K-GRAD 꿀팁

회귀분석을 마치면 많은 연구자들은 가장 먼저 p값과 회귀계수를 확인합니다. 가설이 지지되었는지, 유의한 결과가 나왔는지가 가장 궁금하기 때문입니다. 하지만 유의한 결과가 나왔다고 해서 항상 믿을 수 있는 결과인 것은 아닙니다. 회귀분석에서는 잔차(Residual)​도 함께 확인해야 분석 결과를 더욱 신뢰할 수 있습니다. 1️⃣ 잔차란 무엇인가요? 잔차는 실제 관측값과 회귀모형이 예측한 값의 차이를 의미합니다. 쉽게 말하면 회귀모형이...

온라인 설문을 만들다 보면 응답을 빠짐없이 받기 위해 모든 문항을 ‘필수 응답’​으로 설정하는 경우가 있습니다. 하지만 필수 문항이 많다고 해서 항상 좋은 설문이 되는 것은 아닙니다. 오히려 응답자의 부담이 커져 설문을 중도에 포기하는 경우도 생길 수 있습니다. 오늘은 필수 응답 문항은 얼마나 설정하는 것이 좋은지 알아보겠습니다. 1️⃣ 꼭 필요한 문항만 필수로 설정하세요 연구를...

SPSS에서 데이터를 입력하다 보면 성별을 1, 2​로 입력하거나, 만족도를 1~5로 입력하는 경우가 많습니다. 숫자로 입력하면 데이터 정리는 편리하지만, 나중에 분석 결과를 보면 각 숫자가 무엇을 의미하는지 헷갈릴 수 있습니다. 그래서 사용하는 기능이 바로 값 라벨(Value Labels)​입니다. 오늘은 값 라벨을 왜 설정해야 하는지 알아보겠습니다. 1️⃣ 숫자의 의미를 쉽게 확인할 수 있습니다 예를 들어 성별을...

온라인 설문을 진행하다 보면 같은 사람이 두 번 이상 응답한 것처럼 보이는 데이터가 발견될 수 있습니다. 이럴 때 무조건 삭제해야 할지, 그대로 사용해야 할지 고민하게 됩니다. 하지만 중복 응답은 먼저 기준을 세운 뒤 처리해야 합니다. 1️⃣ 정말 같은 응답자인지 확인하세요 이름이나 이메일이 같다고 해서 무조건 중복이라고 판단하면 안 됩니다. 가족이 같은 기기를 사용했거나,...

논문를 쓰다 보면 교수님께 이런 피드백을 받을 때가 있습니다. “변수명을 다시 수정하세요.” “이 표현은 너무 모호합니다.” “변수명이 연구 내용을 잘 담지 못합니다.” 처음에는 ‘이름만 바꾸면 되는 거 아닌가?’ 라는 생각이 들 수 있습니다. 하지만 변수명은 연구의 핵심을 보여주는 언어입니다. 1️⃣ 변수명만 봐도 연구가 이해되어야 합니다 좋은 변수명은 설명을 길게 읽지 않아도 무엇을 측정하는지...

설문조사가 끝나면 본격적으로 데이터를 입력하고 분석을 시작하게 됩니다. 하지만 데이터가 많을수록 숫자를 잘못 입력하거나, 값을 빠뜨리는 실수가 발생할 수 있습니다. 작은 입력 오류 하나도 분석 결과에 영향을 줄 수 있기 때문에 분석 전에는 반드시 데이터를 점검하는 과정이 필요합니다. 오늘은 데이터 입력 실수를 어떻게 찾을 수 있는지 알아보겠습니다. 1️⃣ 최소값과 최대값을 먼저 확인해 보세요...

SPSS로 데이터를 정리한 뒤 엑셀(Excel) 파일로 저장해야 하는 경우가 있습니다. 공동 연구자와 데이터를 공유하거나, 추가 작업을 위해 엑셀 형식으로 변환하는 경우도 많습니다. 하지만 저장 과정에서 몇 가지를 확인하지 않으면 데이터가 달라지거나 분석에 문제가 생길 수도 있습니다. 오늘은 SPSS 파일을 엑셀로 저장할 때 주의할 점을 알아보겠습니다. 1️⃣ 변수 이름이 제대로 저장되었는지 확인하세요 엑셀로 저장한...

SPSS로 데이터를 입력하다 보면 변수 유형을 문자열(String)​로 할지, 숫자(Numeric)​로 할지 고민되는 경우가 있습니다. 두 변수 모두 데이터를 저장하는 역할을 하지만, 용도와 활용 방법에는 차이가 있습니다. 오늘은 문자열 변수와 숫자 변수의 차이를 알아보겠습니다. 1️⃣ 숫자 변수는 계산과 분석이 가능합니다 숫자(Numeric) 변수는 숫자 형태의 데이터를 저장하는 변수입니다. 예를 들어 나이, 키, 몸무게, 만족도 점수 등이...

설문을 만들고 나면 이런 고민을 하게 됩니다. “언제 배포하는 게 좋을까요?” 생각보다 설문 배포 시간은 응답률뿐 아니라 결과에도 영향을 줄 수 있습니다. 1️⃣ 응답률이 달라질 수 있습니다 직장인을 대상으로 한다면 출근 직후나 업무 시간에는 응답률이 낮을 수 있습니다. 반대로 퇴근 후나 저녁 시간에는 응답 참여가 늘어나는 경우가 많습니다. 2️⃣ 응답자의 상태가 달라질 수...

통계분석 결과를 보면 많은 분들이 가장 먼저 p값을 확인합니다. 하지만 p값만 보고 결론을 내리면 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다. 바로 효과크기(Effect Size) 입니다. 1️⃣ p값은 ‘있는지’를 알려줍니다 p값은 차이나 관계가 우연일 가능성이 낮은지를 판단하는 지표입니다. 하지만 차이가 얼마나 큰지까지는 알려주지 않습니다. 2️⃣ 효과크기는 ‘얼마나 큰지’를 알려줍니다 효과크기는 실제로 나타난 차이나 영향력이 얼마나 큰지를...