K-GRAD 꿀팁

통계분석을 진행하다 보면 SPSS에서 ANOVA(분산분석) 결과를 확인하는 순간이 있습니다. 결과표를 열어보니 유의확률(p값)이 0.05보다 작게 나왔습니다. 드디어 집단 간 차이가 있다는 결과가 나왔네! 그런데 막상 논문에 결과를 작성하려고 하니 한 가지 문제가 생깁니다. 그래서 어떤 집단과 어떤 집단이 다른 걸까? ANOVA는 여러 집단의 평균에 차이가 있는지 확인하는 분석이지만, 기본적인 ANOVA 결과만으로는 구체적으로 어느 집단...

논문 설문조사를 준비하다 보면 가장 먼저 고민하게 되는 것 중 하나가 표본 수입니다. “석사논문이면 200명 정도면 충분할까요?” “500명을 모집하면 통계분석 결과가 더 정확해질까요?” “표본 수는 많을수록 좋은 거 아닌가요?” 실제로 설문조사에서 표본 수는 중요한 요소입니다. 표본이 충분하지 않으면 통계분석의 검정력이 부족하거나 추정 결과가 불안정해질 수 있기 때문입니다. 하지만 여기서 놓치기 쉬운 부분이 있습니다....

통계분석 결과를 확인하다 보면 서로 다른 변수에서 똑같은 p값이 나오는 경우가 있습니다. 예를 들어 두 변수 모두 p=.003으로 나타났다면 같은 수준의 결과라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 분석표를 자세히 보면 회귀계수의 크기도 다르고, 영향의 방향도 다를 수 있습니다. p값이 같다고 해서 두 결과의 의미까지 같은 것은 아닙니다. 1️⃣ p값은 영향력의 크기를 알려주지 않습니다 p값은...

설문조사를 진행하다 보면 가장 신경 쓰이는 숫자가 있습니다. 바로 목표 응답자 수입니다. 300명을 모집하기로 했다면 응답자가 300명에 도달하는 순간 드디어 조사가 끝났다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 막상 데이터를 확인해보면 응답자 조건이 맞지 않거나, 불성실 응답이 포함되어 있거나, 특정 집단에 응답이 몰려 있을 수도 있습니다. 목표 인원을 채웠다는 것과 분석에 사용할 수 있는 데이터를 확보했다는...

설문조사도 끝났고, SPSS 통계분석도 끝났고, 결과표까지 논문에 넣었다면 거의 다 왔다고 생각하기 쉽습니다. 그런데 논문 제출이나 심사를 앞두고 의외로 자주 발견되는 것이 통계표의 사소한 불일치입니다. “본문에는 p < .05라고 썼는데 표에는 다른 값이 들어가 있고…” “표마다 표본 수가 왜 다르지?” 분석 방법 자체가 잘못된 것이 아니더라도 표와 본문의 숫자가 맞지 않거나 변수명이 제각각이면...

연구를 설계하다 보면 “실험을 해야 하는 연구일까?” “설문조사만으로도 연구가 가능할까?” 라는 고민을 하게 됩니다. 이때 먼저 확인해야 하는 것이 실험연구와 비실험연구의 차이입니다. 두 연구는 연구자가 변수를 직접 조작하는지 여부에서 가장 큰 차이가 있습니다. 그렇다면 실험연구와 비실험연구는 어떻게 다를까요? 오늘은 두 연구방법의 차이와 연구 설계에서 확인해야 할 사항을 알아보겠습니다. 1️⃣ 실험연구는 연구자가 변수를 조작합니다...

논문에서 가설을 작성할 때 “두 변수는 관련이 있을 것이다”처럼 관계만 제시하는 경우가 있습니다. 하지만 선행연구와 이론적 근거를 바탕으로 변수 간 관계의 방향까지 구체적으로 설정할 수도 있습니다. 예를 들어 “A가 증가할수록 B도 증가할 것이다”처럼 긍정적인 방향을 제시하는 것입니다. 그렇다면 가설의 방향은 왜 중요할까요? 오늘은 연구가설에서 방향을 설정하는 이유와 주의해야 할 점을 알아보겠습니다. 1️⃣ 가설의...

논문을 쓰기 시작하면 가장 먼저 길어지는 부분이 서론인 경우가 많습니다. 연구 주제가 중요하다는 것을 보여주려고 관련 통계도 넣고, 사회적 배경도 설명하고, 선행연구도 하나씩 추가합니다. 그러다 보면 어느새 서론이 몇 페이지씩 길어집니다. 하지만 서론은 많이 쓰는 것이 중요한 게 아니라 독자가 ‘왜 이 연구를 해야 하는지’ 이해하도록 만드는 것이 중요합니다. 1️⃣ 서론의 역할은 모든...

설문을 만들다 보면 비슷한 문항이 반복되는 것을 피하려고 일부 문장을 반대로 표현하기도 합니다. “나는 이 서비스를 신뢰한다.” “나는 이 서비스를 신뢰하지 않는다.” 얼핏 보면 다양한 방향으로 질문해서 응답을 더 꼼꼼하게 받을 수 있을 것 같습니다. 하지만 부정형 문항이 많아질수록 오히려 응답자의 혼란과 측정 오류가 커질 수 있습니다. 1️⃣ 응답자가 문장의 방향을 놓칠 수...

연구를 진행하다 보면 종속변수가 점수나 평균값이 아니라 ‘예/아니오’처럼 두 가지 범주로 구성되는 경우가 있습니다. 예를 들어 “제품을 구매하셨습니까?” “취업 경험이 있습니까?” 처럼 결과가 두 가지 중 하나로 나타나는 경우입니다. 이때 일반적인 회귀분석을 그대로 적용해도 될지 고민될 수 있습니다. 그렇다면 종속변수가 ‘예/아니오’라면 어떤 분석을 사용해야 할까요? 오늘은 이처럼 이분형 종속변수를 분석할 때 고려해야 할...