통계분석을 마치고 나면
가장 먼저 눈에 들어오는 것은
p<.05인 변수입니다.
그러다 보면
유의하지 않은 변수는
“결과에서 빼도 되지 않을까?”
라는 생각이 들 수 있습니다.
하지만
유의하지 않은 결과도 연구의 결과입니다.
1️⃣ 유의하지 않다고 ‘실패’는 아닙니다
p>.05가 나왔다고 해서
분석을 잘못한 것은 아닙니다.
연구자가 예상했던 관계가
통계적으로 확인되지 않았다는 것 역시
하나의 연구 결과입니다.
👉 가설이 기각되었다면
그 사실 자체를 정확하게 보고해야 합니다.
2️⃣ 유의한 결과만 보여주면 연구가 달라집니다
분석한 변수는 여러 개인데
유의한 결과만 골라서 제시하면
실제 연구 결과보다
효과가 더 강한 것처럼 보일 수 있습니다.
특히 가설에서 설정했거나
연구모형에 포함된 변수라면
유의하지 않았다는 이유만으로
임의로 제외해서는 안 됩니다.
3️⃣ ‘왜 유의하지 않았는지’도 중요한 논의가 됩니다
예상과 다른 결과가 나왔다면
오히려 논의할 거리가 생깁니다.
🤔 표본의 특성 때문일까?
🤔 측정 방식의 차이일까?
🤔 기존 연구와 다른 조건이 있었을까?
이 과정을 살펴보면
후속 연구의 방향까지
제시할 수 있습니다.
4️⃣ 다만 모든 숫자를 다 설명할 필요는 없습니다
유의하지 않은 결과를
보고해야 한다고 해서
출력된 모든 통계값을
본문에서 하나씩 설명할 필요는 없습니다.
연구 질문,
가설,
연구모형과 직접 관련된 결과를 중심으로
필요한 내용을 명확하게 제시하면 됩니다.
5️⃣ 예상과 다른 결과도 연구의 일부입니다
논문의 목적은
가설을 모두 채택시키는 것이 아닙니다.
예상했던 관계가
나타나지 않았다는 사실도
기존 이론을 다시 살펴보게 하는
의미 있는 단서가 될 수 있습니다.
중요한 것은
결과를 숨기는 것이 아니라
결과가 의미하는 바를 설명하는 것입니다.
🔥 핵심 정리
유의하지 않은 결과는
버려야 할 결과가 아닙니다.
👉 연구 질문이나 가설과 관련된 결과라면 유의 여부와 관계없이 투명하게 보고하고, 그 의미를 해석하는 것이 중요합니다.
📌 이렇게 보면 됩니다
✔ p>.05도 연구 결과
✔ 가설 관련 변수는 유의하지 않아도 보고
✔ 유의한 결과만 선택하지 않기
✔ 예상과 다른 이유를 논의하기
✔ 후속 연구 방향과 연결하기
👀 많이 틀리는 포인트
유의하지 않은 변수는 결과표에서 빼기 ❌
채택된 가설만 강조하기 ❌
p>.05를 분석 실패라고 생각하기 ❌
예상과 다른 결과를 설명하지 않기 ❌
👉 좋은 논문은
유의한 결과만 모아놓은 논문이 아니라, 예상과 다른 결과까지 투명하게 보여주고 의미를 설명하는 논문입니다.
