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HLM 프로그램과 R의 lme4 패키지를 결과 신뢰도(추정 정확성, 표준오차 계산, 가정 검토 기능)까지 포함하여 비교해 보겠습니다.
| 비교 항목 | HLM 프로그램 | R의 lme4 패키지 |
|---|---|---|
| 가격 | ❌ 유료 | ✅ 무료 |
| GUI 지원 | ✅ 있음 (쉽게 사용 가능) | ❌ 없음 (코딩 필요) |
| PVs(확률값) 자동 처리 | ✅ 가능 (Rubin’s Rule 자동 적용) | ❌ 직접 계산 필요 |
| HLM (다층 선형 모델) 분석 | ✅ 최적화됨 | ✅ 가능 |
| GLMM (로지스틱/포아송 등) | ✅ 지원 (HGLM) | ✅ 지원 (GLMM) |
| 베이지안 HLM 분석 | ❌ 불가능 | ✅ 가능 (brms, rstanarm 사용) |
| 대규모 데이터 처리 속도 | ❌ 상대적으로 느림 | ✅ 빠름 (C++ 기반 최적화) |
| 데이터 전처리 | ❌ 제한적 (외부 프로그램 필요) | ✅ R 패키지 (dplyr, tidyr 등)과 연계 가능 |
| 시각화 | ❌ 기본 제공 없음 | ✅ ggplot2, sjPlot 등으로 가능 |
| 표준오차 계산 방식 | ✅ 일반적인 방법 사용 | ✅ 기본 제공 (lmerTest로 추가 가능) |
| 신뢰구간 계산 | ✅ 기본 제공 | ✅ 기본 제공 (confint 함수 활용) |
| PVs(확률값) 신뢰도 계산 | ✅ Rubin’s Rule 자동 적용 | ❌ 별도 수작업 필요 |
| 랜덤 효과 신뢰도 검토 (ICCs 등) | ✅ 자동 계산 | ✅ 직접 계산 필요 |
| 모델 가정 검토 기능 (잔차 분석 등) | ❌ 제한적 | ✅ 잔차 플롯, Q-Q 플롯 등 가능 (DHARMa, performance 패키지 활용) |
분석 결과의 신뢰도를 판단할 때 중요한 요소들을 고려해 보겠습니다.
HLM 프로그램
R의 lme4 패키지
REML = FALSE 옵션). lmerTest 패키지를 추가하면 더욱 정확한 결과 제공 가능. ➡ HLM 프로그램이 PVs 자동 처리가 가능하기 때문에, 확률값을 활용한 연구에서는 HLM의 신뢰도가 더 높을 수 있음. 하지만 PVs를 사용하지 않는다면 lme4도 높은 신뢰도를 제공할 수 있음.
HLM 프로그램
R의 lme4 패키지
performance, DHARMa 같은 패키지를 활용하면 잔차 플롯, Q-Q 플롯, 이상치 탐색 등 모델 진단 기능을 수행 가능. performance::icc() 등 활용). ➡ 모델 가정 검토 기능 측면에서는 R의 lme4가 훨씬 강력함. 특히 잔차 분석을 통해 정규성 가정 위반 여부를 확인하는 것이 가능하여, 연구 신뢰도를 높일 수 있음.
HLM 프로그램
R의 lme4 패키지
confint() 함수로 신뢰구간(CI) 계산 가능. lmerTest 패키지를 추가하면 더 정확한 표준오차 및 p-value 제공 가능. ➡ 두 프로그램 모두 표준오차 및 신뢰구간을 계산할 수 있지만, R의 lme4는 추가 패키지를 활용해야 더욱 신뢰도 높은 결과를 얻을 수 있음.
| 분석 목적 | HLM 프로그램 | R의 lme4 패키지 |
|---|---|---|
| GUI 환경에서 쉽게 HLM 분석 | ✅ 가능 | ❌ 불가능 (코딩 필요) |
| PVs(확률값) 자동 분석 | ✅ 지원 | ❌ 직접 반복 분석 후 Rubin’s Rule 적용 필요 |
| HLM 분석 정확도 | ✅ 매우 정확함 | ✅ 표준오차 보정 시 정확 |
| 대규모 데이터 처리 속도 | ❌ 다소 느림 | ✅ 빠름 |
| GLMM (로지스틱/포아송 등) 분석 | ✅ 가능 | ✅ 가능 |
| 베이지안 분석 | ❌ 지원 안 됨 | ✅ brms 패키지 활용 가능 |
| 잔차 분석 및 가정 검토 | ❌ 제한적 (기본 제공 안 됨) | ✅ DHARMa 패키지 활용 가능 |
| 랜덤 효과 신뢰도 검토 (ICC 등) | ✅ 자동 계산 | ✅ performance 패키지 활용 가능 |
✔ HLM 프로그램이 더 적합한 경우
✔ R의 lme4 패키지가 더 적합한 경우
brms 활용) 💡 가장 좋은 방법은 HLM 프로그램과 lme4 패키지를 함께 사용하여 분석의 신뢰도를 높이는 것입니다. 😊
아수라처럼
넷플릭스 7부작
이 드라마를 보게 된 계기는 무엇보다 네 자매 이야기이기 때문이다.
이 드라마는 1979년 도쿄가 배경이며, 네 자매가 아버지의 불륜 사실을 알게 되면서 각자 억눌려 있던 감정과 갈등이 표출되는 과정을 섬세하게 그려낸다. 가족 내 갈등과 화해, 개인의 성장 과정을 현실적으로 그려내고, 불륜이라는 소재의 경우 현대의 젠더 감수성과는 다소 거리가 있지만 복잡한 감정과 관계에 대한 내면의 세계를 깊이 있게 보여줘 재미있게 본 드라마이다.
Goodhart의 법칙은 "측정 대상이 된 지표는 더 이상 좋은 지표가 될 수 없다"라는 것이다. 이는 1975년 영국의 경제학자 Charles Goodhart가 처음 제시했다.
이 법칙의 핵심 개념을 실제 예시로 설명하면:
학교에서 시험 점수를 학생의 실력 평가 지표로 사용하기 시작하면, 학생들은 진정한 학습보다 시험 점수를 올리는 데 집중하게 된다. 결과적으로 시험 점수는 더 이상 학생의 실제 실력을 정확하게 반영하지 못하게 된다.
기업에서도 자주 발생하는 현상이다. 예를 들어:
이 법칙의 중요한 시사점은 성과 측정 시스템을 설계할 때, 단순히 하나의 지표에만 의존해서는 안 되며, 다양한 관점에서 평가해야 한다는 것이다. 또한 측정 지표가 의도하지 않은 행동을 유발할 수 있다는 점을 항상 고려해야 한다.
신문기자
넥플릭스 6부작
마츠다 안나(요네쿠라 료코)는 정부와 대기업의 부정부패를 파헤치는 신문사 기자이다. 그녀는 일본 사회에서 기자의 역할이 점점 약화되는 가운데, 정권의 어두운 면을 폭로하기 위해 고군분투한다. 그러던 중 내각 정보국에서 일하는 스기하라 코스케(아야노 고)는 정부의 조작된 정보를 접하고 점점 양심의 가책을 느끼게 된다. 두 사람은 각자의 방식으로 일본 정부의 진실을 밝히려 하지만, 거대한 권력의 벽에 부딪히게 된다.
이 드라마는 일본 정치 드라마로 권력의 압력에 의해 움직이는 하위 공무원의 고뇌와 이를 파헤치려는 언론인의 사명을 중심으로 전개된다. 일본 정부의 정보 조작과 언론 탄압, 그리고 진실을 밝히기 위한 기자들의 싸움을 사실적으로 그려낸다.
이 교재는 선생님들을 대상으로 Reading Progress 기능을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕기 위해 제작되었습니다. Microsoft Teams를 기반으로 하는 Reading Progress는 학생들의 읽기 능력 향상과 교사의 효율적인 지도 및 평가를 지원하는 강력한 도구입니다. 이 교재는 실습과 예시를 통해 간단하고 명확하게 설명하여, 초보 사용자도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성되었습니다.
Reading Progress 소개
1.1. Reading Progress란?
1.2. 주요 기능 및 장점
준비 단계
2.1. Microsoft Teams 설치 및 로그인
2.2. Reading Progress 앱 설정
Reading Progress 사용법
3.1. 읽기 과제 만들기
3.2. 학생 진행 상황 추적하기
3.3. 자동 평가 및 피드백 활용하기
활용 사례
4.1. 학년별 활용 전략
4.2. 읽기 수준에 따른 맞춤형 활동
팁과 문제 해결
5.1. 자주 묻는 질문(FAQ)
5.2. 문제 상황 해결 가이드
부록
6.1. 추가 자료 및 링크
6.2. 실습용 템플릿
Reading Progress는 Microsoft Teams 내에서 작동하는 읽기 연습 도구로, 학생들이 자신의 읽기 능력을 스스로 녹음하고 제출할 수 있도록 돕습니다. 교사는 학생들의 읽기 속도, 정확도, 발음 등을 자동으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 피드백을 제공할 수 있습니다.
한국에는 매월 배당금을 지급하는 다양한 ETF(상장지수펀드)가 상장되어 있습니다. 이러한 월배당 ETF는 정기적인 현금 흐름을 원하는 투자자들에게 인기가 높습니다.
국내 상장 월배당 ETF의 현황:
시장 규모: 2024년 7월 기준, 국내 월배당 ETF의 순자산 규모는 약 11.3조 원에 달하며, 이는 개인 투자자들 사이에서 큰 인기를 반영합니다.
종목 수: 2024년 9월 기준으로, 국내에는 약 79개의 월배당 ETF가 상장되어 있습니다.
대표적인 월배당 ETF:
KODEX 미국배당다우존스 ETF: 삼성자산운용에서 출시한 이 ETF는 미국의 우량 배당주에 투자하며, 매월 15일을 기준으로 배당금을 지급합니다. ISA 계좌를 통해 투자 시 세제 혜택을 받을 수 있는 장점이 있습니다.
TIGER 미국배당다우존스 ETF: 미래에셋자산운용의 이 ETF는 미국의 배당주에 투자하며, 매월 배당금을 지급하는 특징이 있습니다.
투자 시 고려사항:
수익률 및 세금: 월배당 ETF는 정기적인 배당 수익을 제공하지만, 각 ETF의 수익률과 세금 측면을 고려하여 투자하는 것이 중요합니다. 특히, 배당소득세는 15.4%가 원천징수되며, 금융소득이 연간 2,000만 원을 초과할 경우 금융소득종합과세에 포함될 수 있으므로 투자 시 유의해야 합니다.
상품 비교: 각 ETF의 투자 대상, 배당금 지급 일정, 수익률 등을 비교하여 자신의 투자 목적과 전략에 맞는 상품을 선택하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 투자 결정 전에 최신 정보를 확인하고, 필요하다면 금융 전문가의 조언을 구하는 것이 바람직합니다.
더 자세한 분석을 원하신다면, 아래 영상을 참고하실 수 있습니다:
JEPI, QYLD에 대해 알아보자.
ETF 장점
배드민턴 라켓에 줄(스트링)을 맬 때 2매듭과 4매듭 방식은 스트링을 어떻게 연결하고 마무리하는지에 따라 나뉩니다. 이 두 방식의 차이는 아래와 같습니다.
취미 및 초급 사용자: 일반적으로 2매듭 방식으로 작업. 관리와 작업이 간단하며, 큰 차이를 느끼기 어려움.
중·고급 및 대회 선수: 4매듭 방식을 선호. 장력 조정을 더 세밀히 할 수 있고, 라켓 성능을 최대화하는 데 유리함.
결론적으로, 2매듭 방식은 간편함과 효율성에, 4매듭 방식은 정밀함과 맞춤형 장력 조정에 초점이 맞춰져 있습니다. 자신의 플레이 스타일과 라켓 관리 필요에 따라 선택하면 됩니다. 😊