처음 하는 논문 통계분석!! 기초 입력부터 결과 해석까지 초보 대학원생이 꼭 알아야 할 분석

논문통계분석 어디서부터 시작해야 할까?

 

“설문지도 다 만들었는데, 도대체 뭘 해야 하죠?”

논문을 쓰다 보면 가장 난감한 단계가 바로 통계분석입니다.

많은 대학원생들이 이렇게 고민합니다.

 

“SPSS를 열긴 했는데, 도대체 어떤 분석을 써야 하죠?”

“이 데이터로 회귀분석 가능한가요?”

“통계 결과는 나왔는데, 이걸 어떻게 해석하나요?”

 

 

이 글은 바로 그런 고민을 가진 대학원생을 위한 가이드입니다.

SPSS 초보부터, 실제 통계 해석까지 단계별로 알려드릴게요.

 

통계분석, 처음엔 이렇게 준비하세요.

변수 분류가 가장 먼저

• 독립변수(원인), 종속변수(결과), 통제변수를 구분합니다.
• 설문지에서 각 문항이 어떤 변수에 속하는지 명확히 해야 합니다.
• 예: ‘자기효능감’이라는 변수는 5문항으로 구성 → 평균을 구해 1개 변수로 사용

리커트 척도 정리는 필수

• 5점 척도나 7점 척도인 경우, 등간척도로 간주하고 분석 가능
• 부정 문항(역문항)은 코딩 역전환을 반드시 해야하고, 크론바흐 알파값으로 확인 가능
• 예: "나는 내 자신이 무능하다고 느낀다" → 점수가 높을수록 부정적이므로 역코딩 필요

SPSS 데이터 입력 시 주의사항

• 변수명은 영문 8자 이내(프로스세 매크로 이용에 용이)
• 결측값(Missing)은 999 등으로 지정하여 따로 처리
• 값(Value)과 라벨(Label)은 꼭 지정해 해석하기 쉽게
• 실수 많이 하는 부분: ‘예/아니오’를 숫자 1, 2로 입력하되 반드시 라벨로 설정할 것

→ 안 그러면 결과 해석에서 ‘1’과 ‘2’만 뜸

 

 

어떤 분석기법을 써야 할까?

독립표본 t검정 (2집단 비교)

• 남녀 간 차이, 전공 간 차이 등 집단 비교 분석
• 종속변수가 연속형일 때만 사용 가능
• 예: “남학생과 여학생의 스마트폰 중독 점수 차이 검정”

상관분석

• 두 변수 간의 선형 관계 확인
• 피어슨 상관계수(Pearson's r)가 0.3 이상이면 의미 있는 상관으로 볼 수 있음
• 예: “자기효능감과 삶의 질은 얼마나 관계가 있을까?”

회귀분석

• 원인 변수(독립변수)가 결과 변수(종속변수)에 미치는 영향 파악
• 단순회귀(독립변수 1개) vs 다중회귀(독립변수 2개이상) 구분 필요
• 예: “자기효능감, 회복탄력성 → 삶의 질에 미치는 영향 분석”

매개/조절효과 분석 (고급 분석)

• A → B에 영향을 미칠 때, 중간에 C가 영향을 매개하거나, D가 조절하는지 분석
• Process Macro 또는 AMOS 사용
• 예: 매개 "내면화된 수치심이 삶의 질에 영향을 줄 때, 회복탄력성이 그 관계를 매개하는가?"
• 예: 조절 "내면화된 수치심과 삶의 질 간의 관계는 사회적 지지 수준에 따라 달라지는가?"

 

통계분석 해석은 이렇게! 실전 팁 대방출

평균값 해석

• 리커트 5점 척도 기준: 3.0이면 ‘중간’, 3.5 이상이면 ‘긍정적 경향’
• 표준편차가 1 이상이면 응답이 다양함 → 분산이 큼

유의확률 (p-value) 해석

• p < .05 → 통계적으로 유의미한 결과 (내가 세운 가설 지지)
• p > .05 → 유의하지 않음 (내가 세운 가설 지지X)

회귀계수(B)의 해석

• B = 0.45 → 독립변수가 1 증가할 때 종속변수는 0.45만큼 증가
• 유의수준, 결정계수(R2), 분산팽창요인(VIF)도 함께 확인해야 신뢰도 증가

 

통계분석 자주 묻는 질문 (FAQ)

• 문항이 30개인데, 표본은 100명으로 충분한가요?

→ 최소 변수당 5~15명 이상 확보가 일반적인 기준입니다.

→ 잠재변수 개수에 따라 달라지지만, 기초분석부터 회귀분석 까진 가능합니다. 그러나 안정적인 추정과 다차원적 분석을 위해 표본은 더 많아야 합니다.

 

• 논문 통계 해석, 학과 스타일에 맞춰줘야 하나요?

→ 교육학/심리학/경영학/사회복지 등 전공별로 선호하는 용어와 분석 형식이 다릅니다.

 

• 통계분석 대행은 언제 고려해야 하나요?

→ 시간 부족, 해석 어려움, 통계를 전혀 모를 때, 학과별 맞춤형 해석을 원할 때도 추천됩니다.

 

 

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