대학원 생활을 하다 보면,연구 얘기를 편하게 나눌 사람 하나 없는 순간이 있습니다. 논문, 실험, 데이터, 교수님, 진로, 취업, 유학, 연구비, IRB…주변 친구들에게는 설명하기도 어렵고, 같은 대학원생 아니면 공감도 잘 안 되죠. 그래서 만들었습니다.대학원생이 대학원생을 위해 만든 커뮤니티, K-Grad입니다! 🤝 K-Grad는 이런 모임입니다 같은 대학원생끼리 알고 지내자에서 출발한 모임입니다. 💬 이런 분들께 특히 잘...

대학원생 커뮤니티 K-grad에서대학원생들을 위한 오프라인 모임과 오픈채팅을 함께 운영하려고 합니다. K-grad는 대학원생들이 서로 정보를 공유하고,연구·논문·진로 관련 이야기를 편하게 나눌 수 있도록 만들어진 커뮤니티입니다. 특정 전공이나 학교 중심이 아니라, 대학원생이라면 누구나 참여할 수 있는 구조를 지향하고 있습니다. 이번에 준비한 내용은 두 가지입니다. 1️⃣ 오프라인 모임 대학원생들이 실제로 만나연구, 논문, 진로, 대학원 생활 전반에 대해자유롭게...

연구를 시작할 때 자주 하는 말이 있습니다. 설문 먼저 만들어서 돌려보고, 결과 나오면 그때 분석 생각해볼게요. 얼핏 보면 자연스러운 순서 같지만,이 방식은 나중에 분석 단계에서 반드시 막히는 구조를 만들어냅니다. 설문은 데이터를 모으는 단계가 아니라,분석을 가능하게 만드는 설계 단계이기 때문입니다. 1️⃣ 분석은 설문 이후가 아니라, 설문 이전에 시작됩니다 회귀분석을 할 계획이라면이미 설문을 만들 때부터...

설문조사를 다 끝냈습니다.응답도 충분히 받았고, 표본 수도 나쁘지 않습니다. 그런데… 요인분석이 묶이지 않고,신뢰도가 낮게 나오고,회귀분석 결과도 어딘가 애매합니다. 이럴 때 가장 먼저 떠올리는 생각이 있습니다. 표본 수가 부족했나…? 하지만 놀랍게도, 이런 상황의 원인은 표본 수가 아닌 경우가 훨씬 많습니다. 문제는 이미 데이터를 모은 이후가 아니라, 설문을 설계하던 그 순간에 만들어져 있는 경우가 대부분입니다....

논문을 쓰다 보면 이런 순간이 옵니다. 이 변수… 넣어야 하나?이 변수 빼면 교수님이 뭐라고 하실까?변수가 너무 많으면 안 좋은 거 아닌가…?🤯 결국 분석을 하다 보면, 모형에 변수를 얼마나 넣어야 하는지가 가장 어려운 문제가 됩니다. 특히 초보 연구자일수록👉 일단 다 넣자는 선택을 하게 되죠. 하지만 변수는 많다고 좋은 게 아닙니다. 이번 글에서는👉 논문에서 변수를...

논문 분석을 하다 보면 이런 순간이 옵니다. 분석은 다 했는데…이 결과를 그대로 써도 되나?교수님이 뭐라고 하실 것 같은데…😥 통계 결과는 숫자로 명확한데,해석 문장을 쓰려는 순간 손이 멈추는 경우요. 이럴 때 문제는 분석이 아니라 해석의 기준에 있는 경우가 많습니다. 이번 글에서는👉 논문에서 ‘안전한 결과 해석’이 무엇인지👉 어디까지 말해도 되고, 어디서 멈춰야 하는지정리해볼게요. 🔍 결과...

표본 수를 ‘감’이 아니라 ‘논리’로 정하는 방법 연구나 설문조사를 설계할 때 가장 먼저 막히는 질문이 있습니다. “도대체 몇 명에게 물어봐야 하지?” 표본 수는 많을수록 좋다는 말이 틀린 건 아닙니다.다만 연구 설계에서 그 말은 현실적으로는 무책임한 조언이 되기 쉽습니다. 표본 수를 무턱대고 늘리면 시간과 비용이 급격히 증가하고,반대로 너무 적으면 실제 효과가 있어도 통계적으로 잡히지...