IT has affected the hospital management via information systems and multimedia systems such as hospital information systems(HIS) and Order Communication System(OCS). A large number of researches have been done on the topic of success factors of information systems implementation, but a few on the topics of hospital information systems. Thus in this study, the success factors of the military hospital information systems implementation was analysed. To this end, a number of previous researches were reviewed and about 71 items of success factors were deduced. For doing empirical analysis, a questionnaire with 71 items was prepared and sent to proper organizations. The statistical analysis such as factor analysis was applied to about 400 of them returned. The six success factors and 20 sub success factors were resulted from factor analysis. The six success factors include systems management factor, technology and organization factor, the efficiency of IT department factor, technology application factor, outsourcing factor and environment factors. This study finds the outsourcing and environment factors are very important factors as much as other success factors which previously were mentioned.
This research is to redefine the concept of Good School and to validate an effective Good Secondary School Scale in Kyung-gi Province and Seoul. As statistical methods, SPSS 13.0 and AMOS 5.0 were used. Item Analysis and Exploratory Factor Analysis(EFA) were conducted to test the reliability of items and the factor structure. And Confirmatory Factor Analysis(CFA) was conducted to test the validity and fitness of the Good School Scale. The outcomes are as follows: First, six factors(school environment, curriculum, teacher, school-based management system, director) will increase the good schooling effectiveness. Second, As a result of Confirmatory Factor Analysis(CFA), the goodness of fit indices(GFI AGFI, CFI, RMSEA) demonstrate statistically significance and fitness of the model. The final Good School Scale supports 6 Good School Factors obtained in main test. Therefore, we can say that this scale can be used as a valid instrument to measure a real Good Schooling Effectiveness at the secondary school situation in Korea.
This research was designed to investigate the effect of hand and sensibility image on the preference to textiles for jacket. 85 subjects majored in fashion design were surveyed and 10 kinds of fabrics used as specimen at each season. Factor analysis, t-test, Pearson correlation, regression were used for statistical analysis by SPSS WIN 11.0. The results of this study were as follows; 1. In Spring\ulcornerFall season, 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility factor of textiles for jacket. 2. 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility image in Summer. 3. 6 factors were extracted as hand factor and 2 factors as sensibility image in Winter season. 4. There were significant differences according to sex between hand factor and sensibility image at each season. 5. There were significant correlations between hand and sensibility image in Spring\ulcornerFall and Summer. 6. Hand and sensibility image were related to the preference to textiles for jacket in Spring and Winter.
본 연구에서는 저가커피 전문점의 서비스품질에 따라서 브랜드이미지와 재방문의도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 225부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 15부의 설문지를 제외한 나머지 210부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사 연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 서비스품질에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과는 4개 요인으로, KMO 값은 0.864, 총분산비율 73.235%, 브랜드이미지에 대한 요인분석은 총분산비율 66.497%, KMO 값은 0.885로 나타났다. 재방문의도에 대한 요인분석은 총분산설명력 60.192%, KMO 값은 0.845로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0.000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 서비스품질에 따른 브랜드이미지와 재방문의도에 미치는 영향에 관한 가설은 부분채택되었다.
본 연구에서는 친환경농산물 선택결정요인이 소비자신뢰와 추천의도에 미치는 영향요인들과 그 요인을 이용한 앞으로의 활용방안을 제시하고자 한다. 총 220부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 10부의 설문지를 제외한 나머지 210부의 유효한 설문지를 실증연구에 사용되었다. 조사연구의 목적을 달성하기 위하여 통계프로그램 SPSS 18.0을 활용하여 빈도분석, 요인분석 및 신뢰도분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과를 보면 선택결정요인에 대한 측정항목의 탐색적 요인분석 결과, 3개 요인으로 KMO 값은 0.735, 총분산비율 79.373%, 소비자신뢰에 대한 요인분석은 총분산비율 75.431%, KMO 값은 0.695로 나타났다. 추천의도에 대한 요인분석은 총분산설명력 68.428%, KMO 값은 0.694로 나타났다. 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도가 좋게 분석되었고, 유의확률이 0.000으로 나타나 전반적으로 변수들 간의 상관관계는 유의적이다. 따라서 선택결정요인에 따른 소비자신뢰는 추천의도에 미치는 영향에 관한 가설은 채택되었다.
The purpose of this paper is to empirically investigate the relationships between market environments and technology strategy using the data gathered from Korean manufacturing firms. As the significant environmental factors influencing company's technology strategy, two sorts of market aspects are considered; market competition factor and technological dynamics factor. And companies are categorized with respect to the characteristics of market environments they are facing with. Then we seek to find the differences in the contents of technology strategy among the companies in different types of environments through statistical analysis. As a result, it is found that there exist significant relationships between the companies' technology strategy and the environments facing firms.
The world market is being restructured into one global market. The globalization makes the competition m IT industry more vigorous. It is, therefore, the vital procedures that the selection of the promising items among IT equipment and the intensive investment on the selected items to gain the competitiveness in the area of IT global market. With these in mind, in this paper, we introduce a very systematic and objective method which appraises the promise of IT equipment. The method is based on the factor Analysis which is very popular and powerful statistical technique.
Anthropometric studies and multicultural research on body changes are fundamental and important data for domestic apparel industry and for globalization of women's clothing marketing. The objective of this study is to compare the general body measurements and shoulder angles of Korean and U. S. elderly women to supply basic data for the apparel design. The anthropometric data was collected including both direct and indirect measurements of 272 women over the age of 55 in Korean (subject = 123) and the U.S (subject = 149). The statistical methods used for the analysis of measurement data are the factor and cluster analysis respectively. The results of the factor analysis indicated that 5 factors can be extracted in Korean and 4 factors can be extracted in the U. S. from 15 body measurements to explain the variance. The results of cluster analysis by shoulder slope angle and forward displacement of the shoulder of Korean and the U. S. women classified them in three groups, cluster 1, cluster 2 and cluster 3 respectively.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
The purpose of the study is to suggest a methodology for properly categorizing the body type of Koreans based on the multivariate statistical analysis. Anthropometric data used in the study were measured from the sampled strata of about fifteen thousand Koreans surveyed through the 5th national anthropometic data measurement project called Size Korea funded by ATS, Korea, during 2003-2004. In order to categorize whole body types, the normalized anthropometric variables, being divided by its stature, were used for obtaining a set of factors that supposedly represent body types through the factor analysis. These factors, which were again clustered, yielded the body types according to the gender. The body types classified are expected to be applied to product design for clothing, furniture, automobile packaging, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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