본 연구는 회계정보시스템이 업무성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위하여 크론바흐 알파, 요인분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, ASS 유용성과 업무성과간의 회귀분석에 대한 통계적 유의성은 매우 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 분산분석에서 시스템 운용성과와 시스템 만족도는 유의한 수준에 도달하지 못하고 있었다. 셋째, 정보정확도와 정보시스템 만족도에 대한 투입변수는 IT능력변수에 대해 상승효과가 있는 것으로 분석되었다.
Advertisement signboards on the buildings have functionally a visual value as factor of urban and building design. But it is not easy to find any reasonable principles and regulations, how well the signboards deliver the information of stores to the customers, and how they contribute the visual amenity from the sight of urban landscape. Under this context, this study tries to analyze the information delivery power of signboards in relation to the visual cognition. The analysis method is the Two-Way ANOVA (Analysis of Variance) evaluation with factors, such as scale, amount and arrangement of signboards. The scale of letters or figures at Signboards is specified in 3 different sizes such as big, medium and small. The amount is classified into 5 grades from 100% to 20% installation. And the arrangement is divided into orderly and disorderly installation. As the results of the Two-Way ANOVA, the identical scale of signboards is much better for the awareness. And the orderly arrangement shows also the same result. Above all, including these two results, the 80% of installation showed the biggest different result of awareness.
On this study, we optimized maximizing the thrust force at the TFLM(Transverse Flux Linear Motor) using design of experiments by the table of orthogonal array and the analysis of means(ANOM), and classified the most contributive design factor maximizing the thrust force at the TFLM by analysis of variance(ANOVA). From now on, we are going to apply the required technique to design various uses and shapes of the TFLM.
The study presents the application strategy and understanding of regression analysis with GLM(Generalized Linear Model) unifying with other statistical techniques such as correlation analysis and design of experiment(DOE). The quidelines proposed in this paper can be used for practioners to implement GLM and ANOVA(Analysis of Variance) for the DMAIC 5 steps of six sigma breakthrough.
Measures are very useful tools for comparing the shape variability in statistical shape analysis. For examples, the Procrustes statistic(PS) is isolated measure, and the mean Procrustes statistic(MPS) and the root mean square measure(RMS) are overall measures. But these measures are very subjective, complicated and moreover these measures are not statistical for comparing the shape variability. Therefore we need to study some tests. It is well known that the Hotelling's $T^2$ test is used for testing shape variability of two independent samples. And for testing shape variabilities of several independent samples, instead of the Hotelling's $T^2$ test, one way analysis of variance(ANOVA) can be applied. In fact, this one way ANOVA is based on the balanced samples of equal size which is called as BANOVA. However, If we have unbalanced samples with unequal size, we can not use BANOVA. Therefore we propose the unbalanced analysis of variance(UNBANOVA) for testing shape variabilities of several independent samples of unequal size.
The research proposes three ANOVA(Analysis of Variance) tests using expected mean square(EMS) algorithms in various split-plot designs. The variance tests consist of Never-Pool test, Sometimes-Pool test and Always-Pool test. This paper also presents two EMS algorithms such as standard method and easy method. These algorithms are useful to make a decision rule for pooling. Numerical examples are illustrated for various split-plot designs such as split-plot designs, split-split-plot designs, repetition split-plot designs, and nested designs. Pragmatically, the results are summarized and compared with popular ANOVA spreadsheets and data model equations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권2호
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pp.487-500
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1999
We propose a class of hierarchical Bayes estimators of the error variance under the relative squared error loss in balanced fixed-effects two-way analysis of variance models. Also we provide analytic expressions for the risk improvement of the hierarchical Bayes estimators over multiples of the error sum of squares. Using these expressions we identify a subclass of the hierarchical Bayes estimators each member of which dominates the best multiple of the error sum of squares which is known to be minimax. Numerical values of the percentage risk improvement are given in some special cases.
This research aimed to analyze the differences in financial variables classifying chain restaurants. A total of 126 samples were drawn from financial statements for $2001{\sim}2006$. As a result of analysis, there was a significant difference in Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root values at the significant probability value(p<0.05) based on F value in terms of stability among chain restaurants. Difference was found only in current rate and liabilities in ANOVA. There was a great difference in current rate among institutional restaurants, fast food restaurants, and cafeterias. There was a significant difference in Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root values at the significant probability value(p<0.05) based on F value in terms of restaurants' profitability. In ANOVA, difference was found only in net profits to net sales. It was revealed that all factors showed no significant differences in multiple comparison. All multi-variant test statistics showed a significant difference in growth and turnover. ANOVA showed a significant difference in net sales growth rate, net profit growth rate, and total assets growth rate.
The research develops measurement processes for estimating and evaluating the gauge R&R(Reproducibility & Repeatability) using ANOVA(Analysis of Variance) of experimental design tools. The ten-step processes developed include experimental goal setting, the selection of characteristics(factors, levels), data model, ANOVA, EMS(Expected Mean Square), estimation of gauge precisions, and evaluation indexes. The three-factor combined measurement models are presented to show the processes developed in this paper.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제7권1호
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pp.1-12
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2006
In this study, a surrogate model is applied to multi-objective aerodynamic optimization design. For the balanced exploration and exploitation, each objective function is converted into the Expected Improvement (EI) and this value is used as fitness value in the multi-objective optimization instead of the objective function itself. Among the non-dominated solutions about EIs, additional sample points for the update of the Kriging model are selected. The present method was applied to a transonic airfoil design. Design results showed the validity of the present method. In order to obtain the information about design space, two data mining techniques are applied to design results: Analysis of Variance (ANOVA) and the Self-Organizing Map (SOM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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