종종 문제에서 입력을 받을 때 공백을 무시해야 하는 경우가 있다.
숫자만 읽어들이는 경우 scanf("%d", &var)과 같이 처리할 수 있지만,
문자도 읽어야 하는 경우 공백 문자도 문자로 취급되어 귀찮아진다.
이분탐색
며칠동안 이분 탐색 문제를 풀면서 이분 탐색 잘 짜는 법을 정리해봤다.
다음과 같은 조건을 만족하는 이분탐색 문제가 있다고 하자.
- vector에서 s, e 사이에 주어진 limit에 대하여 check()를 만족시키는 최대 정수값을 찾는다.
- vector 안의 값은 정렬되어 있다.
- vector 안에 반드시 check()를 만족시키는 값이 존재한다.
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face Validity
Content Validity
Criterion Validity
나는 수능 성적이 나쁜데, 대학에 와서 보니 성적이 매우 좋음
→ 수능 시험이 나의 수학 능력을 엄밀하게 측정하지 못한다고 추정 가능.
measurement tool이 낸 답(criterion)이 실제 결과와 들어맞지 않으면 안 된다.
그러나 항상 정답이 존재하는 게 아니기 때문에, 이 유효성은 예외적으로 존재한다.
가령, 혈중알콜농도.
“얼마나 술을 마셨습니까?”라는 설문은 혈중알콜농도 측정기로 바로 측정할 수 있고,
이를 통해서 유효성을 검증 가능하다.
이때, 1. 즉시 결과를 확인할 수 있는 것과 2. 나중에 확인할 수 있는 것 두 가지로 나뉜다.
[컴양방] 4/18
Reliability and Validity
Reliability
아이큐를 측정했는데, 며칠 후에 보니 계속 아이큐가 변동한다고 해 봅시다.
혈압을 측정했는데, 엄청나게 널뛰기를 한다든지.
이런게 reliability에 대한 이야기입니다.
- Consistency of Mesurement
- 여러번 조사
- 여러가지 코더/옵저버로 관측
- 여러 indicator로 측정:
한 item을 여러 방법으로 측정합니다.
이 방법들로 측정한 결과끼리 correlation이 높은 경우,
reliablity가 높을 거라고 생각하는거죠.
- Reliablity = true-score variance / observed score variance
- true-score variance + random error variance = obseved score variance
- 계산 가능합니다!
Why Reliability is Important?
- Reliability는 validity를 위해서 꼭 필요함
- validity: 정말 내가 측정하고자 하는 것을 측정하고 있는가?
- ?
- 1종 오류(철학자의 오류): 없는 관계를 있는 것으로 파악함
- 2종 오류: 있는 것을 없는 것으로 파악함
???
4. Accuracy
Indicators of reliability
- Cronbach’s Alpha: 공변성을 파악하는 지표.
위에서 언급한 indicator 간 공변성 파악할 때 자주 써요. - Split-half correlation: 거의 사용하지 않아요.
- Test-retest correlation: 가장 좋은 방법.
계속 측정하면서, 같은 결과를 나타내는지 봅니다.
Relationship of Reliability to Validity
- Reliability → Validity: 필요조건! 충분조건은 아님.
- 사례: 실제로 술을 안 마시면서 계속 안 마신다고 응답(valid & reliable)
vs. 마시면서 계속 안 마신다고 응답(invalid & reliable)
Types of Validity
- Face Validity(액면 타당도): What is there?
- mesurement에 문제가 있는지 본다.
- attitude를 측정하면서 difficult & easy를 가져오면 안 돼.
- 이 척도만 가지고는 충분하지 않음.
- Content Vality(내용 타당도): 빠진 내용이 있나?
- 컨셉의 full range를 커버하고 있지 않은 경우.
- 세 개의 형용사 쌍이 필요한데 good & bad 밖에 없음.
- 이 척도만 가지고는 충분하지 않음.
- Criterion Validity
- Construct Validity