This study was carried out to evaluate factors influencing on women of skin type using Pender's Health Promotion Model. For this purpose, we surveyed 159 women from July 1 to August 22, 1998. In results of stepwise logistic analysis, these factors was shown significant habit of practice and skin care experience (p<0.05). Groups which did not practice showed the probability of 13.49 times in neutral skin. Groups which experienced skin care showed the probability of 5.16 times in neutral skin. These results suggested that it was to develop the instrument for measurement of skin type.
Uterine myoma is a benign tumor of smooth muscle in the uterine wall. Recently, in Oriental medicine, concerns about uterine myoma patients have increased. We analyzed the medical records for 944 patients, including 257 uterine myoma patients, who visited Dongeui University Oriental Medical Center from May 2001 to June 2006. We investigated the DSOM (Diagnosis System of Oriental Medicine) symptom scores which effect uterine myoma patients using stepwise logistic regression model. Logistic regression analysis indicated as follows: In the control group composed of 558 outpatients, 18 items of DSOM were associated with myoma, 9 positively and 9 negatively, and the results showed that the correct rate was equal to 81.1%, sensitivity 72.8%, and specificity 84.9%. In 129 clinical trials data, 33 items of DSOM were associated with myoma, 18 positively and 15 negatively, and the results showed that the correct rate was equal to 85.8%, sensitivity 84.8%, and specificity 87.6%. In 687 outpatient and clinical trials data, 18 items of DSOM were associated with myoma, 10 positively and 8 negatively, and the results showed that the correct rate was equal to 82.8%, sensitivity 70.8%, and specificity 87.3%.
Consumers differ with respect to the level of green attitudes and green purchase behavious and different consumer would have different perceptions on green market environment. This study attempted to explain how consumers perceive green market environment differently across different consumer groups in attitude-behaviour dimension in green consumption. After identifying the four consumer groups based on their attitude toward green purchase and green purchase behaviours, a multinomial logistic analysis and a stepwise discriminant analysis were conducted. This study found that reliability in green market was the most critical factor that contributes to enlarge positive green consumers. Also, the role of reference persons and adequate price of green products were also found to be important to stimulate green buying. By understanding the different role of those factors in each group of consumers, this study provided group-specific implications to expand green consumers.
로지스틱 회귀모형에서 결정계수는 선형 회귀모형보다 다양하게 정의되며 그 값들도 매우 작아 로지스틱 회귀모형 평가기준으로 사용되는 통계량이 라고 할 수 없다. Liao와 McGee(2003)는 부적절한 설명변수의 추가 또는 표본크기의 변화에 민감하지 않은 두 종류의 수정 결정계수를 제안하였다. 본 연구에서는 실제자료에 적용한 로지스틱 회귀모형에서 수정 결정계수를 포함한 네 종류의 결정계수들을 변수선택의 기준으로 사용하여 기존의 변수선택 방법인 전진선택, 후진제거, 단계적 선택방법, AIC 통계량 등을 사용한 방법들과 비교하여 그 적절함과 효율성을 토론한다.
The yield and quality of a micromanufacturing process are important management factors. In real-world situations, it is difficult to achieve a high yield from a manufacturing process because the products are produced through multiple nanoscale manufacturing processes. Therefore, it is necessary to identify the processes and equipment that lead to low yields. This paper proposes an analytical method to identify the processes and equipment that cause a defect in the plastic ball grid array (PBGA) during the manufacturing process using logistic regression and stepwise variable selection. The proposed method was tested with the lot trace records of a real work site. The records included the sequence of equipment that the lot had passed through and the number of faults of each type in the lot. We demonstrated that the test results reflect the real situation in a PBGA manufacturing process, and the major equipment parameters were then controlled to confirm the improvement in yield; the yield improved by approximately 20%.
The purpose of this study was to examine the effects of retail area image and shopping mall image on consumer behaviors in the retail area and in the shopping ma]1. Data were obtained from a survey to a stratified sample selected at the exits of five different malls. A total of 740 questionnaires were distributed, and 661 responses were analyzed. Stepwise regression analysis revealed that two retail area image factors of variety of stores and atmosphere significantly affected all three consumer behaviors (shopping, service facility visits, social activities). Stepwise logistic regression showed that facility and atmosphere of the retail area image and product & service and convenience of the fashion shopping mall image affected seven consumer behaviors in the shopping mall. The results indicate that the retail area image as well as the shopping mall image affects a variety of consumer behaviors in the shopping mall though no shopping mal1 image affects behaviors in the retail area.
Background: The aim of the study was to evaluate the available breast nomograms (MSKCC, Stanford, Tenon) to predict non-sentinel lymph node metastasis (NSLNM) and to determine variables for NSLNM in SLN positive breast cancer patients in our population. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 170 patients who underwent completion axillary lymph node dissection between Jul 2008 and Aug 2010 in our hospital. We validated three nomograms (MSKCC, Stanford, Tenon). The likelihood of having positive NSLNM based on various factors was evaluated by use of univariate analysis. Stepwise multivariate analysis was applied to estimate a predictive model for NSLNM. Four factors were found to contribute significantly to the logistic regression model, allowing design of a new formula to predict non-sentinel lymph node metastasis. The AUCs of the ROCs were used to describe the performance of the diagnostic value of MSKCC, Stanford, Tenon nomograms and our new nomogram. Results: After stepwise multiple logistic regression analysis, multifocality, proportion of positive SLN to total SLN, LVI, SLN extracapsular extention were found to be statistically significant. AUC results were MSKCC: 0.713/Tenon: 0.671/Stanford: 0.534/DEU: 0.814. Conclusions: The MSKCC nomogram proved to be a good discriminator of NSLN metastasis in SLN positive BC patients for our population. Stanford and Tenon nomograms were not as predictive of NSLN metastasis. Our newly created formula was the best prediction tool for discriminate of NSLN metastasis in SLN positive BC patients for our population. We recommend that nomograms be validated before use in specific populations, and more than one validated nomogram may be used together while consulting patients.
The purposes of this study were 1) to identify the effect of clothing benefit sought on fashion image sought and 2) to determine the effects of fashion image and benefit sought on purchase intention of Gal-ot. The data were collected via a self-administered questionnaire from 172 female tourist(20 to 50 ages) in Cheju and analyzed by factor analysis, stepwise multiple regression analysis and logistic regression analysis. Four factors of benefit sought were identified : Practicality/economic-value, aesthetics, reputation, and souvenir-value. Six factors of fashion image were found and labeled as: Sexy/feminine, wild/mannish, easy/simple, Cheju image, ecology and natural image. The effects of benefits sought(Practicality/economic-value, aesthetics, reputation and souvenir-value) on fashion image(Sexy/feminine, easy/simple, Cheju and natural image) were found. There were also significant effects of benefit sought(souvenir-value) and fashion image(Cheju image) on purchase intention of Gal-ot.
Seung-Kyu Yoo;Jae-Kyu Choi;Ju-Hyung Kim;Jae-Jun Kim
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.432-438
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2011
The purpose of the present thesis is to develop bankruptcy prediction models capable of being applied to the Korean construction industry and to deduce an optimal model through comparative evaluation of final developed models. A study population was selected as general contractors in the Korean construction industry. In order to ease the sample securing and reliability of data, it was limited to general contractors receiving external audit from the government. The study samples are divided into a bankrupt company group and a non-bankrupt company group. The bankruptcy, insolvency, declaration of insolvency, workout and corporate reorganization were used as selection criteria of a bankrupt company. A company that is not included in the selection criteria of the bankrupt company group was selected as a non-bankrupt company. Accordingly, the study sample is composed of a total of 112 samples and is composed of 48 bankrupt companies and 64 non-bankrupt companies. A financial ratio was used as early predictors for development of an estimation model. A total of 90 financial ratios were used and were divided into growth, profitability, productivity and added value. The MDA (Multivariate Discriminant Analysis) model and BLRA (Binary Logistic Regression Analysis) model were used for development of bankruptcy prediction models. The MDA model is an analysis method often used in the past bankruptcy prediction literature, and the BLRA is an analysis method capable of avoiding equal variance assumption. The stepwise (MDA) and forward stepwise method (BLRA) were used for selection of predictor variables in case of model construction. Twenty two variables were finally used in MDA and BLRA models according to timing of bankruptcy. The ROC-Curve Analysis and Classification Analysis were used for analysis of prediction performance of estimation models. The correct classification rate of an individual bankruptcy prediction model is as follows: 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 83.04%, BLRA: 93.75%); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 77.68%, BLRA: 78.57%); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 84.82%, BLRA: 91.96%). The AUC (Area Under Curve) of an individual bankruptcy prediction model is as follows. : 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.933, BLRA: 0.978); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.852, BLRA: 0.875); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.938, BLRA: 0.975). As a result of the present research, accuracy of the BLRA model is higher than the MDA model and its prediction performance is improved.
Purpose: This study was attempted to illuminate danger signals through an extensive analysis of factors influencing adolescents' illicit drug use. On this basis, it built predictive factors of adolescents' illicit drug use. Method: A questionnaire was distributed to 1,238 subjects living in Seoul, and of them 1,082 answers were analyzed using the SAS 8.2 program. Also logistic regression analysis was conducted based on the stepwise selection method for constructing the predictive factors. Results: The findings of this study are as follows. Individual-related factors were psycho-somatic symptoms, self-esteem, fortune delinquent experience, and sexual-violence delinquent experience. Home-related factors were insincerity, threatening and the assessment of the parent (rearer)-adolescent communication type. Society-related factors were affection of friends and friends' attitude toward delinquency. Conclusion: These findings of this study suggest that a broad intervention program should be provided to nurture wholesome youth culture related to illicit drug use. It is also recommended that a variety of individual, home and society-related programs should be developed for drug users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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