The purpose of this study were to develop the taxonomy of apparel buying decision approaches and to identify the relationships between the apparel buying decision approaches and the situational characteristics. Data were collected via a questionnaire developed on the previous studies and the focus interview from 425 female college students living at Pusan, and analyzed by Factor Analysis, Cluster Analysis, Analysis of Variance, and Discriminant Analysis. Results indicated that apparel buying decision approaches consisted of eight dimensions and situational characteristics of affecting a particular apparel buying decision approaches were composed of three or five factors. The four types of apparel buying decision approaches were derived by Cluster Analysis and ANOVA: Recreational Shoppers, Brand Conscious Shoppers, Quality Conscious Shoppers, and Apathetic Shoppers. The findings revealed some patterns that were similar to previous studies and was useful to marketing managers who can view their customer segments in terms of the types in the taxonomy. Further, it provided a tool by which sales representatives can develop adaptive selling approaches based on a small set of buying situation and corresponding apparel buying decision approaches.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.31-34
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1996
The extensive researches have compared the performance of neural networks(NN) with those of various statistical techniques for the classification problem. The empirical results of these comparative studies have indicated that the neural networks often outperform the traditional statistical techniques. Moreover, there are some efforts that try to combine various classification methods, especially multivariate discriminant analysis with neural networks. While these efforts improve the performance, there exists a problem violating robust assumptions of multivariate discriminant analysis that are multivariate normality of the independent variables and equality of variance-covariance matrices in each of the groups. On the contrary, cluster analysis alleviates this assumption like neural networks. We propose a new approach to classification problems by combining the cluster analysis with neural networks. The resulting predictions of the composite model are more accurate than each individual technique.
This study analyzes the interannual periodicity by using the statistical techniques of probability, spectral analysis, empirical orthogonal function analysis (EOF), and coherency analysis. The data base for this study is the time series of 1971-1985 temperature, salinity in the southern waters of the East Sea, 1960-1986 mean sea level at Pusan and Izuhara, and 1960-1986 sea level atmospheric pressure at Pusan. The appearances of anomalous temperatures higher and lower than 15-year mean monthly average with one standard deviation are about 30% of total data. The significant interannual period for temperature, salinity and sea level fluctuation is 36.6, and 23.3 months. The empirical orthogonal function analyses show that the 1st mode of the EOFs is responsible for more than 90% of total variance of the surface temperature variations, while in near-bottom waters, the relative importance of the higher EOF modes is much greater explaining more than 30% of total variance. The coherency between normalized temperatures and salinities is significant at the interannual period of 36.6 and 21.3 months.
Chemical and sensory profiles of 5 Korean commercial rice wines (yakju) were developed using descriptive, physicochemical, and volatile analyses. Color, 6 aroma, and 5 taste attributes of these rice wines were evaluated by a panel of 13 judges. Sample wines were analyzed for titratable acidity, ethanol content, pH, Hunter colorimeter value, organic acids, and free sugars. Volatile analysis of the samples revealed the presence of 2 acids, 7 alcohols, 19 esters, and 5 miscellaneous compounds. Based on principal component analysis of the descriptive data, rice wines were primarily separated along the first principal component, which accounted for 57% of the total variance between the rice wines with high intensities of 'color' and 'sweet aroma' versus 'ginseng' aroma.
Maintaining adequate chlorine residual is crucial in water treatment facilities, Treatment technique, newly promulgated regulation, requires sufficient disinfection in order to control more resistant microorganisms such as Viruses and Giardia lamblia. Each water treatment plant should report various water qualities including chlorine residual and disinfection by-products, thus plenty of data has been generated. Even though statistical analysis using these data are forced to investigate the status and effect of water qualities in water facilities very few researches have been performed in korea. This study performed statistical analysis of chlorine residual during three years in Korean drinking water. The average chlorine residual concentrations were 0.701mg/L, 0.738mg/L, 0.763mg/L in 2002, 2003, 2004, respectively. Monthly variations of chlorine residual was not significant. ANOVA result showed that yearly variance of chlorine residual is different in only less than $5000m^3/day$ of water treatment capacity. The statistical analysis can help government to establish new regulation with scientific basis.
Gu, Ji Eun;Ha, Yi Kyung;Hwang, Su Ho;Gong, Kyung Hee
Journal of Korean Critical Care Nursing
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v.11
no.1
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pp.89-100
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2018
Purpose : The purpose of this study was to analyze factors influencing the adherence to guidelines for intensive care unit (ICU) nurses to control infections due to multidrug-resistant organisms (MDRO). Method : Participants were 194 ICU nurses at 3 university hospitals. Questions for the survey inquired about attitude, subjective norms, perception of patient safety culture to carry out MDRO management guidelines, perceived behavior control (PBC), and intention, based on the theory of planned behavior. Path analysis were utilized. Results : The path analysis presented that PBC, perception of patient safety culture, and intent had a direct effect on MDRO management guidelines. Attitude towards following the manual did not have any correlation. The hypothetical model based on the theory of planned behavior was revealed as applicable; the degree of the variance in explaining adherence to the manual was 23 %, and the variance in explaining intention to fulfill the manual was 33 %. Conclusion : The results of this study suggest that we should develop a program to improve PBC to increase adherence to MDRO management guidelines. ICU nurses' perceptions of patient safety culture should also be surveyed.
Purpose: The goals of this study were to identify the relationships among learning agility, grit, positive psychological capital, and nursing performance and to determine the impact of these factors on clinical nursing performance. Methods: Between November and December 2021, a descriptive survey design was conducted with a convenience sample of 260 clinical nurse participants from two regional hospitals. Data were collected using the Learning Agility Scale, Grit Scale, Psychological Capital Questionnaire, and the Nursing Performance Scale. Data from 248 nurses were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way analysis of variance, Pearson's correlation, and multiple linear regression analysis using SPSS 27.0. Results: Results revealed significant positive correlations between nursing performance and learning agility, grit, and positive psychological capital. Stepwise multiple regression analysis identified positive psychological capital as the strongest predictor of nursing performance, followed by work experience, learning agility, grit, and educational level. These variables accounted for 51% of the variance in nursing performance. Conclusion: This study underscored the importance of positive psychological capital, learning agility, and grit in improving nursing performance. Healthcare organizations should prioritize the development of these attributes among nurses. Implementing strategies to enhance these factors in nursing practice and education could improve nursing performance, potentially resulting in better patient outcomes and increased job satisfaction. Future research should explore specific interventions to cultivate these qualities and assess their long-term impact on nursing practice.
The purposes of this study was to identify the significant predictors of depression. The data were collected using questionnaire from the sample of 114 middle-aged women and 125 middle-aged men. The data were collected through self-report questionnaires, which were constructed to include stress, self-esteem, and depression. Data were analyzed using frequencies, means, $X^2$-test, Analysis of Covariance, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis with SPSS 18.0. The significant predictors of depression for middle-aged women were stress(${\beta}=.387$, p<.001), self-esteem(${\beta}=-.249$, p<.05), health perception(${\beta}=-.191$, p<.05), explaining 43.1% of the variance in depression. The significant predictors of depression for middle-aged men were self-esteem(${\beta}=-.429$, p<.001), stress(${\beta}=.322$, p<.001), explaining 56.0% of the variance in depression.
Geodetic surveying using precise GPS equipment are used without analysis with a statistical verification of GPS observed value and it was preformed by necessity to integration projection of digital topographic map and nautical Chart for integration geographic information system construction. The purpose of this study proposes method that improve accuracy of GPS observed value and direction that integrally manage digital topographic map and electronic nautical chart in analyzing the boundary line error between digital topographic map and nautical Chart. For improvement of the precision of GPS observed value, the author studied precision-analysis of GPS observed value by geometric strength and variance factor in 3 control points used in GPS network adjustment. And like this, produce EDM measurement using this GPS observation results and compare the whole boundary point error when set digital topographic map and nautical chart by these boundary.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.15
no.3
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pp.99-108
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2020
PURPOSE: This study examined the effects of the confusion level in performing dual tasks using smartphones while walking in subjects with chronic ankle instability (CAI). METHODS: Twenty subjects with CAI and 20 healthy subjects participated in the study. The spatial, temporal, spatial-temporal, and variability gait parameters were measured using GAITRite under four different conditions: general gait, web surfing during gait, texting during gait, and gaming during gait. Two-way repeated-measures analysis of variance was used to analyze the interaction according to the group (2) and confusion level in dual-tasks (4). One-way repeated-measures analysis of variance was used to compare the changes within the group according to the confusion level in dual-tasks. The changes between groups were compared using an independent t-test. The statistical significance level was set to p = .05. RESULTS: Significant interactions in the temporal and spatial-temporal gait parameters were found between the dual-task conditions and the other groups (p < .05). Significant within-group differences in the spatial, temporal, and spatial-temporal gait parameters were found according to the confusion level in dual tasks (p < .05). Significant between-group differences were observed in the temporal and spatial-temporal gait parameters according to the confusion level in dual tasks (p < .05). CONCLUSION: The effect of the confusion level in dual tasks was greater in subjects with CAI than in healthy individuals. This study suggests that to prevent reinjury to the ankle, subjects with CAI should avoid dual tasks such as using smartphones while walking.
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