Red, Black을 잘못 표시한 사람들
랜덤화출석부(8월 22일 기준)에 있는 Red, Black 과 실제
구글예습설문지에 올린 Red, Black 이 다른 사람들의 분포를 파악해
보았습니다. 랜덤화 효과는 여기서도 작동하고 있는 걸 알 수 있습니다.
Red를 Black 이라고 한 사람의 수효(20명)과 Black을 Red 라고 한 사람의
수효(19명)이 비슷합니다 group 을 잘못 기억하고 있는 사람들의 수효조차
Red, Black 에 비슷하게 나뉘었습니다.
| Red(랜덤화출석부) |
416 |
20 |
| Black(랜덤화출석부) |
19 |
425 |
Quiz 응답 비교
Q1. Dewey as good as elected, statistics convince Roper
Roper(Counts)
| Red |
47 |
357 |
22 |
5 |
4 |
435 |
| Black |
38 |
370 |
22 |
9 |
6 |
445 |
| 계 |
85 |
727 |
44 |
14 |
10 |
880 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
| 2.615 |
NA |
0.6307 |
Roper(%)
| 9.7 |
82.6 |
5.0 |
1.6 |
1.1 |
100.0 |
Q2. Statistics is the science of learning from data, …
ASA(Counts)
| Red |
373 |
51 |
6 |
2 |
3 |
435 |
| Black |
380 |
51 |
8 |
1 |
5 |
445 |
| 계 |
753 |
102 |
14 |
3 |
8 |
880 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
| 1.071 |
NA |
0.9025 |
ASA(%)
| 85.6 |
11.6 |
1.6 |
0.3 |
0.9 |
100.0 |
Q3. How to lie with statistics
D.Huff(Counts)
| Red |
31 |
323 |
41 |
12 |
28 |
435 |
| Black |
30 |
322 |
51 |
16 |
26 |
445 |
| 계 |
61 |
645 |
92 |
28 |
54 |
880 |
Pearson’s Chi-squared test: .
| 1.637 |
4 |
0.8021 |
D.Huff(%)
| 6.9 |
73.3 |
10.5 |
3.2 |
6.1 |
100.0 |
Q4. 비핵화
질문지 선택지에 부연설명
집계
합의가 이루어질 것이라는 선택지에 부연설명을 붙이거나(Red), 합의가
이루어지지 않을 것이라는 선택지에 부연설명을 붙였을 때(Black),
부연설명의 여부에 따라 응답이 달라지는 지 살펴본 결과 기대한 바와 같이
양 집단에 통계적으로 유의한 수준의 차이가 났습니다. 전체적으로 합의가
이루어지지 않을 것이라는 응답이 주류를 이루는 가운데에도 합의가
이루어지지 않는 이유를 추가한 Black 집단에서 훨씬 높은 비율로 합의가
이루어지지 않을 것이라는 응답이 나왔습니다. 앞에서 본 바와 Red, Black 두
집단은 출석부의 다섯 변수에 있어서 매우 닮은 집단이어서 Q1, Q2, Q3의
응답 결과에서 본 바와 같이 그 응답이 매우 닮게 나오는데 만약 부연설명이
효과가 없다면 Q4에서의 응답도 닮게 나왔을 것입니다. 그러지 못한 이유를
따져보면 바로 부연설명을 붙였다는 데서 차이가 난다고 결론을 내릴 수 있는
것입니다.
| Red |
136 |
217 |
82 |
435 |
| Black |
81 |
296 |
68 |
445 |
| 계 |
217 |
513 |
150 |
880 |
Pearson’s Chi-squared test: .
| 27.3 |
2 |
1.179e-06 * * * |
% 비교.
| Red |
31.3 |
49.9 |
18.9 |
100.0 |
| Black |
18.2 |
66.5 |
15.3 |
100.0 |
Mosaic Plot
제출 시간의 분포
과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고
싶어서 하나 추가하였습니다. 아직은 학기초라 덜 한데, 중반 이후가 되면
마지막 날, 그것도 오후2시부터 몰리는 현상을 관찰할 수 있습니다.
여기서조차 랜덤화 효과를 관찰할 수 있네요. p-value 에 유의해 주세요.
제출시간과 관련한 두 가지 현상에 대해서도 여러분의 생각을 들어보고
싶습니다. 첫째, 랜덤화 효과. 둘쨰, 마감날에 몰리는 현상.
일 단위 마감 시간으로부터 제출 시간의 분포
분포표
일 단위
| Red |
25 |
10 |
8 |
4 |
5 |
5 |
12 |
100 |
58 |
41 |
24 |
41 |
41 |
61 |
| Black |
29 |
9 |
6 |
4 |
3 |
6 |
13 |
92 |
60 |
46 |
31 |
49 |
46 |
50 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
| 4.808 |
NA |
0.9765 |
막대그래프
Mosaic Plot
