Hypotheses In health services research are becoming increasingly more complex and specific. As a result, health services research studies often include multiple independent, intervening, and dependent variables in a single hypothesis. Nevertheless, the statistical models adopted by health services researchers have failed to keep pace with the increasing complexity and specificity of hypotheses and research designs. This article introduces a statistical model well suited for complex and specific hypotheses tests in health services research studies. The covariance structure modeling(CSM) methodology is especially applied to regional relevance indices(RIs) to assess the impact of health resources and healthcare utilization. Data on secondary statistics and health insurance claims were collected by each catchment area. The model for RI was justified by direct and indirect effects of three latent variables measured by seven observed variables, using ten structural equations. The resulting structural model revealed significant direct effects of the structure of health resources but indirect effects of the quantity on RIs, and explained 82% of correlation matrix of measurement variables. Two variables, the number of beds and the portion of specialists among medical doctors, became to have significant effects on RIs by being analyzed using the CSM methodology, while they were insignificant in the regression model. Recommendations for the CSM methodology on health service research data are provided.
Physical variables related to the subjective evaluation of wear comfort were explored. Experimental fabrics was those used in the previous paper where subjective sensations of women's thin shirts were reported. Fabrics include 100% cotton (unfinished), 100% cotton (water repellent finished), cotton/polyester 35/65 (unfinished), cotton/polyester 35/65 (peach skin finished), 100% polyester fabric(plain), 100% polyester crepe. Among various physical properties of the experimental fabrics, heat 8E moisture transport properties and surface properties were chosen as important variables based on the regression coefficient. Especially, humidity at the microclimate in dynamic mode was highly correlated to the subjective evaluation and appeared to be a sensitive physical predictor, compared to dry thermal transmission rate or water vapor transmission rate. Surface characteristic parameters, however, did not show consistant trend in the prediction of the human's subjective sensation. Interaction between surface properties and humidity measurement was also observed.
Meteorological data are often needed to evaluate the long-term effects of proposed hydrologic changes. The evaluation is frequently undertaken using deterministic mathematical models that require daily weather data as input including precipitation amount, maximum and minimum temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed. Stochastic generation of the required weather data offers alternative to the use of observed weather records. The precipitation is modeled by a Markov Chain-exponential model. The other variables are generated by multivariate model with means and standard deviations of the variables conditioned on the wet or dry status of the day as determined by the precipitation model. Ultimately, the objective of this paper is to compare Richardson's model and the improved weather generation model in their ability to provide daily weather data for the crop model to study potential impacts of climate change on the irrigation needs and crop yield. However this paper does not refer to the improved weather generation model and the crop model. The new weather generation model improved will be introduced in the Journal of KWRA.
Appropriate random variables and probability density functions based on statistical analysis should be defined to execute reliability analysis. Most studies have focused on only normal distributions or assumed that the variables showing non-normal characteristics follow the normal distributions. In this study, the reliability problem with non-normal probability distribution was dealt with using the convolution method in the case that the integration domains of variables are limited to a finite range. The results were compared with the traditional method (linear transformation of normal distribution) and Monte Carlo simulation method to verify that the application was in good agreement with the characteristics of probability density functions with peak shapes. However it was observed that the reproducibility was slightly reduced down in the tail parts of density function.
The secular period behavior of 23 field RR Lyrae stars is studied in order to determine if the observed period changes could be attributed, at least in the mean, to stellar evolution. The sample of stars is subdivided into two Oosterhoff groups based on the metallicity and period-shift. Despite the small sample size, we found a distinct bias toward positive period changes in the group II variables. The period changes of the group I variables, however, are small and in the mean near zero. This is consistent with the behavior predicted by the recent evolutionary models, as was the case for the variables in globular clusters. This provides yet another support for the Lee, Demarque, and Zinn (1990) evolutionary models of RR Lyrase stars and their explanation of the Sandage period-shift effect.
In order to investigate the effects of the variables during the stamping process upon the side wall curl behavior, experiments and finite element analyses were done using a 90 degree draw-bending test. The variables considered were the die radius, the forming speed, the restraint force, the lubrication and the sheet grade. The experiments and simulation conditions were selected according to the design of experiment (DOE) approach. The effects of the restraint force, the lubrication and the forming speed were the same for both high strength and mild steels, but the effects of the die radius on the side wall curl were dependent on the magnitude of the die radius and the sheet grade. A straight side wall was observed for both high strength and mild steels when the die radius was about 2∼3 times of the sheet thickness. It was recommended that the restraint force, the forming speed and the friction be increased in order to reduce the side wall curl.
The purposes of this study were to examine the relationships among health promoting lifestyle, stress. depression, and general characteristics and to reveal these variables affecting depression in college female students. The data were collected between November 29th and December 4th. 1999 by using self-administered questionnaire. Data analysis were conducted by using Peason's correlation. t-test, ANOVA. stepwise multiple regression. The results were as follows : 1. Health promoting lifestyle was significantly different by religion, smoking. school record, perceived health status. satisfaction of school life, and department. 2. The mean score of stress was 2.28. the level of stress showed significant differences according to economic status, perceived health status, and satisfaction of school life. 3. The mean score of depression was 12.05. the level of depression showed significant differences according to religion, smoking, school record, economic status. perceived health status, satisfaction. of school life, and department. 4. The mean score of health promoting lifestyle was 2.43. both interpersonal relationship(M=2.96) and self-actualization(M=2.79) of the subscales of health promoting lifestyle revealed high scores, whereas the scores of health responsibility(M=2.07), and exercise (M=1.64) were below. 5. Negative correlations were observed between health promoting lifestyle and stress(r=-.21), between heath promoting lifestyle and depression(r=-38). Positive correlations were observed between stress and depression(r= .60). 6. Negative correlations were observed between self-actualization(r=-.29). nutrition Cr=-.17), and stress management(r=-.17) domains of health promoting lifestyle and stress. 7. Negative correlations were observed between self-actualization(r=-.47), nutrition (r=-.31), stress management(r=-.25), interpersonal relationship(r=-.23), health responsibility(r=-.13), and exercise(r=-.l1) domains of health promoting lifestyle and depression. 8. Depression was significantly predicted by stress$(36.2\%)$, health promoting lifestyle $(7.0\%)$. these variables explained $43.2\%$ of variance of depression.
This study was performed to investigate the factors affecting muscle activity and cephalometric variables according to change of head postures. For this study, 150 patients with temporomandibular disorders and 80 dental students without any signs and symptoms of temporomandibular disorders were selected as the patients group and as the normal group, respectively. Head position to body-midline in frontal plane and upper quarter posture to body plumb line in sagittal plane were observed clinically and electromyographic(EMG) activity of anterior temporalis, masseter, sternocleidomastoideus, and trapezius on clenching were recorded with $BioEMG^{(R)}$ in four head postures, which were natural head posture(NHP), forward head posture(FHP), $20^{\circ}$ upward head posture(UHP), and $20^{\circ}$ downward head posture(DHP). Cephaloradiographs were also taken in the same head postures as in EMG taking, but that was taken only in NHP for the patient group. Cephalometric variables measured were SN angle, CVT angle, atlas inclination angle, occlusal plane angle, Me-C2 angle, pharyngeal width, occiput~axis distance, area of pharyngeal space, and cervical curvature. The data were analyzed by SAS statistical program. The results of this study were as follows : 1. Between the patient and the normal group, there were significant difference in distance from plumb line to acromion, eye-tragus angle, electromyographic activity of the four muscles, and cephalometric variables of linear measurement. 2. There was no consistent pattern of correlation between upper quarter posture, EMG activity and cephalometric variables in any case without relation to cervical curvature and head position in frontal plane. 3. Sternocleidomastoid muscle only showed variation of electromyographic activty with changes of head postures, but all the muscles did show correlation with head postures. 4. All the cephalometric variables measured in this study showed difference of mean value by head posture, and CVT angle, pharyngeal width, occiput-atlas distance, and area of pharyngeal space showed correlation between these variables with change from NHP to FHP, and from NHP to UHP.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권6호
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pp.631-652
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2023
In the two-condition within-subject mediation design, pairs of variables such as mediator and outcome are observed under two treatment conditions. The main objective of the design is to investigate the indirect effects of the condition difference (sum) on the outcome difference (sum) through the mediator difference (sum) for comparison of two treatment conditions. The natural condition variables mean the original variables, while the rotated condition variables mean the difference and the sum of two natural variables. The outcome difference (sum) is expressed as a linear model regressed on two natural (rotated) mediators as a parallel two-mediator design in two condition approaches: the natural condition approach uses regressors as the natural condition variables, while the rotated condition approach uses regressors as the rotated condition variables. In each condition approach, the total indirect effect on the outcome difference (sum) can be expressed as the sum of two individual indirect effects: within- and cross-condition indirect effects. The total indirect effects on the outcome difference (sum) for both condition approaches are the same. The invariance of the total indirect effect makes it possible to analyze the nature of two pairs of individual indirect effects induced from the natural conditions and the rotated conditions. The two-condition within-subject design is extended to the addition of a between-subject moderator. Probing of the conditional indirect effects given the moderator values is implemented by plotting the bootstrap confidence intervals of indirect effects against the moderator values. The expected indirect effect with respect to the moderator is derived to provide the overall effect of moderator on the indirect effect. The model coefficients are estimated by the structural equation modeling approach and their statistical significance is tested using the bias-corrected bootstrap confidence intervals. All procedures are evaluated using function lavaan() of package {lavaan} in R.
In empirical study for fitting a multiple linear regression model for successive cross-sections data observed on the same set of independent variables over several time periods, one often faces the problem of poor $R^2$, the multiple coefficient of determination, which provides a standard measure of how good a specified regression line fits the sample data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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