최근 통계적 소양이 통계교육의 모든 목표를 포괄한다고 보는 통계적 소양에 대한 대안적 관점이 강조되고 있다. 통계적 소양에 대한 대안적 관점과 통계교육 및 평가에서의 통계적 소양에 대한 다양성 관점을 바탕으로 살펴보면, 통계적 문제해결과 관련된 핵심 이슈 및 아이디어들을 통계적 소양을 구성하는 요소로 간주할 수 있다. 본 연구의 목적은 통계적 문제해결의 각 단계에서의 핵심 이슈에 대한 예비초등교사들의 이해를 조사하는 것이다. 이를 위해 먼저 통계적 문제해결에 관한 선행연구를 바탕으로 각 단계에서의 핵심 이슈들을 선별하여 분석틀을 개발하였다. 다음으로 26명의 예비초등교사들에게 통계 포스터를 비판적으로 분석하게 하여 각 이슈에 대한 예비초등교사들의 이해를 조사하고, 통계교육에서의 교사 교육에 관한 시사점을 도출하였다.
The purpose of the present study is 1) to explain major effect models (main, moderating, and mediating) of social support and statistical methods for testing the effect models and 2) to analyze and evaluate the consistency in the use of the effect models and its statistical methods in Korean nursing studies. A total of 57 studies were selected from Journal of Korean Academy of Nursing, Journal of Korean Academic Society of Adult Nursing, Journal of Korean Women's Health Nursing Academic Society, Journal of Fundamentals of Nursing, Journal of Korean Community Nursing, Journal of Korean Psychiatric and Mental Health Nursing Academic Society, and Journal of Korean Pediatric Nursing Academic Society published in the year of 1990-1999. In results, most studies on social support performed in Korea Nursing Society were about a main effect model. There are few studies on moderating or mediating model of social support. Thus, it was difficult to find research findings how, why, under what conditions social support impacted on health outcomes. Most studies on the moderating or mediating effect model of social support used statistical methods for testing main effect model rather than for testing moderating or mediating effect model. That is, there are inconsistency between effect models of social support and its statistical methods in Korean nursing researches. Therefore, it is recommended to perform studies on moderating or mediating effect model and use appropriate statistical methods.
Background and Purpose: The purpose of this study was investigate statistical validities of previously reported articles that used various statistical techniques such as t-test and analysis of variance. Methods: To analyze the statistical procedures, 66 original articles using those statistical methods were selected from "Korean Journal of Oriental Medicine(KJOM)" published from 1995 to 2007. Results: Twenty-one articles(32%) did not report correct p-values, 33 articles(50%) used mean${\pm}$standard error(mean${\pm}$SE) and 11 articles(l7%) used mean${\pm}$standard deviation(mean${\pm}$SD). Fifty-two articles(95%) of 55 ones which were tested for normal distribution made an error in describing normal distribution. Seventeen articles misused t-test and 12 articles did not carry out the multiple comparison. Conclusions: The training of researchers with clinical statistics or the participation of statisticians in research design will reduce the significant errors in statistical interpretation of the results.
Purpose - Why, why is it difficult to predict the appropriateness of self-employment, and what are the countermeasures and policy proposals to overcome. This study intends to further develop the field of statistical variables. It is necessary to overcome the limitation of existing proper scale research in Korea. We need to find statistical variables that can determine the appropriateness of self-employment in Korea. These efforts will be helpful in evaluating OECD countries and statistics and developing domestic economic indicators. Research design, data, and methodology - It is the discovery of statistical indicators and complementary indicators that have not been revealed in previous studies. Therefore, we sought to find new statistical parameters based on the statistics of the Korea National Statistical Office, the Bank of Korea, and overseas OECD statistics. (Proper Size of Adequacy) is defined as the specific gravity or number of the self-employed in Korea, which is shown as "Out Put" by statistical analysis of STATA panel statistical data. It is possible to further develop variables such as gross domestic product, gross national product, economic growth rate, unemployment rate, income tax rate, consumer price, tax level, exports, import amount, bill default I want to dig. Results - In addition to expanding economic indicators that can be explained by self-employment determinants, we have developed a variety of methods such as linear and non-linear (U-shaped, inverted U-shaped). It is the improvement of the self-employment determinants and the analysis method to estimate the appropriate scale. Conclusions - The proposed contents are reflected in self - employment appropriateness evaluation data and hope to help the government to select the policy support and to evaluate the government business after the policy support. These efforts are expected to be of great help to operators operating their own businesses, and to government and related institutional practitioners who support them. In this way, self-employment will be created in accordance with the Korean situation, where the happy life of all the people becomes the premise and the inclusive economic activities are guaranteed. It will improve the method of analyzing proper scale of small business owners and self-employed in Korea.
본 연구는 통계분석을 이용한 중년 성인의 고혈압 예측모델 개발이 목적이다. 국민건강영양조사자료(2013년-2016년)를 사용하여 통계분석과 예측모델을 개발하였다. 이진 로지스틱 회귀분석으로 통계적 유의한 고혈압 위험인자를 제시하였으며, Wrapper 변수선택기법을 적용한 로지스틱회귀와 나이브베이즈 알고리즘을 이용하여 예측모델을 개발하였다. 통계분석에서 고혈압에 가장 높은 연관성을 갖는 인자는 남성에서 WHtR (p<0.0001, OR = 2.0242), 여성에서 AGE(p<0.0001, OR = 3.9185)로 나타났다. 예측모델의 성능평가에서, 로지스틱 회귀 모델이 남성(AUC = 0.782)과 여성(AUC = 0.858)에서 가장 좋은 예측력을 보였다. 우리의 연구 결과는 고혈압에 대한 대규모 스크리링 도구를 개발하는데 중요한 정보를 제공하며, 고혈압 연구에 대한 기반정보로 활용할 수 있다.
교량에 발생하는 응력이력은 교통류(traffic flow)의 성질에 따라 변하며, 교통류는 차종규성율, 차량중량, 차두시간간격(headway time)등에 따라 다르기 때문에 교량과 같은 휨부재에서 교통류에 의한 응력이력을 추정하기 위해서는 통계적 해석이 필요하며, 이것을 파괴역학에 적용함으로서 구조물의 잔존수명을 추정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 1)교통류의 불규칙성을 해석하기 위하여 차종구성율, 차량중량, 차두시간간격등을 통계적으로 분석 2)실제 교량에서의 응력이력의 측정과 분석 3)차종구성율, 차량중량, 차두시간간격을 확률변수로한 Monte Carlo 시뮬레이션에 의한 응력이력의 재현 4)실측 응력이력과 시뮬레이션한 응력이력의 비교 5)대상교량의 감소계수(reduction factor)의 계산 6)지간길이 변화에 따른 응력범위발생빈도의 비교등을 행하였다. 그 결과 시뮬레이션에 의한 응력이력 추정방법과 구조물의 잔존피로수명 예측에 필요한 기본적인 모형화된 응력이력을 제시하였다.
The decomposition of antibiotics (cefaclor) by gamma irradiation in aqueous solutions was experimentally evaluated. To obtain a mutual interaction between two factors (antibiotics concentrations and radiation doses) and to optimize these factors during the process, experimental design and statistical analysis were employed. The decomposition capability of the gamma radiation was also mathematically described as a function of cefaclor concentration and gamma-ray dose using the statistical analysis. The results showed that the cefaclor concentration ($X_1$) in the response $Y_1$ (Reduction of cefaclor concentration) and gamma-ray dose ($X_2$) in the response $Y_2$ (Removal efficiency (%) of cefaclor concentration) exhibited a significantly positive effect, whereas gamma-ray dose ($X_2$) in the response $Y_1$ showed a significantly negative effect. The estimated ridge of maximum responses and optimal conditions for $Y_1$:($X_1$,$X_2$)=(25 mg/L, 350 Gy) and $Y_2$:($X_1$,$X_2$)=(21 mg/L, 565 Gy) using canonical analysis were 4.37 mg/L of reduction of cefaclor concentration and 98.35% of removal efficiency of cefaclor concentration, respectively. The measurement values agreed well with the predicted ones, thereby confirming the suitability of the model for $Y_1$ and $Y_2$ and the success of the experimental design in optimizing the conditions of the gamma irradiation process.
본 연구는 실제 구조진단 사례에 기초하여 재료와 형식 및 공용기간에 따라 교량의 응답, 충격계수, 고유진동수 및 각 특성의 해석값/계측값 비 등에 관한 기술통계를 분석하고 주재료에 따른 T-검정과 구조형식 및 공용기간에 따른 분산분석을 통해서 요인 부집단 수준 간동질성 검정 및 다중비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 응답 분포의 중심값, 산포도, 대칭성 등 통계적 특성 및 비교분석 집단 간 동질성 식별을 위한 참조값을 제공하며, 이것은 내하력 평가 등 구조 진단과 설계에서 엔지니어들이 취득한 계산 또는 계측값의 타당성을 비교검토하고 데이터베이스를 활용하는 등의 공학적 판단을 하는데 실제적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.
This paper considers the use of local $\phi$-divergence measures between posterior distributions under classes of perturbations in order to investigate the inherent robustness of certain classes. The smaller value of the limiting local $\phi$-divergence implies more robustness for the prior or the likelihood. We consider the cases when the likelihood comes form the class of weighted distribution. Two kinds of perturbations are considered for the local sensitivity analysis. In addition, some numerical examples are considered which provide measures of robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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