명목변수 때문일 확률이 큽니다 회귀분석을 하다 보면, 특히 위계적 회귀나 다중 회귀를 할 때통제변수를 자연스럽게 넣게 됩니다. 성별, 연령, 지역, 전공, 직군, 학교유형 같은 변수들이죠. 문제는 여기서부터입니다. 분석은 돌아갔는데결과를 어떻게 써야 할지 모르겠고계수 해석이 말이 안 되는 느낌이 든다. 이런 경험, 한 번쯤 있으셨을 겁니다. 그 원인 중 하나가 바로 명목변수를 잘못 넣은...

설문지 만들 때, 처음엔 다들 이렇게 생각합니다. 이 정도면 충분히 물어본 것 같은데다들 이런 문항 쓰니까 괜찮겠지 그래서 논문 몇 편 참고해서 문항 가져오고,표현은 내 연구 맥락에 맞게 살짝 고치고,빠진 것 같아서 질문 몇 개 더 추가합니다. 그런데 막상 분석 단계에 가면 문제가 터집니다. 이때 대부분 뒤늦게 깨닫습니다.👉 설문지는 ‘질문지’가 아니라 ‘측정도구’라는 사실을요....

설문조사를 드디어 끝냈습니다.응답 수도 채웠고, 엑셀 파일도 받았고,이제 SPSS 열어서 분석만 하면 될 것 같죠? 그런데 이 타이밍에 제일 많이 나오는 말이 이겁니다. 분석은 했는데 결과가 이상하다데이터부터 다시 보자 이유는 단순합니다.👉 설문이 끝났다고, 데이터가 바로 분석 가능한 상태는 아니기 때문이에요. 1️⃣ 설문 완료 ≠ 분석 준비 완료 설문조사가 끝났다는 건응답이 모였다는 뜻이지,분석해도 된다는...

설문지 어떻게 만드시나요? 논문이나 연구 자료를 보다 보면설문지 만드는 건 다른 부분보다 상대적으로 쉬워 보이기도 합니다. 레퍼런스 논문에서 문항 몇 개 가져오고,내 연구 맥락에 맞게 표현 조금 고치고,빠진 것 같아서 질문 몇 개 더 추가하고,응답자가 헷갈릴까 봐 선택지는 줄이고… 그렇게 설문지를 완성합니다. 그런데 막상 분석을 하려고 보면, 👉 분석이 안 됩니다. 😭😭😭👉 신뢰도가...

설문조사나 양적 연구를 설계하다 보면 한 번쯤 이런 고민을 하게 됩니다. 🤔 “표본오차를 줄이려면 결국 표본 수를 늘리면 되는 거 아닌가요?” 결론부터 말하면 절반은 맞고, 절반은 아닙니다. 표본오차는 완전히 없앨 수는 없지만,연구자가 어떤 선택을 하느냐에 따라 충분히 ‘관리’할 수 있는 영역이에요. 이번 글에서는통계적으로 검증된 원리와연구 설계 단계에서 실제로 선택 가능한 방법을 중심으로표본오차를 어떻게...

절반은 맞고, 절반은 아닙니다. 표본오차는✔ 완전히 없앨 수는 없지만✔ 연구자의 선택에 따라 충분히 ‘관리’할 수 있는 영역이에요. 이번 글에서는통계적으로 검증된 원리 +연구 설계 단계에서 실제로 선택 가능한 방법을 중심으로표본오차를 어떻게 관리해야 하는지 정리해볼게요. 1️⃣ 가장 확실한 방법: 표본 수를 늘린다 👥 표본오차 공식을 떠올려보면, 핵심 변수는 하나입니다. 👉 n (표본 수) 표본 수가...

“본 조사의 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±3.1%p입니다.” 설문조사 결과를 보면, 본격적인 결과 해석에 들어가기 전에 꼭 확인하는 정보들이 있습니다. 그리고 거의 빠지지 않고 등장하는 문장이 바로 이것이죠. “본 조사의 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±3.1%p입니다.” 그런데 막상 보면 이런 생각이 듭니다. 🤔 3.1%p라는 숫자는 어디서 나온 걸까?🤔 표본오차는 어떻게 계산되는 걸까?🤔 이걸 실제로는 어떻게 해석해야 하지?...

SPSS로 명목변수 처리하는 가장 확실한 방법 회귀분석을 하다 보면 꼭 마주치는 질문이 하나 있습니다. “명목변수는 회귀분석에 어떻게 넣나요?” 답은 하나입니다.더미변수(Dummy Variable)로 변환해서 사용해야 합니다. 회귀분석은 숫자의 증가·감소를 해석하는 분석이기 때문에성별, 지역, 종교처럼 범주만 있는 변수는 그대로 사용할 수 없습니다. 그래서 명목변수를 0과 1로 바꿔 해석 가능한 형태로 만드는 과정이 필요하고,그게 바로 더미변수입니다. 더미변수(Dummy...