| 이후의 분석에서는 CATPCA의 구성 요소 점수를 사용하지 않습니다. 이는 구성 요소 점수가 매우 비대칭적일 뿐만 아니라 사용된 회전(VARIMAX, 아래 참조)이 통계적 독립성을 가정하여 상관 관계 분석이 무의미해지기 때문입니다. 대신, 6가지 IRO 정책 구성 요소와 4가지 CRI 정책 구성 요소를 기반으로 동일하게 가중된 평균 점수를 사용합니다. 그러나 IRO 값은 여전히 ??매우 비대칭적이므로 중요한 변동 원인을 더 잘 식별하기 위해 3차 변환을 적용합니다. 이 결정에 대한 자세한 내용과 정당성은 추가 파일 1 에 자세히 설명되어 있습니다 .
구성 분석을 위해 유형학은 단순화된 명목 체제 분류를 위한 휴리스틱 도구로 사용됩니다. 이론적으로나 경험적으로 사례가 절대적인 의미에서 개방적이거나 포괄적인 명확한 임계값은 없습니다. 적어도 통계적 방식이 아닌 집합 이론적 방식으로 개념화되고 측정될 때 국경의 개방성과 시민권의 포용성은 종류의 문제가 아니라 정도의 문제입니다(Vink 2017 , p. 226 참조). 그러나 저는 여전히 사례를 네 가지 체제 유형의 인스턴스로 분류하지만 IRO와 CRI의 산술적 평균을 기준점으로 사용하여 상대적으로만 분류합니다.
구글상위노출
아이폰16 사전예약<
효성cms<
카지노솔루션 제작
강남달토<
섹스토이<
성인용품<
롤토토<
롤배팅<
롤드컵토토<
콜걸<
|
