K-GRAD 꿀팁

논문을 작성하면서 통계분석을 마치면 가장 먼저 확인하게 되는 것은 분석 결과일 것입니다. 가설이 지지되었는지, 통계적으로 유의한 관계가 나타났는지, 연구모형이 적절한지 등을 중심으로 결과를 정리하게 됩니다. 그런데 논문 심사 과정에서는 분석 결과만큼이나 중요한 질문을 받을 수 있습니다. “왜 이 분석 방법을 선택했나요?” “다른 분석 방법을 사용하면 안 되나요?” “연구문제에 이 분석이 적절한 이유는 무엇인가요?”...

설문조사를 마치고 수집한 데이터를 분석하다 보면 요인분석을 진행해야 하는 경우가 있습니다. 특히 여러 문항으로 구성된 척도를 사용하거나, 새로운 측정도구를 개발하는 연구에서는 요인분석이 중요한 과정이 될 수 있습니다. 이때 자주 등장하는 방법이 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)입니다. 그런데 두 분석을 진행하려다 보면 한 가지 고민이 생깁니다. “탐색적 요인분석을 한 데이터로 확인적 요인분석까지 해도 될까?” “이미...

논문 연구모형을 만들다 보면 독립변수와 종속변수만으로는 설명하기 어려운 관계가 등장합니다. 분명 같은 조건에서 설문조사를 진행했는데 어떤 집단에서는 두 변수의 관계가 강하게 나타나고, 다른 집단에서는 거의 나타나지 않는 경우가 있습니다. 이럴 때 생각해볼 수 있는 분석이 바로 조절효과 분석(Moderation Analysis)입니다. 그런데 막상 조절효과를 연구모형에 추가하려고 하면 고민이 생깁니다. “매개효과랑 조절효과는 정확히 뭐가 다르지?” “조절변수를...

논문을 작성하면서 통계분석을 마쳤는데 예상했던 결과가 나오지 않는 경우가 있습니다. 분명 선행연구를 바탕으로 독립변수와 종속변수의 관계를 예상했지만, 실제 분석에서는 통계적으로 유의하지 않거나 예상과 반대 방향의 결과가 나타나는 것입니다. 이럴 때 연구자는 고민하게 됩니다. “가설이 기각됐는데 논문에 문제가 생기는 건 아닐까?” “분석 결과에 맞게 가설을 수정하면 안 될까?” “처음부터 이렇게 예상했다고 작성하면 더 자연스럽지...

설문조사를 진행하다 보면 응답자가 얼마나 참여했는지를 중요하게 확인하게 됩니다. 설문을 500명에게 배포했는데 450명이 응답했다면 어떨까요? 응답률이 90%에 달하니 조사가 성공적으로 진행되었다고 생각할 수 있습니다. 반대로 500명에게 배포했는데 100명만 응답했다면 응답률이 낮아 걱정될 수도 있습니다. 그런데 여기서 한 가지 질문이 생깁니다. “응답률이 높으면 표본의 대표성도 높아질까요?” “많은 사람이 응답했으니 조사 결과를 믿어도 되는 걸까요?”...

회귀분석을 진행하다 보면 분석 결과뿐 아니라 여러 가지 가정을 확인해야 한다는 이야기를 듣게 됩니다. 정규성, 독립성, 선형성 등 확인해야 할 항목이 많지만, 그중에서도 자주 등장하는 것이 바로 등분산성입니다. 그런데 잔차 그래프를 확인했더니 특정 구간에서 잔차가 넓게 퍼져 있거나, 등분산성 검정 결과에서 통계적으로 유의한 값이 나타났다면 어떨까요? 이럴 때는 자연스럽게 이런 생각이 듭니다. “등분산성...

설문조사를 진행할 때 가장 큰 고민 중 하나는 응답자 모집입니다. 설문 링크를 여러 곳에 공유해도 생각보다 참여자가 모이지 않고, 목표 인원을 채우기까지 예상보다 많은 시간이 걸리기도 합니다. 이럴 때 많이 활용하는 방법이 바로 설문 참여 보상입니다. 커피 기프티콘이나 모바일 상품권, 추첨을 통한 경품 등을 제공하면 응답자의 참여를 유도할 수 있기 때문입니다. 그런데 설문조사를...

바로 설문 문항의 응답 척도를 몇 점으로 구성할 것인가 하는 문제입니다. 기존 논문에서는 5점 척도를 사용했는데, 다른 연구에서는 7점 척도를 사용하기도 합니다. 그렇다면 7점 척도가 더 세밀하니까 무조건 좋은 걸까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 5점 척도와 7점 척도는 각각 장단점이 있으며, 연구 목적과 응답자의 특성에 따라 적합한 방식이 달라집니다. 이번 글에서는 논문 설문조사에서 자주...

논문 통계분석을 진행하다 보면 예상하지 못한 결과를 마주할 때가 있습니다. 처음에는 독립변수와 종속변수 사이에 통계적으로 유의한 관계가 나타났는데, 성별이나 연령, 소득과 같은 통제변수를 추가했더니 유의하지 않게 바뀌는 경우입니다. 분명 처음 분석에서는 유의확률이 0.05보다 작았는데 통제변수를 넣은 뒤에는 0.05보다 크게 나타난 것입니다. 이럴 때는 자연스럽게 이런 생각이 듭니다. “통제변수를 잘못 넣은 걸까요?” “처음에 나온...

설문지를 작성하다 보면 질문을 최대한 짧고 간결하게 만들려고 할 때가 있습니다. “하루에 SNS를 얼마나 이용하십니까?” “최근 쇼핑을 얼마나 자주 하셨습니까?” “평소 운동을 얼마나 하십니까?” 질문 자체는 어렵지 않고 응답자도 충분히 이해할 수 있을 것 같습니다. 그런데 같은 질문을 받은 응답자들이 서로 다른 기준으로 답변할 수 있다는 사실, 생각해보셨나요? 누군가는 평일을 기준으로 생각하고, 누군가는...