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[측정도구] 회복탄력성 척도 [내부링크]

한국형 코너 데이비슨 자아탄력성 Conner-Davidson Scale, CD-RISC 원저자 Connor와 Davidson(2003) 번역/번안 백현숙(2010) 특징 강인성(9문항), 인내(8문항), 낙관주의(4문항), 지지(2문항), 영성(2문항), 유료도구 문항수 25문항, 5점 Likert(0~4) Cronbach α .94 ; 송진숙, 허수연(2018) 참고문헌 : Connor, K. M., & Davidson, J. R. T. (2003). Development of an new resilience scale: The Conner-Davidson resilience scale(CD-RISC) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12964174/ Development of a new resilience scale: the Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC) - PubMed Resilience may be vie

[간호연구] 회귀분석 표 읽기, 표 해석(입력, 단계적, 위계적, 로지스틱)(B, SE, β, OR, 95%CI, CR 의미) [내부링크]

통계학적 가정 Durbin-Watson 통계량 기준값인 2에 가까울 수록 모형의 오차항간에 자기상환성 없는 것으로 나타남. 즉, 잔차의 정규성 분포 가정(독립성) 만족함. 공차한계(Tolerance) 0.1 이상으로 나타나야 문제 없는 것으로 간주. 분산팽차인자(Variance Inflation Factor; VIF) 기준인 10보다 작아야 다중공선성(Multicolinearity)의 문제 없음 ※ 다중공선성 : 회귀분석에서 사용된 모형의 일부 변수가 다른 변수와 상관정도가 높아 데이터 분석에 부정적인 영향을 미치는 것. Cook's distance 최댓값이 1.0을 초과하지 않아야 특이값 없는 것으로 나타남. 회귀분석 표에 자주 나오는 약어/용어들 B 영향력 (Unstandardised) estimates 회귀모델에 얼마나 영향을 끼치는지 나타내는 지표 값이 크면 좋음. SE 표준오차 Standard error 값이 작을 수록 좋음. β 베타 표준화계수 Standardized es

[안산/탄도항] 메이플라워(May flower)_대부도 카페 [내부링크]

안녕하세요. 이번에 기회가 되어 대부도에 갔다가 들린 카페입니다. 영업시간 : 월~금 9:30~19:00 / 토, 일 9:30~21:00 특이사항 : free Wifi, 반려동물 동반 가능 주차 : 유(가게 앞에 위치) 가격대 : 빵 3000~7000원대 / 아메리카노 5500~ 신축건물이라 그런지 깔끔했습니다. 선선할땐 야외석 이용도 좋을 것 같습니다. 내부 사진입니다. 이렇게 시켜먹었었는데. Previous image Next image 저는 이거 두개가 맛있더라구요. 베이글 사이에 들어가 있는 크림이 맛있었습니다. 굉장히 살찌는 맛.. ㅎㅎ 음료는 무난했습니다! 메이플라워 경기도 안산시 단원구 대부황금로 17-30 1, 2층 이 블로그의 체크인 이 장소의 다른 글 https://map.naver.com/v5/entry/place/1002779353?c=14.55,0,0,0,dh 네이버 지도 메이플라워 map.naver.com https://m.blog.naver.com/tori

[대부도] 네이베이 풀빌라 [내부링크]

안녕하세요. 대부도의 네이베이 풀빌라에 다녀왔습니다. 저흰 B동에 머물렀어요. 이용시간 : 체크인(15:00~), 체크아웃 (~11:00) 특이사항 : C,D동은 애견동반 가능, 공기주입기 있음. 추가요금 : 추가인원-영유아 포함(1인 기준 30000원) - 실내 수영장 (100000~150000원) - 찜질방(시간당 10000원) - 바비큐장(40000원, 숯 추가시 10000원) - 애견 입실(마리당 30000원/최대 3마리) 취소 수수료 : 11일 전까진 100% 환불 H.P : https://www.neybay.net/ 외관은 이렇고, 주차는 3대 댈 수 있는 자리가 바로 앞에 있었습니다. 주차장과 집 사이에 나무를 심어놔서, 조금이라도 프라이버시 보호를 해주는 것 같아 좋은 것 같아요. 1층/부엌, 거실, 수영장 계단 하부장에 아기 의자 2개가 들어 있어요. 공기주입기도 하부장에 있습니다. 계단이 가팔라서 아이들은 좀 위험하니 주의를 잘 기울이셔야 합니다. 안전문이 설치되어

[장흥] 한옥 수영장 [내부링크]

운영시간 : 9:30~17:30 (수영장 이용 마감 17:00) 비수기 : 개장일 ~ 7/13 성수기 : 7/14 ~ 폐장일 입장요금(성인/어린이) : 비수기(17,000 / 15,000), 성수기(20,000 / 17,000) ※ 어린이 : 24개월 이상~13세 미만 이용요금(비수기 주말,성수기 / 비수기 주중) - 파라솔(25000) - 평상(35,000~100,000 / 30,000~80,000) - 방가로(55,000~ 300,000 / 50,000~200,000) <주의사항> - 숙박불가 - 수영복/래쉬가드/나일론 소재 상하의, 수영모(또는 캡모자) 필수 - 면 티, 면 반바지, 청 반바지 절대 입수 불가! - 구명조끼, 튜브 대여 가능 - 수영장 내 숯불, 전기그릴 사용 금지 (가스버너, 부르스타, 불판 이용 가능하며 매점에서 대여가능) - 음식물 반입 가능하며, 취사 가능 - 애완동물 입장 금지 - 매점에서 주류, 음료, 생수, 고기 등 물품 판매함 - 안전을 위해 유리

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[동대문] 노보텔 앰배서더 [내부링크]

운영시간 : 체크인(15:00~), 체크아웃(~12:00) ※ 16세 이상은 성인으로 간주됨. H.P : https://www.ambatel.com/novotel/dongdaemun/ko/main.do 노보텔 앰배서더 서울 동대문 호텔＆레지던스 www.ambatel.com 안녕하세요! 동대문 노보텔 앰배서더 다녀온 후기입니다. 전경 및 로비 노보텔 앰배서더는 흥인지문 처마를 모티브로 디자인 되었다고 합니다. 호텔 및 레지던스 복합형으로 운영되고 있습니다. 저희는 레지던스에 숙박했습니다. 객실 객실 문도 동양적으로 디자인 되어 예뻤습니다. 객실 내부입니다. 아기침대는 요청하면 가져다 주십니다. 식기, 가전 모두 빌트인으로 제작되어 있어서 굉장히 깔끔한 느낌이에요. 금고는 깨알같이 옷장안에 들어있습니다. 수영장(실내) 수영장도 굉장히 예쁘게 디자인되었습니다. 직원분들도 친절하고 좋았습니다. 구명조끼도 빌릴 수 있고, 자쿠지도 널찍합니다. 키즈존 넓은 편이었고 장난감 종류도 다양해서 애들

dd [내부링크]

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[SPSS 통계] 8. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) [내부링크]

로지스틱 회귀분석이란? 연속형 독립변수가 범주형 종속변수에 미치는 영향을 검증 독립변수 : 정규직 여부(정규직/비정규직), 직무만족도 종속변수 : 이직의사(유/무) 분석 - 회귀분석 - 이분형 로지스틱 종속변수에 종속변수, 공변량에 독립변수를 넣습니다. 옵션에서 다음 두 항목을 눌러주시고 통계를 돌리세요. 블록 0은 독립변수를 사용하지 않고 상수값만 있었을 때를 나타냄. 블록1은 독립변수를 사용했을 때를 나타냄. (1) 모형계수의 총괄검정 유의확률 : p<.05 이면 로지스틱 회귀분석 모델이 통계적으로 유의함을 의미함 (2) 모형요약 1) -2 로그 우도 : 적합도 수치로 낮을 수록 좋음, 100보다 작으면 좋고, 20보다 작으면 아주 좋음. 2) Cox와 Snell, Negelkerke R 제곱값 : 독립변수가 종속변수를 설명하는 정도.glkereke R제곱값을 본다. 3) 여기서는 .109로 10.9% 설명력을 가지는 것으로 나타남. (3) = Hosmer와 Lemeshow 검정

[SPSS 통계] 9. 더미변수, 가변수(Dummy variable) [내부링크]

더미변수란? 회귀분석에는 범주형 변수를 사용할 수 없으므로, 범주형 변수를 연속형 변수로 변환하는 것 이렇게 변환한 더미변수를 회귀분석에 투입하여 사용함 더미변수 (Dummy variable) 분석상 성별(남,여), 교육수준(중졸, 고졸, 대졸)이 유의하게 나왔고, 이를 회귀분석에 투입하기 위해 더미변수화 해야하는 상황 t-test와 ANOVA에서 유의하다고 나온 범주형 변수로 더미변수를 만듭니다. 수동으로 더미변수 만들기 ※ 변수 갯수(n) -1로 만듭니다. 레퍼런스(reference)=0 관심값에 대응 or 기본적이고 일반적인 범주 관심값(event)=1 연구자가 관심있는 범주 (1) 성별(남자1, 여자2)로 더미변수 만들기 다른 변수로 코딩 변경으로 들어가서 더미 변수로 이름을 변경해줍니다. 그리고 기존값 및 새로운 값 클릭 성별 (남자 1, 여자 2) : 남자 1 -> 0, 여자 ->1로 변경 이 상태에선 남자가 레퍼런스 그룹입니다. 남자가 레퍼런스 그룹인 여자 더미변수가 만

글라스 에어프라이어(유리 에어프라이어) 비교분석 [내부링크]

제품 종류 기펠, 자일렉, 디온리 보만, 보랄, 보다쿡 한일, 풀무원 비교표 기펠 자일렉 디온리 보만 보랄 보다쿡 한일 풀무원 모델명 GBA-045I ZL-232GA NAA321BK AF41EG1I BR-AF30G BDJEA-201 HAO-1500G AB02C00W 바스켓 형태 사각 사각 사각 원형 원형 원형 사각 원형 바스켓 용량 4.5L 4.5L 5.5L 4L 3L 2.9L 4.5L 2L 조리트레이 유, 스텐304 유, 스텐304 유, 스텐304 유, 스텐 유, 스텐 유, 스텐 유, 스텐304 유, 스텐304 온도조절 40~200C 60~200C 40~200C 60~200C ?~200C 80~200C 120~200C 80,140, 180C 소음 43dB이하 43dB이하 43.1dB이하 50dB이하 - - - - 소비전력 1300W 1200W 1200W 1000W 1200W 12-1400W 1200W 900W 코드길이 - 47.5cm - - - - - - 히팅방식 카본 유리관 열선

[측정도구] 삶의 질 척도 [내부링크]

※ 도구 저작권 문제로 도구를 제공하지는 않고 링크와 참고문헌 첨부합니다. 건강관련 삶의 질 (health-related quality of life, HRQOL) + 비건강관련 삶의 질 (non health related quality of life, NHRQOL) = 삶의 질 NHRQOL : 생활수준, 범죄율, 기후, 환경 등... FACT-G 원저자 : Cella와 Tulskuy 특징 : 암환자의 삶의 질 평가 - 신체적 상태(7문항), 사회/가족 상태(7문항), 정서적 상태(6문항), 기능적 상태(7문항) - http://www.facit. org를 통해 도구 사용 허가 받아야함 문항 : 27문항, 5점 Likert 척도(0~4점), 최저 0점~최고 108점. Cronbach's α : .87 ; 김환(2003) 참고 : Cella와 Tulsky(1993) Quality of life in cancer: definition, purpose, and method of measu

[측정도구] 사회적 지지 척도 [내부링크]

MSPSS Multidimensional Scale of Perceived Social Support 원저자 : Zimet 등(1988) 번안 : 신준섭, 이영분(1999) 특징 : 가족지지(4문항), 친구지지(4문항), 의료인 지지(4문항) 문항수 : 12문항, 5점 Likert(1~5) Cronbach α : .88 ; Zimet 등(1988), .89 ; 신준섭, 이영분(1999) 참고문헌 : Zimet 등 (1988) The Multidimensional Scale of Perceived Social Support. https://psycnet.apa.org/record/1988-18939-001 신준섭, 이영분 (1999) 사회적 지지가 실직자의 심리사회적 안녕감에 미치는 영향에 관한 연구 https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07238105# 사회적 지지가 실직자의 심리사회적 안녕감에 미치는 영향에 관한 연구

[측정도구] 우울 척도 [내부링크]

※ 도구 저작권 문제로 도구를 제공하지는 않고 링크와 참고문헌 첨부합니다. PHQ-2 한글판 우울증 선별도구 특징 : PHQ-9 중 우울한 기분과 무쾌감증 두 항목으로 평가. 우울증 진단용으로 쓰기엔 무리가 있음 문항수 : 2개, 단답형은 Yes/No로 답함 or 점수형은 4점 Likert(0~6점) ※ 지난 2주 동안 당신은 다음과 같은 일로 얼마나 자주 불편함을 느낀 적이 있습니까? Cronbach α : 단답형 .775, 점수형은 .938 신재현 등(2013) 참고문헌 : 신재현 등(2013) 한글판 우울증 선별 도구(Patient Health Qustionnaire-2)의 표준화 연구 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001792097 한글판 우울증 선별 도구 (Patient Health Qustionnaire-2)의 표준화

[측정도구] 불안 척도 [내부링크]

※ 도구 저작권 문제로 도구를 제공하지는 않고 링크와 참고문헌 첨부합니다. BAI(Beck anxiety Inventory)(K-BAI) 한국어판 벡 불안 척도 원저자 : Beck 등(1988) 특징 : 검사를 통해 광장공포증에 의한 불안, 사회불안, 강박에 의한 불안, 일반적인 불안증 등의 자료를 얻을 수 있다. 문항 : 21문항(불안증상과 관련된 자신의 생각, 신체 상태, 공황상태 묘사), 4점 Likert(0~3점) 절단점 : 0-7점 정상, 8-15 가벼운 불안, 16-25 중등도 불안, 26-63 심한 불안 ※ 지난 1주일간 겪었던 일반적인 불안증상을 떠올리며 답변 참고 : Beck AT, Epstein N, Brawn G, Steer RA. An inventory of measuring clinical anxiety: psychometric properties. J Consulting and Clinical Psychology 1988;56:893-897. https://

첫 진료 라운지 영어(병원 접수/고객 응대 영어) [내부링크]

A : Good morning, sir. Have you ever been a patient in our hospital? A : 안녕하세요. 선생님. 저희병원에 와보신적 있나요? 외국인 환자 : 아니요 처음이에요. A : Please sit here. A : 여기에 앉아주세요. (의자를 가르키며) A : May I see your consultation note? A : (진료)의뢰서를 보여주시겠어요? 외국인 환자 : 여기요. A : This is a Personal Data Usage Agreement. A : 이건 개인정보 이용 동의서에요. A : I need your cell phone number to send information messages at the hospital, so I get your permission A : 병원 안내문자를 보낼때 핸드폰번호가 필요해요. 그래서 동의서를 받겠습니다. 외국인 환자 : 네 ((진료 의뢰서 등록 후, 환자 개인정보 수정할 때)

[측정도구] 디스트레스 척도 [내부링크]

※ 도구 저작권 문제로 도구를 제공하지는 않고 링크와 참고문헌 첨부합니다. 디스트레스 온도계 DT & 문제목록 PL The Distress Thermometer & Problem List 원저자 : NCCN Distress Management Panel에서 개발 특징 DT 좋은 민감도, 특이도 기준점수는 각 나라의 문화 특성에 따라 조정가능 PL 실생활, 사회/가족적, 정서적, 영적/종교적, 신체적, 총 5개 카테고리 필요에 따라 문제 목록 수정 가능 출처 : 국립암센터, 대한의료사회복지사협회 (2023) 암환자와 디스트레스 의료사회복지사를 위한 안내서 -> 들어가시면 디스트레스 평가와 개입절차, 디스트레스 증상 관리에 대해 자세히 나와있습니다. https://www.cancer.go.kr/download.do?uuid=2b0c3c6e-6652-47fd-b833-480a38a7ab3d.pdf 암 환자의 영적 디스트레스 측정도구 원저자 : 김진숙 등(2022) 하부요인 : 자신과 변화

[SPSS 통계] 1. 데이터 입력 및 코딩 확인 [내부링크]

혈액투석환자의 낙관성, 가족지지, 자기 효능감이 삶의 질에 미치는 영향 위와 같은 주제를 예를 들어 앞으로 글을 쓰도록 하겠습니다. 전제로 깔고 가는 사항에 대해 소개하겠습니다. 변수 도구 문항수 채점방법 낙관성 LOT-R 10개 1~5점, 허위문항 제외 모두 합산(역문항 3,7,9)(허위문항 2,5,6) 가족지지 가족지지 측정도구 11개 1~5점, 모두 합산(역문항 7,8) 자기 효능감 자기효능감 척도 9개 0~4점, 모두 합산 삶의 질 WHOQOL-BREF 26개 1~5점, 모두 합산 *** 실제 도구의 채점법과 다릅니다 데이터 입력 SPSS로 데이터 입력할때 가장 많이 쓰는 것은 엑셀입니다. 엑셀을 통해 먼저 데이터를 입력합니다. 이렇게 가로로 한 줄이 대상자 한 사람의 데이터입니다. 데이터 입력 순서는 편하신대로 하시면 됩니다만, 가능하면 일반적 특성, 질병관련특성, 변수1,변수2, 변수3....순으로 입력하시는 것을 추천드립니다. 모든 데이터를 입력한 후 SPSS를 실행합니

[SPSS 통계] 2. 기술통계 [내부링크]

1. 빈도분석 2. 교차분석 3. 기술통계 빈도분석 분석 - 기술통계량 - 빈도분석 보고싶은 변수들을 집어넣고 확인 버튼 누릅니다. 이렇게 결과가 나옵니다. 이것을 표로 정리하면 아래와 같습니다. 교차분석 분석 - 기술통계량 - 교차분석 Previous image Next image 행과 열에 각각의 변수를 넣어주고 셀을 눌러줍니다. 셀에서 다음 처럼 체크 해줍니다. 결과값을 아래의 표 처럼 정리해줍니다. 기술통계 분석 - 기술통계량 - 기술통계 Previous image Next image 변수들을 집어넣고 통계량 클릭, 필요한 통계량을 체크합니다. 그러면 이런 결과가 나옵니다. 그 외 결과를 보고 싶은 변수들로 빈도분석을 돌립니다. 표를 작성합니다. 대상자의 성별은 남자가 57명(46.7%)이었으며, 평균 연령은 52.7± 13.6세로 40~50대의 대상자가 66명(54.1%)로 가장 많았다. 다음 포스팅은 T-test를 써보도록 하겠습니다. https://m.blog.naver

[SPSS 통계] 3. T-test(T검정) [내부링크]

1. 일표본 t-test 2. 독립표본 t-test 3. 대응표본 t-test T-test란? 집단간의 평균 차이를 검정하는 방법으로 독립변수 하나이고 표본이 2개 일 때 사용합니다. 1. 일표본 t-test 단일집단의 통계량이 기준 집단의 수치와 비교할 때 사용 염색이 모발 손상에 영향을 주는지 확인하기 위해 자주 염색을 한 사람 70명의 머릿결 손상도에 대한 자료를 수집한 상태. (염색한 사람의 일반적인 평균 머릿결 손상도는 30점으로 알려짐) < 가설 > 1) 귀무가설 : 자주 염색한 사람의 모발 손상도는 30점이다. 2) 대립가설 : 자주 염색한 사람의 모발 손상도는 30점과 차이가 있을 것이다. 분석 - 평균비교 - 일표본 T검정 검정 변수에 변수를 넣고, 검정값에는 수집한 데이터와 비교할 표준값(일반적인 염색군의 평균값인 30점)을 넣습니다. p값이 0.5보다 작으므로(p<.05) 귀무가설은 기각되고, 대립가설이 채택됨. => 자주 염색한 사람의 모발 손상도는 30점이 아

[SPSS 통계] 4. One-way ANOVA(일원배치 분산분석) [내부링크]

One-way ANOVA란? 3개 이상의 독립적인 집단의 통계량을 비교할 때 사용합니다. One-way ANOVA 연령대(총 4그룹)에 따른 혈액투석환자의 삶의 질 정도의 차이가 있는지 확인. 분석 - 평균 비교 - 일원배치 분산분석 종속변수에는 연속형 변수 넣고, 요인에는 범주형 변수를 넣고 옵션을 선택합니다. 이렇게 세팅해주시고 사후분석 버튼을 눌러주세요. 사후분석은 집단간에 차이가 있을때 시행할 수 있습니다. 사후분석 세팅은 교수님들마다 다른걸 선택하는 경우가 있으므로 확인이 필요하긴 합니다. 저는 이렇게 사용했습니다. (배운대로..) (1) 기술통계 : 평균, 표준편차를 확인합니다. (2) 분산의 동질성 검정 : 유의확률이 0.05보다 크면 등분산 만족 (3) ANOVA : F값과 유의확률 확인 : 유의확률이 0.05보다 작으면 연구가설 채택 & 귀무가설 기각 => 사후분석으로 넘어가기 : 현재 연구 결과에서는 유의하지 않게 나오므로 사후분석으로 넘어가지 않습니다. ※ 사후분

[SPSS 통계] 5. Correlation(상관분석) [내부링크]

Correlation이란? 두 변수(연속형 변수 & 연속형 변수)가 어떤 선형(직선)적 관계를 가지는지 분석하는 방법입니다. 서로 대등한 두 변수간의 상관관계를 분석합니다. 1. 상관관계 혈액투석환자의 낙관성, 가족지지, 효능감, 삶의 질 사이에 상관관계가 있는지 확인 분석 - 상관분석 - 이변량 상관 종속변수, 독립변수 따지지 말고 상관관계를 보고싶은 변수 모두 집어넣습니다. (단, 연속형 변수만) Pearson 체크되어있는지 확인하세요. 옵션을 클릭하고 설정합니다. 상관관계표는 저렇게 반으로 잘라서 표에 기입합니다. 상관관계의 유의확률(양측) -> p값이 .05보다 작아서(.000)상관관계가 있음을 알 수 있습니다. 표로 나타내면 아래와 같습니다. 만약 Pearson이 음수로 나타나면 음의 상관관계가 있는 것으로 해석하시면 됩니다. 삶의 질은 낙관성(r=.77, p<.001), 가족지지(r=.73, p<.001), 자기효능감(r=.67, p<.001)과 통계적으로 유의한 양의 상

[SPSS 통계] 6. 단순회귀분석 Simple Regression [내부링크]

회귀분석이란? 독립변수와 종속변수 사이의 선형식을 구하여 독립변수의 값이 주어졌을 때, 종속변수의 값을 예측하고 종속변수에 대한 독립변수의 영향력을 분석하는 방법 회귀분석의 종류 ※ 연속형 파란색, 명목형 빨간색 1) 단순회귀분석 Simple regression analysis : 잘 사용하지 않음. 독립변수 1개일 때 사용 : 독립변수(연속형)이 종속변수(연속형)에 미치는 영향 검증 ex) 독립변수(사내문화) -> 종속변수 (업무만족도) 2) 다중회귀분석 Multiple regression analysis : 독립변수가 여러개일때 돌림 - 종속변수(연속형) : 여러개의 독립변수(연속형)가 한개의 종속변수(연속형)에 미치는 영향 검증 ex) 독립변수(낙관성, 우울, 가족지지, 자기효능감) -> 종속변수(삶의 질) 3) 로지스틱 회귀분석 : 종속변수(명목형) ex) 독립변수(정규직여부, 직무만족도, 조직몰입, 이직경험) -> 종속변수 (이직의사) - 이직겸험, 이직의사 : Y/N로 답

[SPSS 통계] 7. 다중회귀분석 Multiple Regression(입력/단계적/위계적) [내부링크]

다중회귀분석 종류 1) 입력 Enter : 가장 기본적인 방법, 독립변수를 모두 한 번에 투입 2) 전진 Foward : 중요도(종속변수와 상관관계가 높은)가 높은 독립변수부터 투입 3) 후진 Backward : 유의확률이 높은 변수부터 제거하여 유의한 변수만 남을 때까지 제거 4) 단계선택 Stepwise : 전진과 휴진의 혼합형태, 중요한 독립변수의 추가와 중요하지 않은 독립변수를 적절히 제거한다. 5) 위계적 Hierarchical : 연구자에 의해 변수 선택 순서가 정해짐 (주로 이론적 배경/연구자의 의도에 따라 정해짐) 세팅(공통) 이전 포스팅에서도 나왔듯이 회귀분석의 세팅은 아래처럼 똑같이 해줍니다. Previous image Next image 다중공선성 점검(공통) 다중공성선 multicollinearity : 독립변수들 간 거의 완전한 선형관계가 존재함을 의미 : 다중공선성이 없다는 것을 확인시켜줘야함. 분산팽창요인 VIF <10 공차한계 tolerance > 0.1

미세먼지 관측소만 2000개 광고 없는 AirMapKorea 어플 사용해보세요!(다른 어플과 비교) [내부링크]

Info 1 AirMapKorea 매일매일 일기예보에서 미세먼지를 확인하고, 외출 전 핸드폰으로 미세먼지를 체크하는 것이 일상이 되었다. 유난 떤다는 사람도 있지만 정말 미세먼지가 심한 날엔 목이 칼칼하니 신경을 안 쓸 수가 없다. 어디 괜찮은 어플이 없을까? 미세먼지 어플을 검색을 하게 되면 수많은 어플들이 나오게 되는데요. 아무래도 가장 많이 쓰시는 것이 미세 미세가 아닐까 싶습니다. 하지만 이 글에서는 AirMapKorea라는 어플을 소개하고자 합니다. AirMapKorea는 KT에서 제공하는 미세먼지 어플입니다. 깔끔한 인터페이스 KT가 제공하는 미세먼지 측정소 생활 가이드 제공 광고가 없다!! 인터페이스, 생활 가이드 제공, No Ad 깔끔한 인터페이스가 돋보입니다. 먼지 캐릭터는 공기질 상태에 따라 변하는데, 좋은 날엔 아주 귀엽!!습니다. 메인 화면에서 다양한 정보를 얻을 수 있습니다(측정소 위치라든지.). 위젯도 업데이트 후 미세먼지 수치까지 표시하도록 변경되었습니다.

[간호대학원] 졸업논문 과정 [내부링크]

간호대학원 졸업을 위해 꼭 지나가야하는 관문인 졸업논문 작성 과정을 쉽게 설명하고자합니다. (물론 졸업논문 안쓰고 학위를 받는 방법도 있습니다.) 작은 정보이지만 도움이 되시길 바랍니다. 제 짧은 경험으로 졸업논문을 쓰는 과정은 아래와 같았습니다. 1. 연구주제 정하기 2. 지도교수님과 미팅진행 3. 논문 계획(Proposal)발표 4. IRB 5. 담당교수님 허가 받기 6. 자료수집 7. 통계 8. 내용 수정.. 9. 논문심사 10. 완성 하나 하나 간단하게 서술하자면 1. 연구주제 정하기 말 그대로 연구 주제를 정하는 단계입니다. 가급적이면 평소에 관심이 있었던 분야를 토대로 하시는 걸 추천드립니다. (자세한 팁은 다음 포스팅에서 다루도록 하겠습니다.) 2. 지도교수님과 미팅진행 연구주제를 정하였다면 지도교수님과 미팅일자를 잡게됩니다. 교수님과 상의하여 연구주제와 세부 변수들을 수정하거나 추가할 수 있고 OR 주제 자체를 새로 정하게 되는 경우도 있습니다. tip) 내가 하고자하

[간호대학원] 연구주제 정하기 [내부링크]

연구주제를 뭘로 해야할까? 가장 원론적인 이야기이지만, 우선 연구주제는 본인이 관심있는 영역을 기반으로 설정하셔야합니다. PICO 피코를 들어보신 적 있으신가요? "체계적 문헌고찰"에서 핵심질문을 구체화시키기 위해 PICO(피코, 핵심질문)를 사용합니다. 특히 보건학 분야에서 자주 이용되는 연구 주제 구성법입니다. PICO에 추가로 T(Time),S(Setting),SD(Study Design)를 붙여 확장하여 사용하기도 합니다. (PICOS, PICOTS-SD 등..) 연구주제 만드는 것에 대해선 학교 수업시간에 많이 배우셨으니. 본 포스팅에선 편법처럼? 연구 주제 만드는 것에 대해 다루고자 합니다. 1. PICO 구성 2. PICO이용하기 3. 변수간의 관계 1. PICO 구성 PICO 구성은 아래와 같습니다. P Patient/Participant/Population/Problem 환자, 관심대상, 인구집단, 문제 I Intervention/Index Test/Prognosti

[간호대학원] 교수님 찾아갈때_연구도구(측정도구), Cronbach' α [내부링크]

교수님께 찾아갈때 반드시 준비해야하는 것은 두가지가 있습니다. 첫째, 연구주제 둘째, 연구도구 첫째는 연구주제를 정해서 가는 것이고, 둘째는 변수들에 대한 연구도구를 찾아가는 것입니다. 이번에는 연구도구들에 대해 적어보도록 하겠습니다. 연구주제가 아래와 같다면 우리는 어떤 도구를 찾아야 할까요? 혈액투석 환자의 우울, 낙관성, 자기효능감이 삶의 질에 미치는 영향 네, 우울, 낙관성, 자기효능감, 삶의 질의 정도를 측정하는 도구를 찾아야합니다. 그런데 문제는 도구들이 너무 많다는 것입니다. 예를 들어 우울만 하더라도 K-BDI II(한국판 벡우울척도 2판) PHQ-2, PHQ-9 CES-D(우울척도) HADS(Hospital Anxiety and Depression Scale) 등등.. 수 많은 척도들이 있습니다. 삶의 질에 대한 척도(도구)도 만만치 않게 많습니다ㅜㅜ 그럼 이 중에서 어떤 척도를 써야할까요? 우선 척도를 정할때 고려해야할 점이 몇가지 있습니다. * 선행연구에서 많이

[간호대학원] 연구도구(측정도구)는 어디서 찾아야할까? [내부링크]

연구도구는 어디서 찾아야할까요? 세가지 방법이 있습니다. 1. 원도구, 번역/번안 도구의 저자 연구를 찾는다. 2. 서적에서 찾기 3. 학위논문들 안에서 찾는다. 첫번째 원저자의 연구에서 찾는 것은 기본적인 방법입니다. 그런데 가끔 보면 번역/번안한 도구가 쓰인 논문에 도구가 포함되어 있지 않는 경우가 있습니다. 그리고 관련 서적에도 나오지 않고.. 학위논문들에 딸려있는 도구들은 같은 도구임에도 불구하고 번역이 다 다릅니다. 이럴땐 어떻게 해야할까요? 네, 이럴때는 저자에게 메일을 보내면 됩니다. (예시) 낙관성 LOT-R 예시로 낙관성에 대한 도구를 들겠습니다. 낙관성은 간호연구에서 많이 사용되는 변수입니다. 대표적으로 Revised Life Orientation Test(LOT-R)라는 도구를 많이 사용합니다. 1. 원저자의 연구를 찾는다. Scheier, Carver & Bridges(1994) Distinguishing optimism from neuroticism: A re

[간호대학원] 표본크기 정하기 (Sample size) G*Power, 탈락률 [내부링크]

G*Power G*Power는 표본크기(Sample size)를 구할 때 많이 쓰는 프로그램입니다. 연구에서 최소한으로 요구되는 표본 크기를 구하기 위해 사용되죠. 그럼 G*Power를 살펴봅시다. 1. test family(통계범주)를 먼저 선택한 후 Statistical test(통계방법)을 지정하시면 됩니다. 대응표본 t검정 t tests Means: Difference between two dependent means (matched pairs) 독립표본 t검정 t tests Means: Difference between two independent means (two groups) 상관분석 t tests Correlation: Point biserial model 일원분산 F tests ANOVA .... 회귀분석 F tests Linear multiple regression: Fixed model, R2 deviation from zero 카이검정 x^2 tests Goo