Publications by coop711
Quiz 210504 (Anchor Effects)
퀴즈 응답 비교 황금기와 신자유주의 시기 소득5분위별 소득증가율 집계 황금기에 소득이 가장 많이 늘어난 계층은 하위 20%(1분위)이다. 황금기에 소득증가율이 가장 높은 계층은 하위 20%(1분위)이다. 신자유주의시기에 소득이 가장 많이 늘어난 계층은 하위 20%(1...
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Quiz 210420 (Default Effects)
퀴즈 응답 비교 OECD 2014년 3분기 실업률 비교 실업률 가장 낮은 나라 대한민국 일본 독일 미국 캐나다 계 Red 161 10 25 11 14 221 Black 161 16 33 7 15 232 계 322 26 58 18 29 453 Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): . Test statistic df P value 3.146 NA 0.5657 실...
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Oxford Happiness Questionnaire 210413
옥스포드 행복 설문지 실험결과를 분석한다. 이 실험에는 두 가지 목적이 있다. 첫째는 있는 그대로 옥스포드 행복 설문지로 측정하는 여러분의 행복 수준은 어느 정도인지, 둘째는 영문판으로 응답할 때와 국문판으로 응답할 때 어떤 차이가 있는지, 특히 응답에 ...
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Quiz 210413 (Cognitive Response Tests)
Salk Vaccine Field Trial Randomized Placebo Control Approach의 특징 Randomization 랜덤화 가짜약 대조군 이중눈가림 층화 계 Red 152 26 45 5 228 Black 146 28 49 3 226 계 298 54 94 8 454 Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): . Test statistic df P value 0.3651 NA 0.8486 Randomiza...
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Red and Black : Search for the Best (9000001 - 10000000)
Data Search for Best Configuration M1 <- 9000001 M2 <- 10000000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Va...
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Red and Black : Search for the Best (8000001 - 9000000)
Data Search for Best Configuration M1 <- 8000001 M2 <- 9000000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Val...
186 sym R (5938 sym/34 pcs) 2 img 6 tbl
Red and Black : Search for the Best (6000001 - 7000000)
Data Search for Best Configuration M1 <- 6000001 M2 <- 7000000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Val...
186 sym R (5654 sym/34 pcs) 2 img 6 tbl
Red and Black : Search for the Best (4000001 - 5000000)
Data Search for Best Configuration M1 <- 4000001 M2 <- 5000000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Val...
186 sym R (5857 sym/34 pcs) 2 img 6 tbl
Red and Black : Search for the Best (3000001-4000000)
Data Search for Best Configuration M1 <- 3000001 M2 <- 4000000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Val...
186 sym R (5674 sym/34 pcs) 2 img 6 tbl
Red and Black : Search for the Best (10,000 trials)
Data Search for Best Configuration M1 <- 1 M2 <- 100000 Xsum <- numeric(0) Values_mat <- numeric(0) for(k in M1:M2){ set.seed(k) N <- nrow(class_roll) class_roll$group <- sample(1:N) %% 2 %>% factor(levels = c(0, 1), labels = c("Red", "Black")) Xsum <- c(Xsum, red_and_black(class_roll)$Xsum) Values_mat <- rbind(Values_mat...
186 sym R (4307 sym/34 pcs) 2 img 6 tbl