimentary but evolving pollution control measures for air, water, noise, land and chemicals, each governed by separate, and separately administered pieces of legislation. In EIA process, the measures of status, scoping, proposed mitigation and communication have not been very quantitative in their significancy. Of course, the determinations have uncertainity in the implications for significant impacts. To improve the determination of significant impacts, some more comprehensive methodologies of EIA has been proposed with the concepts of risk analysis in the proposed projects. The concepts of risk analysis has been introduced to the expression of human health impairment due to environmental pollutants since the early 1980's. The risk analysis being meant by the statistical significance of impact has a process quantitatively considering uncertainities and importances of ecological systems and human health as well. The process of risk analysis shows assessment, doseresponse in toxicity, exposure assessment and risk characterization. With the risk assessment, it could be suggested for the proper measurements against their anticipated risk in the EIA. This paper deals the priciples developing process and application of the risk-based analysis in EIA.
Purpose - This paper investigates the major determinants of consumer decision making for smartphone's consumers in a developing country in Africa especially in Gabon. Analysis of Perceived Quality, Perceived Price, Perceived Risk, Brand Image, Perceived Value, and Purchase Intention Research design and methodology - In order to proceed the empirical research, online survey was done via email and social media network and data was collected from 289 random respondents. Therefore, to assess the reliability, the validity and test hypothesis Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 21 was used. Results - After data collection and analysis, results have proved that brand image, perceived price does influence perceived quality, and perceived quality negatively influence perceived risk. The results also show perceived risk along with brand image, perceived price and quality could not influence perceived value. The findings also indicate that perceived value slightly influence purchase intentions. Conclusions - The results of the study show that it is essential to develop an understanding of value in the purchasing process. This study should also provide a glimpse to both marketers and manufacturers about consumers' perceptions towards smartphones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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