This study examined different individual and parental factors that affect children's achievement motivation. For an analysis, perceived competence, intrinsic locus of control were included in individual variables. For parental variables, parental support and achievement pressure and marital conflict were examined. The sample consisted of 561 fifth and sixth grade children. Statistics and methods used for the data analysis were Cronbach's alpha, Factor analysis, frequency, percentage, Pearson's correlation, and Hierarchical Regression. Several major results were found from the analysis. First, girl's achievement motivation was higher than boys. No age difference was found between fifth and sixth grade. Second, boy's and girl's achievement motivation had a positive correlation with perceived competence, intrinsic locus of control, parental support and achievement pressure but a negative correlation with parental marital conflict. Third, important variables predicting boy's and girl's achievement motivation were perceived academic competence, parental achievement pressure and perceived social competence. Important variables predicting boy's individual and social oriented achievement motivation were perceived academic competence and parental achievement pressure. On the other hand, important variables predicting girl's individual oriented achievement motivation were perceived social competence, perceived academic competence, intrinsic locus of control and parental achievement pressure. Important variables predicting girl's social oriented achievement motivation were parental achievement pressure, perceived academic competence and mother's support.
Purpose: The aim of this study was to investigate the usefulness of mortise angle and fibular length measured in radiologic findings in predicting the ankle stability. Materials and Methods: One hundred cases fifty cases were randomly selected volunteers with normal ankle function and the other fifty cases were randomly selected patients whose ankle were treated in our hospital and who were followed for over 1 years with good results. A specific experimental fixture were made to get the even AP and lateral view and objective stress view. Results: The mortise angle and fibular length was not statistically significant to the degree of talar tilt angle under valgus or varus stress and that of displacement under anterior or posterior stress. Conclusion: The mortise angle and fibular length was not the objective predicting factors on the ankle stability. Maintenance of constrained talus in dynamic status is most important factors in determining the ankle stability.
Purpose: This study was aimed to examine the prevalence of metabolic syndrome (MetS) and cardiovascular risk factors among workers at small-sized companies having fewer than 50employees in Korea. Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted using a secondary data analysis on workers' health examination data. Data from 21,784 employed workers were analyzed, including 16,488 males (mean age 38.7years)and 5,296 females (mean age 40.5 years). Participants were newly enrolled in annual health check-ups at a professional health clinic from 2009 to 2011. Logistic regression analysis was performed to identify age-adjusted gender specific predicting factors of MetS incidence. Results: The prevalence of MetS was 13.4% in male and 7.7% in female workers. Logistic regression analysis showed that, when age was adjusted for, family history of cardiovascular disease (CVD) was a predicting factor in both male and female workers. For male workers, heavy alcohol drinking and non-manual occupation (office workers/drivers) predicted MetS. Conclusion: Health care providers should screen for MetS periodically in small work places especially for those with a family history of CVD. Educational counseling needs to be given to male workers with sedentary occupations with an aim to reduce heavy drinking and encourage lifestyle modification.
VU, Giang Huong;NGUYEN, Chi Thi Kim;PHAM, Dang Van;TRAN, Diu Thi Phuong;VU, Toan Duc
Journal of Distribution Science
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v.20
no.10
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pp.61-66
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2022
Purpose: Predicting the financial distress distribution of an enterprise is important to warn enterprises about their future. Predicting the possibility of financial distress helps companies have action plans to avoid the possibility of bankruptcy. In this study, the author conducted a forecast of the financial distress distribution of enterprises. Research design, data and methodology: The forecasting method is based on Logit and Discriminant analysis models. The data was collected from companies listed on Vietnam Stock Exchange from 2012 to 2020. In which there are both companies suffer from financial distress and non-financial distress. Results: The forecast analysis results show that the Logistic model has better predictability than the Discriminant analysis model. At the same time, the results also indicate three main factors affecting the financial distress of enterprises at all three research stages: (1) Liquidity, (2) Interest payment, and (3) firm size. In addition, at each stage, the impact of factors on financial distress differs. Conclusions: From the results of this study, the author also made several recommendations to help companies better control company operations to avoid falling into financial distress. Adjustments to current assets, debt, and company expansion considerations are the most important factors for companies.
The purpose of this study was to identify factors related to High School Students' Attitudes(prejudice) toward HIV-infected classmates. 980 self-administrated questions were completed by high school male students. Stepwise Multiple Regression Analysis was performed with the following independent variables: knowledge about HIV/AIDS transmission, prevention, and HIV-antibody, interests, preventive behaviors, predicting level to peer HIV-related risk behavior, knowledge about information sites, perceived susceptibility, perceived severity, self-efficacy to prevention, related to AIDS/HIV, thought about premarital sexual behavior and homosexuality. The Regression Model is significant(R2=.1719, F=33.517, p<0.05) The significant factors are knowledge about HIV/AIDS transmission, intention of the preventive behaviors, knowledge of information sites, perceived severity, ideas about homosexuality, predicting level of peer HIV-related risk behavior. The results of this study provide information for effective education program development and health policy about AIDS prevention and management.
Journal of Korean Academic Society of Home Health Care Nursing
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v.25
no.1
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pp.87-95
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2018
Purpose: The purpose of this study was to investigate the condition of feminine hygiene behaviors to identify factors predicting bacterial vaginosis infection. Methods: A self-reporting survey was conducted with 385 female university students in Korea through a descriptive survey. Data were collected on demographics, feminine hygiene behaviors, and bacterial vaginosis infection. Results: The bacterial vaginosis infection rate was 37.9%. Factors predicting bacterial vaginosis infection were grade, age of menarche, history of sexual intercourse, history of sexually transmitted infection, experience of using a bidet, internal douche during menses, over the counter drug anti-itch products, tampons, and tampons/pads combination. Conclusion: To prevent bacterial vaginosis infection among female university students, information and education should be provided to promote positive feminine hygiene behaviors at the university and at home. Results of this study are essential to improve education and practices that will prevent bacterial vaginosis in female university students.
Objectives: In recent years, pregnancy rate among female adolescents has increased and caused a variety of physical and social problems. Therefore, this study aimed to investigate sexual behavior, delinquent behavior, and pregnancy rate among Korean female adolescents. Methods: In light of the growing interest in adolescent pregnancy, this study conducted a web-based survey, titled "The 2006 Youth Health Risk Behavior Survey." The Korean Center for Disease Control (KCDC) collected questionnaire responses from 34,200 young women. The collected data were analyzed through chi-square test and logistic regression using SPSS Win 14.0 version. Results: This study analyzed main factors, which can predict pregnant experience. The statistic results showed two types of the predicting factors: (1) personal factors: sexual relations after drinking (odds 25.1), Narcotic drug taking (odds 13.0), sexual violence act (odds 7.0), part-time job(odds 2.5), drinking, smoking ; and (2) environmental factors: stepfather(odds 4.2) and natural mother. Conclusion: The influential factor identification for predicting pregnancy rate is important to develop an effective education program for preventing the adolescent pregnancy. The education programs with referring to the identified factors can contribute to reducing the unwilling pregnancy rate of young woman.
An accurate system for predicting the survival of patients with oral squamous cell carcinoma (OSCC) will be useful for selecting appropriate therapies. A nomogram for predicting survival was constructed from 96 patients with primary OSCC who underwent surgical resection between January 1994 and June 2003 at the Yonsei Dental Hospital in Seoul, Korea. We performed univariate and multivariate Cox regression to identify survival prognostic factors. For the early stage patients group, the nomogram was able to predict the 5 and 10 year survival from OSCC with a concordance index of 0.72. The total point assigned by the nomogram was a significant factor for predicting survival. This nomogram was able to accurately predict the survival after treatment of an individual patient with OSCC and may have practical utility for deciding adjuvant treatment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.11
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pp.111-116
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2017
This paper proposes a data mining approach to predicting stock price direction. Stock market fluctuates due to many factors. Therefore, predicting stock price direction has become an important issue in the field of stock market analysis. However, in literature, there are few studies applying data mining approaches to predicting the stock price direction. To contribute to literature, this paper proposes comparing single classifiers and ensemble classifiers. Single classifiers include logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine. Ensemble classifiers we consider are adaboost, random forest, bagging, stacking, and vote. For the sake of experiments, we garnered dataset from Korea Stock Exchange (KRX) ranging from 2008 to 2015. Data mining experiments using WEKA revealed that random forest, one of ensemble classifiers, shows best results in terms of metrics such as AUC (area under the ROC curve) and accuracy.
The purpose of this study is to establish a model for predicting academic achievement of college students and to reveal the interrelationship and relative influence of each factor. For this, we surveyed the personal factors and learning strategy factors of 1,310 learners at J University, and analyzed the discriminant factors and patterns of the predictors of academic achievement through the decision tree analysis, a data mining method, and examined the relative effects of each factor. Binary logistic regression analysis was performed for viewing. As a result, the most important factor for predicting academic achievement was efficacy, and other factors such as motivation, time management, and depression were predictive of academic achievement. The patterns of factors predicting academic achievement were found to be high in efficacy and time management, and high in motivation for learning even if the efficacy was moderate. Low efficacy and learning motivation, and high depression have been shown to decrease academic achievement. Based on these results, the study suggested the efficacy and motivation to improve academic achievement of college students, strengthening time management education, and managing negative emotions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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