K-GRAD 꿀팁

논문를 작성하다 보면 “내가 쓴 글인데 다시 사용해도 괜찮지 않을까?” 라는 생각이 들기도 합니다. 하지만 이미 발표하거나 제출한 내용을 출처 없이 다시 사용하는 것은 자기표절(Self-plagiarism)​로 판단될 수 있습니다. 오늘은 자기표절이 왜 연구윤리에서 중요한 문제인지 알아보겠습니다. 1️⃣ 자기표절은 ‘내 글’이어도 문제가 될 수 있습니다 자기표절은 본인이 작성한 논문나 보고서의 내용을 새로운 연구인 것처럼 다시...

논문를 처음 쓰는 연구자들이 가장 많이 찾는 숫자가 있습니다. 바로 p값입니다. p<.05만 나오면 좋은 결과라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 통계분석에서는 p값보다 먼저 확인해야 하는 숫자가 있습니다. 1️⃣ 가장 먼저 볼 것은 표본 수(N)입니다 같은 p값이라도 응답자가 50명인 연구와 5,000명인 연구는 의미가 다를 수 있습니다. 표본 수가 매우 많으면 실제로는 차이가 거의 없어도 유의한 결과(p<.05)가...

논문를 읽는 사람들은 처음부터 끝까지 꼼꼼하게 읽을까요? 생각보다 그렇지 않습니다. 심사위원, 교수님, 연구자 대부분은 가장 먼저 초록(Abstract) 을 읽습니다. 짧은 한 페이지가 논문의 첫인상을 결정하기 때문입니다. 1️⃣ 초록은 논문의 ‘요약’입니다 초록에는 연구 목적, 연구 방법, 주요 결과, 결론이 모두 들어갑니다. 즉, 논문의 핵심 내용을 가장 짧게 보여주는 부분입니다. 초록만 읽어도 이 연구가 어떤...

— 읽는 것과 쓰는 것은 생각보다 다른 능력입니다 📚 논문을 쓰다 보면 이런 시기가 있습니다. KCI 논문도 많이 읽었습니다. 관련 논문 PDF도 폴더에 가득합니다. 선행연구도 정리했고, 참고문헌도 꽤 모았습니다. 그런데 이상하게 내 논문은 잘 써지지 않습니다. “이렇게 많이 읽었는데 왜 안 써지지?” “분명 공부는 많이 했는데.” “읽는 건 쉬운데 쓰는 건 왜 이렇게...

설문조사를 만들다 보면 “해당되는 것을 모두 선택해 주세요.” 와 같은 문항을 자주 사용하게 됩니다. 하지만 다중응답 문항은 단일응답 문항과 코딩 방식이 다르기 때문에, 잘못 입력하면 분석 과정에서 오류가 발생하거나 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다. 오늘은 다중응답 문항을 어떻게 코딩하면 되는지 알아보겠습니다. 1️⃣ 다중응답 문항이란? 다중응답 문항(Multiple Response Question)은 응답자가 여러 개의 답변을...

설문지를 만들 때 많은 분들이 문항 내용에는 신경을 쓰지만, 문항 순서까지 중요하게 생각하는 경우는 많지 않습니다. 하지만 같은 질문이라도 앞에서 어떤 질문을 했는지에 따라 응답이 달라질 수 있습니다. 이를 문항 순서 효과(Order Effect) 라고 하며, 설문조사의 신뢰도를 높이기 위해 반드시 고려해야 하는 요소 중 하나입니다. 오늘은 설문 문항 순서가 왜 중요한지 알아보겠습니다. 1️⃣...

설문을 만들다 보면 이런 고민을 한 번쯤 하게 됩니다. “보통(중립) 응답이 너무 많은데, 아예 없애는 게 낫지 않을까?” 실제로 5점 척도 대신 4점이나 6점 척도를 사용하는 연구도 있습니다. 그렇다면 가운데 선택지를 없애는 것이 더 좋은 설문일까요? 1️⃣ ‘보통’에는 여러 의미가 있습니다 응답자가 ‘보통’을 선택하는 이유는 한 가지가 아닙니다. 정말 중립일 수도 있고, 잘...

연구를 하다 보면 설문 데이터와 추가 자료를 합쳐야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 1차·2차 설문을 합치거나, 설문 데이터와 엑셀 명단을 병합(Merge)하기도 합니다. 하지만 병합은 한 번 잘못하면 데이터 전체가 뒤바뀔 수도 있는 작업입니다. 1️⃣ 연결 기준(ID)을 먼저 확인하세요 병합은 같은 사람을 찾아 연결하는 작업입니다. 이때 가장 중요한 것이 응답자 ID입니다. ID가 중복되어 있거나,...

논문을 준비하다 보면 생각보다 빨리 마주하는 질문이 있습니다. “설문은 몇 명 받아야 하나요?” “100명이면 충분할까요?” “교수님은 300명 받으라고 하시는데 꼭 필요한가요?” 대학원생 커뮤니티를 봐도 가장 자주 나오는 질문 중 하나입니다. 그런데 의외로 이 질문에는 하나의 정답이 없습니다. 무조건 많이 받는다고 좋은 것은 아닙니다 많은 분들이 “논문은 최소 300명은 해야 하는 거 아닌가요?” 라고...

통계분석을 하다 보면 한 번쯤 이런 경험을 합니다. “분명 맞게 했는데 결과가 이상해요.” “유의확률이 하나도 안 나와요.” “선행연구랑 완전히 반대로 나왔어요.” “변수 간 상관관계가 전혀 없는데요?” 이럴 때 많은 분들이 “SPSS가 잘못된 건가?” 라고 생각합니다. 그런데 의외로 문제는 통계분석이 아니라 데이터에 있는 경우가 훨씬 많습니다. 1. 결측치(Missing Value)를 확인해보세요 생각보다 가장 흔한 원인입니다....