This study was done to review problems in terms of statistical description and statistical application and analysis. Methods; The authors reviewed 42 statistical clinical study papers excluding 12 Overview papers, 75 Descriptive papers, 48 Animal studies out of 177 papers in the Journal of Oriental Neuropsychiatry in the 5 years from 2002 to 2006. Results : 1) 3 papers(7.1%) had no description of statistical method, only P-values, 25 papaers(59.5%) had tables without description of statistical method, 1 paper (2.3%) had no description of statistical method in study method. 2) 10 papers(23.8%) contained problems in terms of statistical application and analysis. 6papers (6/23, 26.0%) for Student t-test, 2 papers(2/7 28.6%)for $X^2$- test, 1 paper(1/15 6.7%) for the analysis of variance, 1 paper(1/6 16.7%) for Pearson correlation contained statistical problems. Conclusion : It was suggested that consultation of investigators with statisticians and more extensive statistical refereeing, the form of the guidelines for description and application of statistics are needed.
Recently, there have been many studies in medicine related to genetic analysis. Many genetic studies have been performed to find genes associated with complex diseases. To find out how genes are related to disease, we need to understand not only the simple relationship of genotypes but also the way they are related to phenotype. Multi-block data, which is a summation form of variable sets, is used for enhancing the analysis of the relationships of different blocks. By identifying relationships through a multi-block data form, we can understand the association between the blocks in comprehending the correlation between them. Several statistical analysis methods have been developed to understand the relationship between multi-block data. In this paper, we will use generalized canonical correlation methodology to analyze multi-block data from the Korean Association Resource project, which has a combination of single nucleotide polymorphism blocks, phenotype blocks, and disease blocks.
When data collected from more than one family member are utilized family researchers must take the correlation of family member's perception behavior or attitude scores into account viewing the couple or family as a unit of interdependent members. This paper presents a framework for categorizing family data based on the unit of analysis and several alternatives for the statistical analysis of family variables using individual- dyadic- and family-level data.
This study was carried out to investigate statistical validity of medical articles that used various statistical techniques such as t-test, analysis of variance, correlation analysis, regression analysis and chi-square test. For study 429 original articles using those statistical methods were selected from Journal of Korean Acupuncture & Moxibusition Society published from 1984 to 2002. 429 original articles were reviewed to analyzed the statistical procedures. Results are summarized as follows : 1. In this study 93 articles(21.68%) of 429 ones didn't report statement of statistical method in detail. 2. 53 articles(12.53%) didn't report p-value in correctly, and 245 articles(57.11 %) used mean${\pm}$standard error (Mean${\pm}$SEM.) and 109 articles used mean${\pm}$standard deviation(Mean${\pm}$SD.). All of 23 articles using nonparametric statistical techniques made an error to central tendency or dispersion. 3. 175 articles(59.93%) and 14 articles(4.79%) of 292 ones made an error to description of equal variances and normal distribution. 4. 99 articles(50%) of 185 ones misused t-test and 4 articles of 5 ones misused chi-square test. 5. 28 articles(73.68%) of 38 ones using discrete variable misused parametric technique such as t-test or ANOVA. 2 articles and 1 article of 125 ones choosing paired samples misused independent t-test and Mann-Whitney U test. 6. 20 articles using analysis of variance didn't use multiple comparison.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.13
no.8
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pp.583-590
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2003
For the preestimate of the vibration level of the ground next to a dwelling, a multivariate statistical analysis on the experiment data acquired from a variety of construction sites was performed, and then a new estimate model for the value of K and n that can be applied in the diagnosis of the damage was offered. The results maybe summarized as follows : First, the $K_{95}$ and n showed high correlation at P$\leq$0.05. Specially the correlation coefficient about $W_{max}$, S were higher in $K_{95}$ than in n. indicating that $K_{95}$ is generally associated with source conditions. Second, the factor analysis permitted to identify two major sources in each fraction. These sources accounted for at least 73 % of valiance of $K_{95}$. Third, the multiple regression model for the estimate of $K_{95}$ was developed from Fac1 which depend upon the source conditions and Fac2 which depend upon the transmission conditions. The n value is able to determine from the correlation relationship associated with $K_{95}$./.
Kim, Hyun-Goo;Lee, Jong-Nam;Jang, Moon-Seok;Kyong, Nam-Ho
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.420-422
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2007
In order to support wind power development in Jejudo, the island of winds, the wind resource database KIER-WindJeju has been established by meteor-statistical analysis on met-mast measurements of KIER. The analysis includes tower shading, exposure category, wind profile exponent for wind speed extrapolation to hub height of wind turbine, and correlation matrix between neighboring sites to assist choice of appropriate reference site for long-term correlation. KIER-WindJeju will be provided as an add-on of Google $Earth^{TM}$ and will be used as a guideline of future wind resource assessment in Jejudo.
Influences of orographic and ocean effect, which depend on the detailed geographic characteristics, upon winter time (December-February) precipitation in the Yeongdong region are investigated. Most of precipitation events in the Yeongdong region during the wintertime are associated with moist northeasterly (coming from the northeast direction) winds and also the spatial distribution of precipitation shows a great difference between Mountain area (Daegwallyeong) and Coastal area (Gangneung). The linear correlation coefficient between the meteorological variables obtained from NCEP/NCAR Reanalysis Data and precipitation amount for each precipitation type is calculated. Mountain type precipitation is dominated by northeasterly wind speed of the low level (1000 hPa and 925 hPa) and characterized with more precipitation in mountain area than coastal area. However, Coastal type precipitation is affected by temperature difference between ocean and atmosphere, and characterized with more precipitation in coastal area than mountain area. The results are summarized as follows; In the case of mountain type precipitation, the correlation coefficient between wind speed at 1000 hPa (925 hPa) and precipitation amount at Daegwallyeong is 0.60 (0.61). The correlation is statistical significant at 1% level. In the case of coastal type precipitation, the correlation coefficient of temperature difference between ocean and 925 hPa (850 hPa) over the East sea area and precipitation amount at Gangneung is 0.33 (0.34). As for the mountain type precipitation, a detailed analysis was conducted in order to verify the relationship between precipitation amount at Daegwallyeong and low level wind speed data from wind profiler in Gangneung and Buoy in the East Sea. The results also show the similar behavior. This result indicates that mountain type precipitation in the Yeongdong region is closely related with easterly wind speed. Thus, the statistical analysis of the few selected meteorological variables can be a good indicator to estimate the precipitation totals in the Yeongdong region in winter time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.555-562
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2012
This paper presents a hybrid method for improving the recognition performance, which is based on the nonlinear histogram equalization, features extraction, and statistical correlation of images. The nonlinear histogram equalization based on a logistic function is applied to adaptively improve the quality by adjusting the brightness of the image according to its intensity level frequency. The statistical correlation that is measured by the normalized cross-correlation(NCC) coefficient, is applied to rapidly and accurately express the similarity between the images. The local features based on independent component analysis(ICA) that is used to calculate the NCC, is also applied to statistically measure the correct similarity in each images. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 30-face images of 40*50 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances to the method without performing the preprocessing, or the methods of conventional and adaptively modified histogram equalization, respectively.
This study compares Customer Satisfaction Index(CSI) and the weight for each dimension by applying various methods of weight calculation and attempts to suggest some implications. For the purpose, the study classified the methods of weight calculation into the subjective method and the statistical method. Constant sum scale was used for the subjective method, and the statistical method was again segmented into correlation analysis, principal component analysis, factor analysis, structural equation model. The findings showed that there is difference between the weights from the subjective method and the statistical method. The order of the weights by the analysis methods were classified with similar patterns. Besides, the weight for each dimension by different methods of weight calculation showed considerable deviation and revealed the difference of discrimination and stability among the dimensions. Lastly, the CSI calculated by various methods of weight calculation showed to be the highest in structural equation model, followed by in the order of regression analysis, correlation analysis, arithmetic mean, principal component analysis, constant sum scale and factor analysis. The CSI calculated by each method showed to have statistically significant difference.
The purpose of this study is to conduct a correlational analysis among pitch, nasalance, and acoustic quality parameters estimated by two speech analysis softwares NasalView(version 1.31), Dr. Speech 4.5(Tiger Electronics). Thirty females and 25 males with normal voice participated in the study. The Pearson correlation coefficient was determined through a statistical analysis. The results came out as follows; Firstly, there was a correlation between $F_0$ and voice quality parameters, however there was no correlation between $F_0$ and nasalance. Secondly, nasalance showed a correlation with voice quality parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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