Red, Black을 잘못 표시한 사람들

랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 랜덤화 효과는 여기서도 작동하고 있는 걸 알 수 있습니다. Red를 Black 이라고 한 사람의 수효(3명)과 Black을 Red 라고 한 사람의 수효(4명)이 비슷합니다 group 을 잘못 기억하고 있는 사람들의 수효조차 Red, Black 에 비슷하게 나뉘었습니다. 굳이 학번까지 올린 이유는 그 다음 구글예습퀴즈부터라도 제대로 올려주길 바라서입니다. 다

학번 랜덤화출석부 구글예습퀴즈
20183012 Black Red
20183719 Red Black
20212969 Black Red
20213842 Black Red
20226109 Black Red
20226110 Red Black
20226714 Red Black
  Red(구글예습퀴즈) Black(구글예습퀴즈)
Red(랜덤화출석부) 493 3
Black(랜덤화출석부) 4 499

응답 집계

Q1. 지역 및 지역크기별 가구수 비례 무작위추출법

집계

  공평하게 소득 순으로 학력 순으로 연령 순으로 계
Red 447 32 5 13 497
Black 441 43 6 12 502
계 888 75 11 25 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.76 NA 0.6412

%

공평하게 소득 순으로 학력 순으로 연령 순으로 계
88.9 7.5 1.1 2.5 100.0

Q2. 한달 독서량의 분포

집계

  책을 한달 평균 독서량 분포를 계
Red 39 21 275 48 114 497
Black 33 20 280 59 110 502
계 72 41 555 107 224 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.596 NA 0.6682

%

책을 한달 평균 독서량 분포를 계
7.2 4.1 55.6 10.7 22.4 100.0

Q3. 최근 1개월간 독서량

집계

  최근 1개월간 독서율 읽지 않았다 56.2% 계
Red 60 27 346 32 32 497
Black 80 27 343 26 26 502
계 140 54 689 58 58 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
4.087 NA 0.4138

%

최근 1개월간 독서율 읽지 않았다 56.2% 계
14.0 5.4 69.0 5.8 5.8 100.0

Q4. 월간 독서율

집계

  월간독서율 월간독서량 월간도서구입율 월간 도서구입량 계
Red 388 92 12 5 497
Black 370 109 18 5 502
계 758 201 30 10 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
3.04 NA 0.3893

%

월간독서율 월간독서량 월간도서구입율 월간 도서구입량 계
75.9 20.1 3.0 1.0 100.0

Q5. 20대의 연간독서율

집계

  약 90% 약 80% 약 70% 약 60% 약 50% 계
Red 262 31 45 58 101 497
Black 248 45 43 64 102 502
계 510 76 88 122 203 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
3.284 NA 0.5062

%

약 90% 약 80% 약 70% 약 60% 약 50% 계
51.1 7.6 8.8 12.2 20.3 100.0

Q6. 50대의 연간독서율

집계

  약 90% 약 80% 약 70% 약 60% 약 50% 계
Red 11 36 68 320 62 497
Black 12 46 66 319 59 502
계 23 82 134 639 121 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
1.344 NA 0.8471

%

약 90% 약 80% 약 70% 약 60% 약 50% 계
2.3 8.2 13.4 64.0 12.1 100.0

내가 살고 싶은 세상

Q7. 내가 남보다, 혹은 남이 나보다

소득의 절대값이 아니라 상대 비교가 중요하다는 Solnick and Hemenway(1998)의 연구결과와 일치. 랜덤화하였지만 응답에는 차이가 없음.

집계

  내가 남보다 남이 나보다 계
Red(‘내가 남보다’ 먼저) 381 116 497
Black(‘남이 나보다’ 먼저) 379 123 502
계 760 239 999
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
0.1853 NA 0.7056

% 비교.

  내가 남보다 남이 나보다 계
Red(‘내가 남보다’ 먼저) 76.7 23.3 100.0
Black(‘남이 나보다’ 먼저) 75.5 24.5 100.0

합산(%)

  내가 남보다 남이 나보다 계
계 76.1 23.9 100.0

Mosaic Plot

제출 시간의 분포

과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고 싶어서 하나 추가하였습니다. 7주차에 접어들어가는 시점에서 마지막 날에 몰리는 현상이 뚜럇해지고 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

일 단위
  [0,1] (1,2] (2,3] (3,4] (4,5] (5,6] (6,7] (7,8] (8,9] (9,10] (10,11] (11,12] (12,13] (13,14]
Red 128 43 30 18 23 20 23 35 26 19 19 15 33 65
Black 153 40 20 20 25 23 17 42 24 18 27 15 21 57
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
10.93 13 0.6165