논문통계방법 무료자료

안녕하세요, 여러분.

오늘은 논문 통계분석에서 데이터를 입력하고 처리하는 과정 중

 특히 중요한 코딩과 역코딩 처리법에 대해 알아보겠습니다.

많은 대학원생들이 설문 데이터를 수집한 후 바로 통계 분석에 들어가는데요, 사실 그 전에 꼭 거쳐야 할 과정이 있습니다.

바로 설문 문항을 숫자로 바꾸는 ‘코딩’ 과정과, 

일부 문항의 방향성을 바꾸는 ‘역코딩(Reverse Coding)’ 과정입니다.

데이터 입력과 코딩의 기본 개념

먼저 코딩이란 무엇일까요?

코딩은 설문 응답 결과를 숫자로 정리하는 작업입니다. 예를 들어,

“전혀 그렇지 않다”는 1, “매우 그렇다”는 5처럼 각 응답을 숫자로 치환하는 것을 의미합니다.

이렇게 숫자로 정리된 데이터를 SPSS나 엑셀에 입력하면, 본격적인 통계분석을 할 수 있게 되는 거죠.

그런데 문제는, 모든 문항이 동일한 방향으로 구성되어 있지 않다는 것입니다.

왜 역코딩이 필요한가요?

설문지에는 긍정문과 부정문이 혼합되어 있는 경우가 많습니다.

예를 들어 “나는 맡은 일을 끝까지 해낸다”는 긍정문이고, “나는 일을 자주 미룬다”는 부정문입니다.

하지만 이 둘 모두 성실성이라는 하나의 개념을 측정하고 있죠.

이 경우, 점수가 동일하더라도 의미가 정반대가 될 수 있습니다.

예를 들어, 부정문에서 5점을 준다면 이는 '성실하지 않음'을 의미하므로, 반대로 해석해줘야 합니다.

이처럼 문항의 방향성을 맞춰주는 작업이 역코딩입니다.

SPSS에서 역코딩 처리하는 방법

그렇다면 역코딩은 어떻게 할 수 있을까요?

SPSS에서는 두 가지 방식이 있습니다.

첫 번째는 같은 변수로 코딩 변경, 두 번째는 다른 변수로 코딩 변경입니다.

같은 변수로 코딩 변경은 원래 변수 자체를 수정하는 방식입니다. 즉, 원본이 바뀝니다.

다른 변수로 코딩 변경은 원본은 그대로 두고, 새로운 변수를 생성해서 그 안에 역코딩된 값을 저장합니다.

오늘은 같은 변수로 코딩 변경 방법을 중심으로 설명드릴게요.

SPSS에서 역코딩 입력하기 

먼저 SPSS에서 [변환 → 같은 변수로 코딩 변경]을 클릭합니다.

역코딩이 필요한 변수를 선택하여 오른쪽으로 이동시킵니다.

그다음 [기존값 및 새로운 값] 버튼을 클릭하면, 숫자를 바꾸는 창이 뜹니다.

여기서 예를 들어 5점 척도라면,

1은 5로, 2는 4로, 3은 그대로 두고, 4는 2로, 5는 1로 바꿉니다.

4점 척도일 경우에는 1↔4, 2↔3처럼 처리합니다.

모든 값을 입력했으면 ‘추가’ → ‘계속’ → ‘확인’을 누르면 끝입니다.

그러면 SPSS 출력창에 “변수가 재코딩 되었습니다”라는 메시지가 나타납니다.

역코딩 문항 찾는 법

1. 문장 중 ‘~않다’, ‘~못한다’, ‘~자주 그렇지 않다’ 등의 표현이 있다면 부정문 가능성이 큽니다.

이러한 문장들은 긍정적인 의미의 응답일지라도 실제로는 부정적인 행동이나 성향을 나타내는 내용일 수 있기 때문에,

점수를 그대로 분석에 사용하면 척도의 방향성이 뒤바뀌는 오류가 발생합니다

2. 설문지 제작 당시 체크하지 못했다면, 분석 전 설문 문항을 다시 한번 꼼꼼히 살펴보는 것이 좋습니다.

설문지를 만들 당시에는 이 부분을 간과하기 쉬운데요, 분석에 들어가기 전에 다시 한 번 문항을 꼼꼼히 읽고,

의미가 다른 방향으로 설정되어 있는 문항이 있는지 확인하는 과정이 반드시 필요합니다.

특히 한 척도 내 문항들이 모두 ‘긍정 방향’으로 정렬되어 있어야 요인분석, 신뢰도 분석 등에서 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 역코딩이 필요한 문항은 SPSS 변수명에 _R 같은 표시를 붙여 구분하면 좋습니다

실제로 SPSS에서 분석을 진행할 때는 역코딩이 필요한 문항을 따로 구분해두는 것이 좋습니다.

이때 추천하는 방법은, 역코딩한 변수명 끝에 _R을 붙이는 것입니다.

예를 들어,

원래 문항 변수명이 Q7이라면, 역코딩한 변수명은 Q7_R로 지정합니다.

이렇게 하면 향후 분석이나 결과 해석 과정에서 실수를 줄이고, 어떤 변수가 역코딩되었는지도 한눈에 파악할 수 있습니다.

또한, 코드북이나 데이터 사전에도 이와 같은 명칭 규칙을 기록해두면,

본인은 물론이고 다른 연구자나 논문 심사자에게도 데이터 처리의 신뢰도를 높여줄 수 있습니다.

지금까지 정리된 내용을 다시 정리해볼까요?

코딩은 데이터를 숫자로 바꾸는 기초 작업입니다.

역코딩은 문항 방향성을 통일하기 위한 필수 작업입니다.

SPSS에서는 쉽게 역코딩을 처리할 수 있으며, 원본 유지 여부에 따라 두 가지 방식 중 선택할 수 있습니다.

역코딩을 하지 않으면 통계 결과가 왜곡될 수 있으므로 반드시 체크해야 합니다.

오늘 포스팅은 여기까지 정리 할게요 

논문 통계를 정확히 하려면 데이터 입력부터 정리까지 신중하게 처리해야 합니다.

여러분의 분석 결과가 정확하고 신뢰도 높게 나올 수 있도록, 역코딩 과정을 꼭 숙지해 주세요 :) 

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