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​날씨가 약간 쌀쌀하거나 뜨거운 국물과 고기가 함께 생각나는 날에는 샤브샤브가 최고죠^^ 

집에 들어가는 길에 바람 불고 비가 올 것 같은 날씨에 국물 있는 음식이 땡겨서 저녁 메뉴를 샤브샤브로 정했습니다!

일반 소고기 샤브샤브도 맛있지만 고기를 차돌박이로 바꿔주는 센스! 차돌박이는 구워먹어도 맛있는데 샤브샤브해먹어도 질기지 않고 아무 맛있습니다^^ 

차돌박이 샤브샤브는 집에서 엄청 간단하게 몇 가지 재료만으로도 먹을 수 있어요! 

먼저 차돌박이가 있어야겠죠?^^

한 팩에 14불정도 했는데 둘이 절반밖에 못먹었어요. 각종 채소랑 같이 먹고 나중에 누들도 추가해서 먹었거든요~





채소는 아주 간단하게 제가 좋아하는 세가지로만. 청경채, 깻잎, 그리고 부추!



숙주나물도 빠지면 안됩니다~!​


버섯은 종류별로 사봤어요~ 팽이 버섯, 송이 버섯...나머지 버섯...ㅋㅋㅋ


샤브샤브 재료는 다 비슷한데 결국엔 국물 맛이죠! 오늘 사용한 국물용 소스는 바로 이 세 가지! 해선장이라고 하는 호이진 중국 소스하고 스리랏차 소스, 삼발 오엘렉 칠리 소스! 미국 아시아나 마켓에서는 쉽게 구할 수 있는 소스인데 한국 이마트같은 곳은 잘 모르겠네요..비슷한 소스들이 많이 있겠죠?^^




다시다와 멸치, 가쓰오부시로 육수 국물을 먼저 만들도 위 세가지 소스를 조금씩 추가하면서 간을 보시면 됩니다!! 


소스 덕에 국물 색깔이 약간 진해졌어요. 채소와 차돌박이를 계속 추가해줄수록 국물이 더 맛있습니다^^


적당히 데쳐서 차돌박이와 청경채, 버섯, 깻잎을 한 번에! 와사비 간장에 찍어 드시고 나중에 굵은 면을 넣어서 드시면 '아, 이것이 행복이구나'하고 느끼실 거에요~ㅋㅋㅋㅋ

쌀쌀한 저녁, 뜨거운 국물이 생각나시면 차돌박이 샤브샤브를 추천합니다!




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가설 테스트는 두 가지 반대되는 가설을 입증합니다. 영가설(귀무가설)과 대립가설. 리서치에서 어떻게 가설을 설정하는가는 실험을 통해서 무엇을 입증할 것이냐에 달려 있습니다. 

A hypothesis test examines two opposing hypotheses about a population: the null hypothesis and the alternative hypothesis. How you set up these hypotheses depends on what you are trying to show.

귀무 가설 - Null hypothesis (H0
귀무가설은 영가설이라고도 하면 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설을 말합니다. 대부분의 양적 연구에서 영가설은 실험집단과 통제집단 사이에 차이가 없다는 가설입니다. 
The null hypothesis states that a population parameter is equal to a value. The null hypothesis is often an initial claim that researchers specify using previous research or knowledge.
대립 가설 - Alternative Hypothesis (H1)
귀무가설과 대립되는 가설을 대립가설이라고 하고, 리서쳐가 연구를 통해 입증하기를 기대하는 내용이나 주장을 말합니다. 실험 집단 실험의 결과가 통제집단 실험 결과와 차이가 난다는 가설을 말합니다. 
The alternative hypothesis states that the population parameter is different than the value of the population parameter in the null hypothesis. The alternative hypothesis is what you might believe to be true or hope to prove true.

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What are some common hypotheses?

Hypothesis to determine whether a population mean, μ, is equal to some target value μ0 include the following:
  • Ho: μ = μ0
  • H1: μ < μ0 (a lower-tailed test) or
  • H1: μ > μ0 (a upper-tailed test) or
  • H1: μ ≠ μ0 (a two-tailed test) 이 경우는 위 두 경우를 포함하는 것을 말합니다. 
Hypothesis to determine whether one population mean, μ1 is equal to different population mean μ2include the following: 
  • H0: μ1 = μ2 (두 집단 사이에 차이가 없다)
  • H1: μ1< μ2 or
  • H1: μ1> μ2 or
  • H1: μ1≠ μ2


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오늘 방문객 수 2만명 돌파했습니다! 

개인적으로 감격스럽네요~!! 1년만에 얻어낸 성과라 더 감회가 새롭습니다~ㅠㅠ

작년 1월에 처음으로 블로그를 운영하면서 구글 애드센스를 달았었죠. 

첫 달 수익이 무려 11불! 하지만 반전 스토리가 있습니다. 

뭣모르고 제가 제 블로그에 들어가서 광고를 막 클릭을 했더랬죠^^ 조금 더 했으면 아마 계정 정지당했을텐데 운좋게 한 달 정지 먹었어요^^ 그 때 번 돈이 30불정도 되는데 20불을 회수당했죠~ 덕분에 한 달동안 아무 광고도 블로그에 뜨지 않았습니다^^;;;

다행히 11불은 건졌지요^^ 근데 그 이후 결과는 참담했습니다. 

문제는 계정정지가 풀리고 3월달 수익이 무려 37센트!!!! 4월달 수익이 1.75불!!!! 열심히 요행 안부리고 블로깅한 결과였습니다. 

계속 해야 하나 싶었는데 원래 수익을 내기 위해서 블로깅을 시작한 게 아니고 내가 좋아하는 자료를 잘 정리하는 의도였으니 일단 계속 해보기로 했습니다. 

그래서 5월달에는 유튜브 계정을 애드센스에 연결해서 무려 32센트!!!의 추가 수익을 얻었죠^^


5월의 청신호는 그나마 블로그 수익이 나아졌다는 사실~^^;;;; 언제 100불 만들어서 받으려나....

6월부터 블로그와 유튜브 수익이 조금씩 오르기 시작했어요. [전략] 유튜브 영상을 찍어서 올리고 블로그에는 링크를 연결해서 블로그를 통해서 유튜브 수익과 함께 두마리 토끼를 잡는다!!!

7월에는 블로그 수익이 떨어지고 유튜브 수익이 오르고, 8월에는 블로그 수익이 오르고 유튜브 수익이 떨어지고...월 수익은 계속 찔끔찔끔 올랐습니다. 

11월까지 블로그, 유튜브 수익이 5불, 6불 선에 그쳐서 아예 수익은 포기를 했더랬죠~

그러던 중!!!!

12월 블로그 수익이 10불을 처음으로 넘었습니다!!!



그래서 다시 맘을 다잡고 블로깅 분석을 하기 시작했죠~ 가장 기본이 되는 키보드부터 방문객들이 어떤 방문 경로를 타고 들어오는지 찾아보고, 하루 방문객 수를 분석해 보고 그 때 그 때 핵심이 되었던 키워드도 검색해 보고, 꾸준히 사람들이 방문하는 키워드로 알아보고....여러 가지 나름 열심히 공부했죠^^ [전략] 블로그 카테고리를 잘 정리해서 내가 잘 포스팅할 수 있는 글들을 분류해 본다! 

[전략] 티스토리를 블로그를 여러 개 만들 수 있으므로 큰 주제별로 블로그를 여러 개 만드는 것도 좋은 전략이 될 수 있다!!

그 결과 올해 1,2,3월에는 수익이 꾸준히 늘어서 떨어진 적이 없습니다. 지난 달에는 처음으로 구글에서 100불이 넘어서 돈도 받았습니다!!!

저는 파워블로거도 아니고 남들처럼 1000불씩 버는 블로거도 아니지만, 제가 관심도 없는 분야들을 포스팅하면서 블로깅에 목매고 싶진 않네요. 

저처럼 평범하게 블로깅 하시는 분들이라면 공감하실 거라 생각됩니다. [전략] 내가 관심있는 분야를 포스팅해야 방문객들도 점차 늘어갑니다. 관심분야를 포스팅해야 싫증나지 않고 꾸준히 할 수 있습니다. 한 가지 분야에 대한 정보가 많이 쌓이게 되면 그게 나중에 파워블로그가 되지 않나 싶어요! 

모두 원하시는 포스팅하시면서 구글 애드센스와 함께 용돈 버는 재미도 함께 느끼시길!!! 





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제가 공부하는 분야에서는 (체육교육), T-test와 ANOVA를 많이 사용합니다. 처음에는 T-test 와 ANOVA 를 구분하기 어려워서 차이를 정리했었는데 정리한 것을 바탕으로 포스팅해 놓으렵니다.

쉽게 말하면 T-test와 ANOVA는 사실은 같은 방법을 사용합니다. 

분석하고자 하는 집단의 수가 T-test와 ANOVA를 결정합니다. 

T-test는 2 집단의 평균의 차이를 비교하고, ANOVA는 2 집단 이상의 평균의 차이를 비교하는데 사용합니다. 




예를 들어보자면,

1. 남자와 여자의 Physical activity level 을 비교한다고 하면, 집단(남자, 여자)로 2개이고 평균(Activity level 평균)을 비교하므로 이 경우에는 T-test를 사용해도 됩니다.  

2. 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 Physical activity level 을 비교한다면, 3집단(초, 중, 고)의 평균을 비교하므로 이 경우에는 ANOVA(분산분석)를 사용합니다. 

두 가지 분석 방법(ANOVA는 T-test)들이 가지고 있는 분석 방법은 거의 비슷합니다.

또한, T-test를 하게 되면 검정 통계량 (test statistic) 은 T, ANOVA를 하게 되면 검정통계량은 F 를 이용하여 분석을 합니다. SPSS 프로그램을 사용하면 결과에 t 또는 f 값으로 나타납니다. 

아래 두 개 사진은 SPSS를 이용했을 때 얻는 결과들의 예시입니다. 




제가 언급했던 전반적인 내용을 간단하게 정리하자면 아래와 같습니다. 

                T-test               ANVOA
---------------------------------------------------------------
      차이           2 집단 평균비교     3집단이상 평균비교
            검정통계량                T                     F                
    제시통계량         평균, 표준편차       평균, 표준편차    
                                      사후검정 결과 


실제 데이터를 이용하면 이해하는 데 더 도움이 될 것 같습니다. 도움이 되셨길!!!




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총 180만불의 우승상금이 걸린 캘리포니아 칼스베드에 위치한 아비아라 골프클럽에서 열린 기아클래식에서 이미림 선수가 우승했습니다! 

총 20언더파로 68, 68, 67, 65 총 268타 (4라운드로 갈수록 점수가 좋아졌네요)를 기록하면서 1위를 차지했습니다. 이미림 선수의 우승 상금은 27만불이네요. 남자 PGA 경기보다 우승상금이 5분의 1정도밖에 안되네요. 

이 외에도 유소연 선수가 공동 2위로 상금 144,126불박성현, 허미정 선수가 공동 4위로 65,680불전인지 선수가 10위로 37,043불을 받았습니다. 축하축하~^^


2014년 이후 이미림 선수의 총 상금경력입니다. 3년 만에 2,906,287불이네요.


이미림 선수의 기아 클래식 우승을 축하하고 더 좋은 기량 보여주시길 바랍니다^^

LPGA 한국 선수들 화이팅입니다!




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