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논문 피드백 받을 때
이 말 한 번쯤은 반드시 듣습니다.
👉 “해석이 약합니다”
처음 들으면 당황합니다.
- “아니 결과 다 썼는데…?”
- “p값도 다 맞는데…?”
근데 문제는 통계가 아닙니다.
👉 해석이 없는 상태입니다
1️⃣ “결과만 쓴 상태”일 때 나오는 말
가장 흔한 경우입니다.
❌
A는 B에 유의한 영향을 미쳤다 (p < .05)
이건 틀린 문장은 아닙니다.
근데 교수님 입장에서는 부족합니다.
👉 왜냐하면
“그래서 뭐?”가 없기 때문입니다
2️⃣ 교수님이 원하는 건 이겁니다
단순합니다.
👉 결과
👉 이유
👉 의미
이 3개입니다
3️⃣ 이렇게 바꾸면 바로 좋아집니다
❌ 기존 문장
A는 B에 영향을 미쳤다
✔ 바꾼 문장
A는 B에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 ○○ 상황에서 A의 역할이 강화되기 때문으로 해석된다.
👉 차이
- 숫자 → 설명
- 결과 → 해석
4️⃣ 해석이 약한 논문의 특징
거의 공통입니다.
- 숫자만 있음
- 이유 없음
- 맥락 없음
- 선행연구 연결 없음
👉 그래서 “약하다”는 말 나옵니다
5️⃣ 특히 많이 놓치는 포인트
이건 진짜 중요합니다.
👉 “왜 그렇게 나왔는지”를 안 씁니다
논문에서 중요한 건
❌ 결과 맞냐
⭕ 왜 그렇게 나왔냐입니다
6️⃣ 유의하지 않은 결과에서 더 티 납니다
이건 거의 100%입니다.
❌
유의하지 않았다 → 끝
👉 바로 지적
✔
유의하지 않았으며, 이는 ○○ 조건에서 해당 관계가 제한적으로 나타날 수 있음을 의미한다.
👉 이게 해석입니다
🔥 핵심 정리
교수님이 말하는 “해석이 약하다”는 건
👉 결과가 틀렸다는 게 아니라
👉 생각이 안 보인다는 뜻입니다
📌 바로 써먹는 공식
👉 이거 하나 기억하면 됩니다
“이는 ○○로 인해 발생한 결과로 해석되며, ○○ 측면에서 의미를 가진다.”
👀 논문이 확 달라지는 순간
- 숫자만 쓸 때 → 보고서
- 해석까지 쓰면 → 논문
