논문을 쓰다 보면 이상한 순간이 있습니다. 첫 문장은 썼습니다. 두 번째 문장도 어떻게든 이어갑니다. 그런데 세 번째 문장에서 멈춥니다. 커서를 깜빡거리며 몇 분을 고민합니다. 한 문장을 지웠다가, 다시 쓰고, 또 지웁니다. 결국 30분이 지나도 바뀐 것은 한 문장뿐입니다. 글이 안 써지는 게 아니라 생각이 안 정리된 것이다 많은 대학원생들이 이럴 때 자신이 글을...

논문를 읽다 보면 이런 생각이 들 때가 있습니다. “분석도 비슷한데…” “같은 통계를 썼는데…” “왜 어떤 논문은 훨씬 좋아 보일까?” 실제로 좋은 논문와 평범한 논문의 차이는 복잡한 통계 기법보다 훨씬 다른 곳에서 나타나는 경우가 많습니다. 1️⃣ 좋은 논문은 ‘왜?’를 끝까지 설명합니다 평범한 논문은 결과만 보여줍니다. 👉 유의한 영향을 미쳤다. 👉 가설이 채택되었다. 에서 끝나는...

논문 분석을 하다 보면 많은 분들이 변수끼리 상관이 너무 높은 것만 걱정합니다. 대표적으로 👉 다중공선성(VIF) 👉 높은 상관계수 같은 문제입니다. 그런데 반대로 변수들이 너무 독립적이라면 어떨까요? 서로 거의 관계가 없다면 오히려 좋은 연구일까요? 생각보다 꼭 그렇지만은 않습니다. 1️⃣ 변수는 ‘적당한 관계’가 필요합니다 예를 들어 직무만족이 조직몰입에 영향을 준다는 연구를 한다고 가정해보겠습니다. 그런데 두...

설문 데이터를 정리하다 보면 생각보다 자주 보게 되는 정보가 있습니다. 바로 👉 응답 시간(Response Time)입니다. 예를 들어 30문항짜리 설문인데 1분 만에 끝낸 응답자가 있습니다. 그 순간 이런 생각이 듭니다. “이거 제대로 읽은 거 맞나?” “삭제해야 하는 거 아닌가?” 실제로 많은 연구자들이 응답 속도를 데이터 품질 판단 기준으로 활용합니다. 하지만 응답 시간이 짧다고 무조건...

논문을 시작할 때 많은 사람들이 변수와 가설부터 고민합니다. 하지만 교수님들은 의외로 다른 질문을 먼저 하는 경우가 많습니다. “왜 이 사람들을 대상으로 했나요?” “연구 대상자는 적절한가요?” “이 결과를 누구에게 적용할 수 있나요?” 사실 연구에서 변수만큼 중요한 것이 있습니다. 바로 👉 연구 대상자입니다. 아무리 분석을 잘해도 대상자를 잘못 정하면 연구 전체가 흔들릴 수 있습니다. 1️⃣...

논문을 진행하다 보면 이상한 순간이 있습니다. 아직 설문조사도 끝나지 않았습니다. 통계분석도 시작하지 않았습니다. 그런데 벌써 걱정합니다. “결과가 안 나오면 어떡하지?” “가설이 다 기각되면?” “유의미한 결과가 안 나오면 큰일 아닌가?” 심지어 아직 데이터를 수집하는 중인데 결과부터 걱정하는 경우도 있습니다. 대학원생들이 가장 많이 하는 걱정 논문을 처음 쓰면 좋은 결과가 나와야 좋은 논문이라고 생각합니다. 그래서...

설문지를 만들다 보면 한 번쯤 고민하게 되는 항목이 있습니다. 바로 👉 기타(직접 입력)입니다. 선택지를 만들다가 “혹시 내가 생각 못 한 답이 있으면 어떡하지?” 싶어서 일단 기타를 넣는 경우가 많습니다. 그런데 의외로 기타 항목은 많이 넣는다고 좋은 것이 아닙니다. 잘 넣어야 하고, 필요할 때만 넣어야 합니다. 1️⃣ 기타는 ‘모르는 답’을 위한 공간입니다 기타 항목의...

논문 분석을 시작하면 많은 사람들이 가장 먼저 보는 것이 있습니다. 바로 👉 p값 👉 회귀계수 👉 가설 채택 여부 입니다. 결과가 궁금하니까 당연한 일입니다. 그런데 의외로 교수님들이 먼저 보라고 하는 것은 통계표가 아닐 때가 많습니다. 바로 📊 그래프입니다. 왜 그럴까요? 1️⃣ 그래프는 데이터의 ‘이상 신호’를 보여줍니다 예를 들어 평균값만 보면 문제가 없어 보일...