SPSS 돌리면 결과가 엄청 많이 나옵니다.
- 계수
- 유의확률
- R²
- 표준오차
- F값 등등
처음 보면 이런 생각 듭니다.
“다 중요한 거 아닌가?”
근데 결론부터 말하면
다 쓰면 오히려 논문이 지저분해집니다
핵심은 ‘선택’입니다 ⚠️
논문에서 중요한 건
결과를 많이 보여주는 게 아니라
필요한 결과만 보여주는 것입니다
회귀분석 기준 (이거만 기억하면 됩니다) ✔️
논문에서 기본적으로 보는 건 3개입니다.
- β (회귀계수)
- p값 (유의확률)
- R² (설명력)
이 3개면
👉 핵심 결과 전달 충분합니다
왜 다 쓰면 안 될까 🧠
SPSS는 분석용 도구라서
불필요한 값도 많이 보여줍니다.
그걸 그대로 쓰면
- 표가 복잡해지고
- 핵심이 안 보이고
- 해석이 어려워집니다
결과적으로
읽히지 않는 논문이 됩니다
사람들이 많이 틀리는 포인트 ❌
1. SPSS 그대로 복붙
→ 가장 흔한 실수
2. 의미 없는 값까지 포함
→ 표만 길어짐
3. 핵심 없이 숫자 나열
→ “그래서 뭐?” 느낌
그럼 어떤 값은 버려야 할까 📌
대표적으로 많이 빼는 값들입니다.
- 표준오차 (SE)
- t값 (필요할 때만)
- 불필요한 통계량
👉 논문 목적이 설명이지
통계 보고서가 아닙니다
결과 해석까지 연결해야 합니다 ✍️
값만 쓰면 의미 없습니다.
❌
β = .32, p < .05
✔
A는 B에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다 (β = .32, p < .05)
👉 반드시 문장으로 연결
표 구성도 중요합니다 📊
좋은 표는 이 특징이 있습니다.
- 변수명 명확
- 숫자 간결
- 핵심만 포함
👉 한눈에 이해되는 구조
논문에서는 이렇게 정리하면 충분합니다 ✔️
회귀분석 결과, 변수 A는 변수 B에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며(β = ○○, p < ○○), 설명력은 ○○로 확인되었다.
이 정도면 깔끔합니다
핵심 정리 🔥
SPSS 결과는
많이 쓰는 게 아니라
골라서 쓰는 게 중요합니다
모든 결과를 쓰는 게 아니라 필요한 결과만 쓰는 게 논문입니다
