Objective : The experiences in close relationships questionnaire-revised (ECR-R) (Fraley, Waller & Brennan, 2000) is a valuable tool for measuring adult attachment, and its Korean version, the ECRR-K (Kim, 2004), is widely used in Korea. However, given its substantial length, this study was aimed to develop and validate a short version of the ECRR-K called the ECRR-K14. Methods : Two hundred and ninety-four medical students participated in this study in 2016. They completed the ECRR-K, the Perceived Stress Scale (PSS), the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES), and the UCLA Loneliness Scale (UCLA-LS). The study authors applied the Rasch rating scale to check each item's model fit and then performed confirmatory factor analyses (CFAs) to test the new scale's validity. Results : The authors selected seven items each for the anxiety and avoidance subscales, and the ECRR-K14 showed fair to good internal consistency (Cronbach's ${\alpha}=0.93$ and 0.92 for anxiety and avoidance, respectively). The anxiety subscale showed concurrent validity with the PSS and the RSES while the avoidance subscale showed concurrent validity with the UCLA-LS. The CFAs also demonstrated the validity of the model with a goodness-of-fit index of 0.916. Conclusion : The ECRR-K14 showed excellent reliability and validity and appears to be a promising instrument for measuring the two attachment dimensions in adults.
This study develops and validates an objective scale to measure newspaper use at home by elementary school students and parents. We developed a preliminary scale of 59 items through the review of literature on newspaper use and mediation as well as the examination of content validity by education experts. Collected data were analyzed using SPSS 21.0 and AMOS 21.0 programs. A total of 42 items were supported by 703 parents with students in grades 1-6 using exploratory factor analysis. The model included 3 categories and 9 sub-factors: instruction (modeling, restriction, and text instruction), activities (play activity, conversation, online mediation, and scrap activity), and belief (academic achievement and information acquisition). Confirmatory factor analysis confirmed and validated the model fit; in addition, convergent validity, and discriminant validity, and cross validity was confirmed through correlation analysis by gender comparison and grade comparison. We also verified the validity of this scale through correlation analysis based on Yu and Jung (2012)'s newspaper mediation variables and scale in regards to children's motivation for using newspapers. Finally, internal consistency reliability and half reliability were also confirmed. In conclusion, the suitability and stability of home newspaper utilization scale for elementary students (HNUS-E) were confirmed. This scale provides parents and educators with ideas for the development of the children's literacy, cognitive, and affective domains that can be effectively used in research on newspaper use for school-aged children.
This paper analyzed the validity of exercise problems for each unit in Python programming education. Practice questions presented for each unit are presented through an online learning system, and each student uploads an answer code and is automatically graded. Data such as students' mid-term exam scores, final exam scores, and practice questions scores for each unit are collected through Python lecture that lasts for one semester. Through the collected data, it is possible to improve the exercise problems for each unit by analyzing the validity of the automatic scoring exercise problems. In this paper, Orange machine learning tool was used to analyze the validity of automatic scoring exercises. The data collected in the Python subject are analyzed and compared comprehensively by total, top, and bottom groups. From the prediction accuracy of the machine learning model that predicts the student's final grade from the Python unit-by-unit practice problem scores, the validity of the automatic scoring exercises for each unit was analyzed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.11
no.1
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pp.117-135
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2004
Since human decision making behavior is likely to follow nonlinear strategy, it is conjectured that the human decision making behavior can be modeled better by nonlinear models than by linear models. All that linear models can do is to approximate rather than model the decision behavior. This study attempts to test this conjecture by analyzing human decision making behavior and combining the results of the analysis with predictive performance of both linear models and nonlinear models. In this way, this study can examine the relationship between the predictive performance of models and the existence of valid nonlinear strategy in decision making behavior. This study finds that the existence of nonlinear strategy in decision making behavior is highly correlated with the validity of the decision (or the human experts). The second finding concerns the significant correlations between the model performance and the existence of valid nonlinear strategy which is detected by Lens Model. The third finding is that as stronger the valid nonlinear strategy becomes, the better nonlinear models predict significantly than linear models. The results of this study bring an important concept, validity of nonlinear strategy, to modeling human experts. The inclusion of the concept indicates that the prior analysis of human judgement may lead to the selection of proper modeling algorithm. In addition, lens Model Analysis is proved to be useful in examining the valid nonlinearity in human decision behavior.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
The purpose of this study is to analyze various factors comprising a job satisfaction; determine possible factors that affects job satisfaction. Job satisfaction model is designed to evaluate major factors, such as job stress and strength, and to assess relationship between these factors. Partial least squares algorithm is used to develop a job satisfaction measurement model. To evaluate validity of developed model, survey data of health insurance review and assessment service is to applied.
This paper presents an adaptive control against uncertainties in tail-controlled STT (skid-to-Turn) missiles. First, we derive an analytic uncertainty model from a parametricaffine missile model developed by the authors. Based on this analytic model, an adaptive feedbacklinearizing control law accompanied by a sliding model control law is proposed. We provide analyses of stability and output tracking performance of the overall adaptive missile system. The performance and validity of the proposed adaptive control scheme is demonstrated by simulation.
The analysis platform of remote-sensing big data is a system that downloads data from satellites, transforms it to a data type of L3, and then analyzes it and produces its analysis results. The objective of this paper is to develop ISO/IEC 9126-1 software quality model-based assessment criteria, in order to evaluate the quality of remote-sensing big data analysis platform. Its detailed research contents are as follows. First, the ISO/IEC 9216 standards and previous software evaluation models will be reviewed. Second, this paper will define evaluation areas, evaluation elements, and evaluation items for measuring the quality of big data analysis platform. Third, the validity of the assessment criteria will be verified by statistical experiments through content validity, reliability validity, and construct validity, by using SPSS 20.0 and Amos 20.0 software. The construct validity will also be conducted by performing the confirmatory factor analysis and path analysis. Lastly, it is significant that our research result demonstrates the first evaluation criteria in measuring the quality of big data analysis platform. It is also expected that our assessment criteria could be used as the basis information for evaluation criteria in the platforms that will be developed in the future.
Purpose: The purpose of this study was to develop a scale to evaluate empowerment in woman with breast cancer and to examine the validity and reliability of the scale. Methods: The development process for the initial items included a literature review, interviews, and construction of a conceptual framework. The identified items were evaluated for content validity by experts, resulting in 3 factors and 48 preliminary items. Participants were 319 women with breast cancer recruited to test reliability and validity of the preliminary scale. Data were analyzed using item analysis, confirmatory factor analysis, criterion related validity, internal consistency and test-retest reliability. Results: The final scale consisted of 30 items and 3 factors. Factors, including 'intrapersonal factor' (14 items), 'interactional factor' (8 items), and 'behavioral factor' (8 items), were drawn up after confirmatory factor analysis. Goodness of fit of the final research model was very appropriate as shown by ${\chi}^2/df=1.86$, TLI=.90, CFI=.92, SRMR=.06, and RMSEA=.05. Criterion validity was evaluated by total correlation with the Cancer Empowerment Questionnaire .78. Cronbach's alpha for total items was .93 and test-retest reliability was .69. Conclusion: Findings from this study indicate that the scale can be used in the development of nursing interventions to promote the empowerment of women having breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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