본 연구는 건강한 삶을 위하여 중학생 대상으로 한 심폐소생술 교육 전·후 수행자신감에 관한 연구이다. 본 연구에서 도출된 주요 연구결과를 중심으로 결론을 제시하면 다음과 같다. 성별에 따른 중학생의 심폐소생술 교육 전·후 수행자신감의 차이가 있었다. 교육을 받기 전 남학생과 여학생의 자신감에는 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못했다. 그러나, 교육을 받은 후 남, 여 학생 모두 심폐소생술 수행 자신감이 높게 나타났다. 연구에서 심폐소생술 수행 교육과 심폐소생술 수행 자신감 간의 높은 양의 상관성을 보인 결과와 일치하는 것이다. 이 같은 결과는 최소 초등학생 고학년 이상의 연령 이후의 심폐소생술 교육은 심폐소생술 수행에 대한 긍정적인 태도와 자신감 형성에 중요한 요인임을 확인한 것이다. 이는 심폐소생술 수행 교육자 연령이 낮을수록 주위에 심정지 환자가 발생했을 때 망설임 없이 심폐소생술을 시행할 수 있는 자신감 형성과 관계가 있음을 알 수 있다. 이는 심폐소생술 수행 자신감 향상을 위해서는 중학생에게 심폐소생술 교육을 반드시 이수하도록 제도적인 장치를 마련해야함을 시사한다. 또한, 심폐소생술 교육 후의 평가방법 종류에 수행자신감 차이를 확인하기 위한 추가 연구도 수행되어야 할 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.365-371
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2014
데이터 마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 관련성을 파악하기 위한 탐색적 자료 분석 방법이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등과 같은 흥미도 측도들을 이용하여 연관성 규칙을 생성한다. 일반적인 연관성 규칙에서는 최소 지지도를 만족하는 빈발항목집합을 생성한 후 최저 신뢰도를 만족하는 것을 연관성 규칙으로 채택하게 된다. 이 때 규칙 여부를 결정하기 위해 가장 많이 사용되는 신뢰도는 고려하는 항목의 순서가 바뀌게 되면 그 값이 달라지는 비대칭적 측도가 되는 동시에 항상 양의 값을 가진다. 따라서 신뢰도 값의 크기로는 양의 연관성이 있는지, 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도들을 소개하고, 신뢰도들 간의 비교 분석을 통해 유용성을 평가하였다. 그 결과, 인과적 확인 신뢰도가 연관성의 방향을 보다 정확하게 나타내고 있다는 사실을 확인 하였다.
Purpose: This study was conducted to identify the knowledge, attitude and self-confidence of student nurses regarding control of nosocomial infections and to provide data for preparation of an efficient policy and education program regarding nosocomial infections. Method: A descriptive survey design was utilized, and, using a questionnaire, which included 15 items for knowledge, 81 items for attitude, 81 items for self-confidence, data were collected from 520 student nurses. Descriptive statistic, t-test, one-way ANOVA and Pearson's correlation coefficients, and Stepwise multiple regression analysis were used with SPSS win 12.0 to analyze the data. Results: The mean score for knowledge was 0.63, for attitude, 4.38 and for self-confidence, 3.50. There was a significant positive correlation between knowledge, attitude and self-confidence in control of nosocomial infections. Attitude, practical attitude, and education were significant factors affecting self-confidence regarding nosocomial infection control. Conclusion: These research findings should be useful in promoting continuous and repeated educational programs on nosocomial infection for student nurses.
The bootstrap confidence intervals are a computer-based method for assigning measures of accuracy to statistical estimators. In this paper we examine the small sample behavior of the Kaplan-Meier and Nelson-type estimators for the survival function using the bootstrap and asymptotic normal-theory confidence intervals. The Nelson-type estimator is nearly always better than the Kaplan-Meier estimator in the sense of achieved error rates. From the point of confidence length, the reverse is true. Also, we show that the bootstrap confidence intervals are better than the asymptotic normal-theory confidence intervals in terms of achieved error rates and confidence length.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.501-509
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2009
Recently the interval estimation of binomial proportions is revisited in various literatures. This is mainly due to the erratic behavior of the coverage probability of the well-known Wald confidence interval. Various alternatives have been proposed. Among them, the Agresti-Coull confidence interval, the Wilson confidence interval and the Bayes confidence interval resulting from the noninformative Jefferys prior were recommended by Brown et al. (2001). However, unlike the binomial distribution case, little is known about the properties of the confidence intervals in finite population sampling. In this note, the property of confidence intervals is investigated in anile population sampling.
The traditional approaches of association rule mining have relied on high support condition to find interesting rules. However, in some application such as analyzing the web page link and discovering some unusual combinations of some factors that have always caused some disease, we are interested in rules with high confidence that have very low support or need not have high support. In these cases, the traditional algorithms are not suitable since it relies on first satisfying high support. In this paper, we propose a new model, CP(Confidence Pattern)-Tree, to identify high confidence rule between 2-items without support constraint. constraint. In addition, we discuss confidence association rule between two more items without support constraint.
This paper is to investigate the approximate confidence limits of the reliability performances (such as failure rate, reliability function and average life) for a cold standby series system. The Bayesian approximate upper confidence limit of failure rate is obtained firstly, and next Bayesian approximate lower confidence limits for reliability function and average life are presented. The expressions for calculating Bayesian lower confidence limits of the reliability function and average life are also obtained, and an illustrative example is examined numerically by means of the Monte-Carlo simulation. Finally, the accuracy of confidence limits is discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.641-649
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2017
Multivariate confidence regions were defined using a chi-square distribution function under a normal assumption and were represented with ellipse and ellipsoid types of bivariate and trivariate normal distribution functions. In this work, an alternative confidence region using the multivariate quantile vectors is proposed to define the normal distribution as well as any other distributions. These lower and upper bounds could be obtained using quantile vectors, and then the appropriate region between two bounds is referred to as the quantile confidence region. It notes that the upper and lower bounds of the bivariate and trivariate quantile confidence regions are represented as a curve and surface shapes, respectively. The quantile confidence region is obtained for various types of distribution functions that are both symmetric and asymmetric distribution functions. Then, its coverage rate is also calculated and compared. Therefore, we conclude that the quantile confidence region will be useful for the analysis of multivariate data, since it is found to have better coverage rates, even for asymmetric distributions.
Purpose: The aim of the study was to identify factors influencing confidence in performing cardiopulmonary resuscitation (CPR) of university students. Methods: Data were collected from 261 students recruited from 2 cities using a questionnaire covering confidence, knowledge and attitude in regard to CPR. Results: There was a significant positive correlation between confidence and knowledge (r=.37, p<.001), between attitude and confidence (r=.61, p<.001), and between knowledge and attitude (r=.61, p<.001). Confidence in performance increased as knowledge, attitude, grade, CPR training frequency and educational satisfaction increased. Conclusion: There is a need for CPR training programs that can improve practical training and educational satisfaction of university students.
This paper proposes a new confidence measure for utterance verification with posterior probability approximation. The proposed method approximates probabilistic likelihoods by using Viterbi search characteristics and a clustered phoneme confusion matrix. Our measure consists of the weighted linear combination of acoustic and phonetic confidence scores. The proposed algorithm shows better performance even with the reduced computational complexity than those utilizing conventional confidence measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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