This research aimed to determine the relationship between hotel restaurants' SCM activities and their results. The samples are included exclusive high-end hotels located in the seoul area. To analyze the data, frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, and regression analysis were applied. Multiple regression analysis showed that SCM activities (${\beta}$=.342, p<.000), information sharing (${\beta}$=.136, p<.006), and cooperative activities (${\beta}$=.120, p<.015) had a significant impact on financial performance. The explanatory power of this model was 14%, and there was statistical significance in the regression model. SCM activities(${\beta}$=.221, p<.000), information sharing (${\beta}$=.475, p<.000), and cooperative activities (${\beta}$=.172, p<.000) also had a significant impact on non-financial performance, and the explanatory power of this model was 29%, with statistical significance in the regression model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.1
no.1
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pp.102-111
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1994
We Propose a method of sensitivity analysis in latent root regression analysis (LRRA). For this purpose we derive the quantities ${\beta\limits^\wedge \;_{LRR}}^{(1)}$, which correspond to the theoretical influence function $I(x, y \;;\;\beta\limits^\wedge \;_{LRR})$ for the regression coefficient ${\beta\limits^\wedge}_{LRR}$ based on LRRA. We give a numerical example for illustration and also investigate numerically the relationship between the estimated values of ${\beta\limits^\wedge \;_{LRR}}^{(1)}$ with the values of the other measures called sample influence curve(SIC) based on the recomputation for the data with a single observation deleted. We also discuss the comparision among the results of LRRA, ordinary least square regression analysis (OLSRA) and ridge regression analysis(RRA).
This study examines the effect of communication type of food service employees on the self-efficiency and organizational commitment. To accomplish the purpose of the study, a survey was conducted to employees of food service companies located in Seoul, from August 5, 2013 to August 25, 2013 as a method of empirical study. The results of this study was analyzed using the SPSS WIN 12.0 and statistical reliability analysis, factor analysis, frequency analysis, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted for hypothesis verification. The analysis results of this study are as follows. First, the R-square of regression result for 'communication type will have a positive effect on self-efficiency' was .220. Also, it was found that factors of consideration (Beta=.286, t=5.622), instruction (Beta=.303, t=5.970) and business (Beta=.214, t=4.217) had positive effects on self-efficiency. Values for factors of consideration and instruction were higher than business. Second, the R-square of regression result for 'communication type will have a positive effect on organizational commitment' was .429. Also, it was found that factors of consideration (Beta=.453, t=10.428), instruction (Beta=.380, t=8.749) and business (Beta=.282, t=6.477) had positive effects on organizational commitment. Values for factors of instruction and business were high but value of consideration factor turned out the highest. Third, the R-square of regression result for 'self-efficiency will have a positive effect on organizational commitment' was .334. Also, it was found that out of the factors of positivity (Beta=.369, t=8.423), confidence (Beta=.415, t=8.833) and negativity (Beta=-.072, t=-1.536), positivity and confidence had positive effects on organization commitment, and only positivity and confidence showed high values in organization commitment. Upon analyzing the effect of factors of self-efficiency (positivity, confidence, negativity) on organizational commitment, it was found that positivity and confidence showed high relevance but the negativity factor did not have any correlation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.547-557
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2017
The health-related quality of life data are commonly skewed and bounded with spike at the perfect health status, and the variance tended to be heteroscedastic. In this study, we have developed a prediction model for EQ-5D using linear regression model, beta regression model, and extended beta regression model with mean and precision submodel, and also compared the predictive accuracy. The extended beta regression model allows to model skewness and differences in dispersion related to covariates. Although the extended beta regression model has higher prediction accuracy than the linear regression model, the overlapped confidence intervals suggested that the extended beta regression model was superior to the linear regression model. However, the expended beta regression model could explain the heteroscedasticity and predict within the bounded range. Therefore, the expended beta regression model are appropriate for fitting the health-related quality of life data such as EQ-5D.
In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.
The aim of this paper is to evaluate users benefit values of theme park using Travel Cost Method with special reference to Woobang Tower Land in Taegu for the estimation of economic values. This research is mainly based on questionnaire survey of 100 users of the theme park. Socio-economic factors such as income, year of education, annual income, age and money(travel cost) are analysed from 5 residential areas of the respondents. Multiple regression analysis was used for the evaluation of annual number of park visitings based on the analysis. The regression model shows NV = $\alpha$+$\beta_1$TC+$\beta_2$INC+$\beta_3$EDU+$\beta_4$AGE (NV : Annual Number of Visitings, TC : Travel Cost, INC : Annual Income, EDU : Years of Education, AGE : Age). Regarding to visitors demand curve based on the equation showed that annual economic values of Woobang Tower Land was estimated as 50billion Korean Won.
Jeong, Cho Rok;Kim, Ji Man;Park, Chong Yon;Shin, Euichul;Tchoe, Byongho
Health Policy and Management
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v.30
no.3
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pp.376-385
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2020
Background: The purpose of this study is to investigate the factors affecting the healthy living practice rate such as non-smoking, moderate drinking, walking, and low-salt diet by elementary municipality (so called, 'si-gun-hu'). Methods: The 2016 Korean Community Health Survey was used for the analysis. The theoretical model is founded upon the Anderson model, and both the multiple linear regression analysis and the beta regression analysis was performed for estimation. Results: As a result of the beta regression analysis, healthy living practice rate was found to be significantly higher in the areas with a less number of cigarette retailers, participating in healthy city projects, a low proportion of people who perceive their body type as obesity, a higher proportion of women, and a lower proportion of spouses. Conclusion: In order to improve healthy living practices, the regulations on health risk businesses, the spread of Healthy City project, and policy efforts awaring obesity are recommended.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.8
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pp.560-569
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2019
This study examined the factors influencing the burnout of correctional workers via a survey conducted in February 2018 for the employees working at the Korea Rehabilitation Agency. The final analysis used data from 290 survey responses. In order to investigate the factors affecting burnout, personal and job-related characteristics, job stress, and interpersonal stress factors were analysed. For the analysis, Baslach burnout scale, Korean occupational stress scale (KOSS), Korean interpersonal relationship stress (KIRS), descriptive analysis, correlation analysis, and hierarchical regression analysis were all used. The correlation analysis showed statistically significant relationships between the factors(p<.01). From the regression analysis results, the influences of job stress (job demand ${\beta}=.308$, p<.001, degree of autonomy ${\beta}=.124$, p<.001, relationship conflict ${\beta}=.169$, p<.001) and interpersonal stress (relationships with supervisors ${\beta}=.402$, p<.001, relationships with clients ${\beta}=.155$, p<.01) were stronger than job-related characteristics (employment type, working hours, working years) and personal characteristics (gender ${\beta}=.173$, p<.01). Although personal and job-related characteristics influence the workers' burnout, levels of job stress and interpersonal stress affect burnout levels more strongly. Based on the study results, further study and suggestions for reducing the burnout of the correctional workers were discussed.
This paper is concerned with an important aspect of regional income convergence, ${\beta}$-convergence, which refers to the negative relationship between initial income levels and income growth rates of regions over a period of time. The common research framework on ${\beta}$-convergence which is based on OLS regression models has two drawbacks. First, it ignores spatially autocorrelated residuals. Second, it does not provide any way of exploring spatial heterogeneity across regions in terms of ${\beta}$-convergence. Given that empirical studies on ${\beta}$-convergence need to be edified by spatial data analysis, this paper aims to: (1) provide a critical review of empirical studies on ${\beta}$-convergence from a spatial perspective; (2) investigate spatio-temporal income dynamics across the U.S. labor market areas for the last 30 years (1969-1999) by fitting spatial regression models and applying bivariate ESDA techniques. The major findings are as follows. First, the hypothesis of ${\beta}$-convergence was only partially evidenced, and the trend substantively varied across sub-periods. Second, a SAR model indicated that ${\beta}$-coefficient for the entire period was not significant at the 99% confidence level, which may lead to a conclusion that there is no statistical evidence of regional income convergence in the US over the last three decades. Third, the results from bivariate ESDA techniques and a GWR model report that there was a substantive level of spatial heterogeneity in the catch-up process, and suggested possible spatial regimes. It was also observed that the sub-periods showed a substantial level of spatio-temporal heterogeneity in ${\beta}$-convergence: the catch-up scenario in a spatial sense was least pronounced during the 1980s.
Purpose: In order to validate empirically the theoretical model of this study subjects, who were limited in Andong gun, Youngyang gun, Uiseong gun, Bonghwa gun, Chilgok gun, Cheongsong gun according to residence-specified distribution and over aged 65, were focused to the elderly in rural areas with geographical characteristics where they have difficulties in accessibility of dental facilities and dental care. Methods: The collected data were analyzed by the SPSS 19.0 program. First, the frequency analysis was performed for each independent variable and the dependent variable. Second, reliability analysis and correlation analysis were conducted for daily living skills and Biomedical Vigilance. Third, multivariate analysis was performed in terms of and the post-administration management. Fourth, multiple regression analysis was performed to identify the factors affecting the post-management of dentures and the period of using dentures. Results: By results of the multiple regression analysis, the elder the subjects are(${\beta}$ = 0.03), the lower their income activities are(${\beta}$ = -0.18), the smaller their monthly allowances are(${\beta}$ = -0.16), the worse their daily activity skills are(${\beta}$ = -0.12), the more they were mounted their dentures by an unlicensed contractor(${\beta}$ = 0.07), and the more they cost to their dentures(${\beta}$ = 0.14), the longer the period of use dentures are. And the beneficiaries of Basic Livelihood Security(${\beta}$ = -0.14) who got free denture business are shorten the period of using dentures. According to multiple regression analysis for post management of dentures, the independent variables like the health education(${\beta}$ = 0.24), smoking(${\beta}$ = -0.18), periodic oral examination(${\beta}$ = 0.13), dentures mounted by an unlicensed contractor(${\beta}$ = -0.13) are shown statistically significant results. In that study subjects are taking part in health education and non-smokers, they are likely to have more chances to post management for their dentures like periodic oral examination. However the subjects who were weared their denture by an unlicensed contractor get less chance to post management for their dentures. Conclusion: As the elderly who want to wear denture are increasing due to the denture insurance for the elderly, the need for oral health education for the elderly is an urgent request, especially continuos education for the way of use their dentures and follow-up management for the elderly who were already mounted their dentures. And also, the need for more systematic researches is requested for securing objective data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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