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...

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...