Red, Black을 잘못 표시한 사람들

랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 랜덤화 효과를 논하기에는 아주 적은 인원이 관찰되었습니다. Red를 Black 이라고 한 사람의 수효(2명)과 Black을 Red 라고 한 사람의 수효(1명)이 비슷합니다. 굳이 학번까지 올린 이유는 그 다음 구글예습퀴즈부터라도 제대로 올려주길 바라서입니다.

학번 랜덤화출석부 구글예습퀴즈
20196413 Red Black
20223317 Red Black
20226132 Black Red
  Red(구글예습퀴즈) Black(구글예습퀴즈)
Red(랜덤화출석부) 484 2
Black(랜덤화출석부) 1 495

퀴즈 응답 비교

Q1. Latane and Darley

방관자 효과

  열에 한명 열에 세명 열에 다섯명 열에 여덟명 계
Red 352 89 35 9 485
Black 347 86 51 13 497
계 699 175 86 22 982
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
3.645 3 0.3024

방관자 효과(%)

열에 한명 열에 세명 열에 다섯명 열에 여덟명 계
71.2 17.8 8.8 2.2 100.0

Q2. Stanley Milgram

450V까지 누르는 사람

  15% 25% 45% 65% 계
Red 36 69 47 333 485
Black 29 82 58 328 497
계 65 151 105 661 982
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
2.917 3 0.4046

450V까지 누르는 사람 (%)

15% 25% 45% 65% 계
6.6 15.4 10.7 67.3 100.0

Q3. Solomon Asch

Power of 3

  1명 2명 3명 4명 계
Red 29 57 368 31 485
Black 27 81 361 28 497
계 56 138 729 59 982
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
4.319 3 0.229

Power of 3 (%)

1명 2명 3명 4명 계
5.7 14.1 74.2 6.0 100.0

Framing Effect

Q4. 삶과 죽음

600명 중 200명이 사는 거나 400명이 죽는 것, 모두 살리는 거나 모두 죽지 않는 것이나 같은 내용임에도 반응이 다르게 나타남에 유의. 손실회피 경향과 같은 현상을 관찰할 수 있음.

집계

  확실히 확률적으로 계
생존 프레임 260 225 485
사망 프레임 175 322 497
계 435 547 982
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: .
Test statistic df P value
32.93 1 9.567e-09 * * *

% 비교.

  확실히 확률적으로 계
생존 프레임 53.6 46.4 100.0
사망 프레임 35.2 64.8 100.0

Mosaic Plot

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 183 37 24 17 17 20 18 37 6 15 17 19 29 46
Black 217 36 18 10 16 10 19 36 17 15 22 23 28 30
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
18.5 13 0.1393