The objectives of this study were to classify daily clothing selection motives and to group men into life style types and to examine the differences in daily clothing selection motives according to the life style types. Questionnaire comprised of three sections: 36 Likert type items of life style measure; 29 Likert type items of daily clothing selection motives measure: and 4 demographic variables. Samples were 267 salary men in gheir 20's to 30's in Seoul Korea. The data were analyzed using factor analy-sis cluster analysis one-way ANOVA Dun-can's multiple range test and t-test. 1. Five factors of life style were derived by factor analysis ; F. 1 'appearance oriented' f. 2. 'positive activity' F. 3 'economy oriented': F.4 'active-leisure';F. 5 'contemporary' Four types of life style of men were defined by cluster analysis of the five factors: T. 1'posi-tive activity'; T. 2.'economy interest'; T. 3'contemporary' : T 2'economy interest' T.3'contemporary' ; T. 4 'appearance interest' 2. Four factors of daily clothing selection motives were derived by factor analysis: F.1 'clothing harmony'; F.2 'clothing utility'; F.3 'psychological influence'; F.4 'exogenous situ-ation adaptation 3. There were significant differences in daily clothing selection motives according to the life style types. The types of positive activity economy interest and contemporary had 'clothing utility' motive more than appearance interest type. Economy interest type had 'hpsychological influence' motive more than other three types. Economy interest type and appearance interest type had 'exogenous situ-ation adaptation' motive more than other two types 4. 20's and unmarried men had'psychological influence' motive more than 30's and married. Upper class had 'clothing harmony' and 'ex-ogeneous situation adaptation' motives more than middle and low. Men with less education had ' clothing utility' and 'exogenous situation adaptation' motives more than did more edu-cation.
Background: This study was conducted to examine the academic achievements of first year medical students in one medical school based on their characteristics and student selection factors of admission. Methods: The admission scores of student selection factors (Medical Education Eligibility Test [MEET], grade point average [GPA], English test score and interview) and demographic information were obtained from 61 students who had interviewed (multiple mini interview [MMI]) for admission (38 graduate medical school students in 2014, 23 medical college-transfer students in 2015). T-tests and ANOVA were used to examine the differences in academic achievement according to the student characteristics. Correlations between admission criteria scores and academic achievements were examined. Results: MEET score was higher among graduate medical students than medical college transfer students among student selection factors for admission. There were no significant differences in academic achievement of first grade medical school between age, gender, region of high school, years after graduation and school system. The lowest interview score group showed significantly lower achievement in problem-based learning (PBL) (p=0.034). Undergraduate GPA score was positively correlated with first grade total score (r=0.446, p=0.001) among admission scores of student selection factors. Conclusion: Students with higher GPA scores tend to do better academically in their first year of medical school. In case of interview, academic achievement did not lead to differences except for PBL.
Test-day records (n=13677) sampled from 896 ewes in 5-9 (${\mu}$=7.5) monthly test-days were used to estimate genetic and phenotypic parameters of test-day yields, lactation milk yield (TMY), length of the milking period (DAYS) and three measures of persistency of milk yield in Boutsico dairy sheep. Τhe measures of persistency were the slope of the regression line (${\beta}$), the coefficient of variation (CV) of the test-day milk yields and the maximum to average daily milk yield ratio (MA). The estimates of variance components were obtained under a linear mixed model by restricted maximum likelihood. The heritability of test-day yields ranged from 0.15 to 0.24. DAYS were found to be heritable ($h^2$=0.11). Heritability estimates of ${\beta}$, CV and MA were 0.15, 0.13, 0.10, respectively. Selection for maximum lactation yields is expected to result in prolonged milking periods, high rates of decline of yields after peak production, variable test-day yields and higher litter sizes. Selection for flatter lactation curves would reduce lactation yields, increase slightly the length of the milking period and decrease yield variation as well as litter size. The most accurate prediction of TMY was obtained with a linear regression model with the first five test-day records.
The purpose of this study was to understand the influence of instant noodle's selection attribution on satisfaction and to empirically analyze whether or not grade (elementary schoolchildren, middle school students, high school students) plays a moderating role in the relationship between selection attribution and satisfaction. Further, this study examined the differences in demographic characteristics among two groups of subjects divided by instant noodle's selection attribution. Based on a total of 1021 samples, this study verified a total of 3 hypotheses using the SPSS program. Data were analyzed by frequency analysis, chi-square, t-test, factor analysis, reliability analysis, cluster analysis, discriminant analysis, and hierarchical regression analysis. Results of the study were as follows. There were three different instant noodle's selection attributions among the children and adolescents investigated: internal element, external element, and company reliability. The multiple regression results show that internal element (=.391), external element (=.239), and company reliability (=.063) among customers' selection attributions had significant positive effects on satisfaction. In addition, the effect of selection attribution upon satisfaction was partially moderated according to grade. Further, cluster analysis divided subjects into two groups according to instant noodle's selection attribution: high-selection group vs. low-selection group. The wo groups of subjects classified by instant noodle's selection attribution were also different from each other in demographic characteristics. Limitations and future research directions are also discussed.
The purpose of this study was to identify the effects of parent-child relationship perceived by university students on value of marriage and partner selection criteria. Questionnaires were distributed to 467 university students with questions covering topics including general personal information and characteristics, parent-child relationship, value of marriage and partner selection criteria. To analysis the data, t-test, ANOVA, and two step cluster analysis was used. The female group A with passive parent-child relationship had high level of negative value of marriage, male group D with active parent-child relationship had high level of romantic and instrumental value of marriage. The male and female passive group considered external condition as a partner selection criteria more than male and female active group does. As a partner selection criteria, passive male group recognized internal condition more than passive and active female group does. and active female group recognized situational condition more than passive male group does. This study reveals that university students' parent-child relationship does have an effect on their value of marriage and partner selection criteria. It is therefore proposed that diversify objectives and education content of family life education should relate not only to individuals' value of marriage but also to their parent-child relationship.
The purpose of this study was to investigate the consumers' selection attributes of social enterprises type cafe by IPA(Importance-Performance Analysis). Data were collected through a self-administered questionnaire by 309 random consumers in several social enterprises type cafes in Seoul and Gyonggi area. The data was analyzed using SPSS windows(ver. 17.0) for descriptive analysis, t-test, one-way ANOVA and factor analysis. The importance of cafe's selection attributes were divided into five factors including 'promotion and menu', 'service quality and atmosphere', 'location', 'taste', and 'brand name'. The mean scores of importance and performance for cafe selection attributes were 4.01 and 3.68 out of 5, showing a significant difference between importance and performance. According to the IPA results of 17 selection attributes for social enterprises type cafe, the selection attributes with relatively low performance but high importance(II quadrant) was 'easy accessibility'. The factor to be improved through the IPA was accessibility factor, showing that the consumers had a low satisfaction compared to the significance of cafe's location.
As an Embedded system get more complicated, the importance of the software test increases. Especially it is mandatory to test the embeded software for a charge degrade of the development company which is happened due to the error, a danger element clearance to the customer, a performance enhance of the system. In this paper, we propose efficient test method which discovers the bug an embedded system using suitable test case selection and automation test.
하드웨어와 소프트웨어가 조합된 내장형 시스템이 복잡해지면서, 내장형 시스템에 탑재되는 내장형 소프트웨어 테스트가 중요하게 인식되고 있다. 특히, 원자력 발전소와 같이 안전 등급이 높은 시스템에 들어가는 소프트웨어 테스트는 필수적이다. 내장형 시스템 테스트의 경우 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용에 의해 발생하는 오류를 발견하기 위한 효과적인 테스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 하드웨어와 소프트웨어 사이의 상호작용에 의해 생성되는 오류를 발견하기 위하여, 오류 삽입 기법을 이용한 테스트 데이타 선정 기법을 제안하고, 이 기법을 Digital Plant Protection System에 적용하였으며, 실험을 통해 제안한 기법의 우수성을 분석한다.
This paper describes the selection and evaluation of RP processes. Major rapid prototyping processes such as SLS, SLA, FDM and LOM, which are wide spread in use are selected. A test part, which includes various primitives, is designed in order to evaluate these RP processes. Measurement of the test part is automated by using a CMN program. To visualize and analyze measured data, Microsoft Access and Visual C++ are used. Also, from measured data obtained, TOPSIS, one of the decision making methods, and Shannon Entropy is used to select an appropriate RP process for specific application.
Chung, Youn-Shik;Dipak K. Dey;Yang, Tae-Young;Jang, Jung-Hoon
Journal of the Korean Statistical Society
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제32권4호
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pp.425-448
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2003
Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy tailed error distribution proposed originally by Chen et al. (1999) and Branco and Dey (2001). These rich classes of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and incorporate weight function. Here, the testing for the skewness parameter is discussed. The score test statistic for such a test can be shown to be expressed as the posterior expectations. Also, we consider the detail computational scheme under skewed normal and skewed Student-t distribution using MCMC method. Finally, we introduce one example from Johnson (1993)'s real data and apply our proposed methodology. We investigate sensitivity of our results under different skewed errors and under different prior distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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