논문통계방법 무료자료

안녕하세요, 드림셀파 논문컨설팅입니다.

오늘은 석사·박사 논문을 준비하는 많은 대학원생분들이 가장 고민하는 부분 중 하나,

 바로 통계 분석 후 연구결과를 논문 본문에 옮기는 방법에 대해 이야기해보려고 합니다.

상담 중 자주 듣는 질문 중 하나가

분석은 끝났는데, 이걸 논문에 어떻게 써야 할지 모르겠어요

라는 말입니다.

특히, 분석 결과가 내가 설정한 가설과 반대로 나왔을 때는 더더욱 혼란스러워하시죠.

이번 글에서는 다음 세 가지 내용을 중심으로 정리해드릴게요.

통계 분석 후 논문으로 옮길 때 자주 하는 실수들

실수를 줄이기 위한 팁

하나씩 알려드릴게요~ 

이미지 캡션

분석결과를 논문에 쓸 때 자주 하는 실수들

논문을 작성하다 보면 표는 많고 수치는 많은데, 

그 수치가 무슨 의미인지 설명하지 않는 경우가 많습니다. 또는 유의확률(p값)만 보고 가설을 채택하거나, 방향성까지 제대로 따져보지 않는 경우도 많고요. 

아래에 대표적인 실수를 정리해봤습니다.

첫번째, 숫자만 보여주고, 해석은 하지 않는 경우 

분석결과를 쓸 때 단순히 "B = .127, p < .05"처럼 수치만 적고 끝내는 경우가 많습니다.

하지만 이 수치가 어떤 의미인지 직접 설명하지 않으면, 독자는 그 결과가 중요한지, 어떤 방향의 관계인지 알기 어렵습니다.

사례)

 “B = .127, p < .05” → 이렇게만 쓰지 말고,

“X가 Y에 유의미한 정(+)의 영향을 미친 것으로 나타났다”고 풀어 써주세요.

이렇게 하면 결과의 방향과 의미를 정확히 전달할 수 있어요.

두번째, p값만 보고 가설을 채택하는 경우 

통계 분석에서 p값이 .05보다 작으면 보통 ‘유의하다’고 하죠.

그런데 가설의 방향(예: 정(+)의 관계)이 정해져 있는데, 분석 결과가 반대 방향(음(-))으로 나왔음에도 불구하고

그냥 유의하다고 해서 가설을 채택하는 실수가 종종 있습니다.

사례 )

가설: A는 B에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

결과: B = –.150, p = .03 → 유의미하지만 방향이 반대

 이 경우는 가설 기각이 맞습니다. 방향까지 고려해야 해요

세번째, 여러 결과 중 어떤 게 더 중요한지 서술하지 않는 경우 

다중회귀 분석처럼 여러 독립변수가 있을 때, 각 변수의 영향력을 비교하거나 우선순위를 설명하지 않고

결과만 나열하는 경우가 많습니다.

이럴 땐 어떤 변수가 가장 큰 영향을 줬는지, 어떤 변수는 영향이 적었는지를 명확히 말해줘야 해요.

네번째, 내 연구 결과를 기존 연구와 비교하지 안는 경우 

내가 분석한 결과가 기존 연구와 같은 방향인지, 혹은 반대인지 비교하지 않고 그냥 넘어가는 경우도 많습니다.

하지만 이건 연구자 스스로 자신의 결과를 정당화할 기회를 놓치는 셈이에요.

사례) 

“본 연구에서는 X가 Y에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다.”

여기서 멈추지 말고,

 “이는 김OO(2022)의 연구와 반대되는 결과로, 본 연구의 표본 특성 또는 문화적 차이가 영향을 미친 것으로 보인다”

이런 식으로 비교와 해석을 추가해주는 게 중요합니다.

실수를 줄이기 위한 논문 작성 팁

하나. 가설과 분석 결과를 표로 비교해보기

가설의 방향성과 실제 분석 결과가 일치하는지 한눈에 확인할 수 있도록 표로 정리해보면

, 글로만 정리했을 때 발생할 수 있는 실수를 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 가설에서는 ‘A는 B에 정(+)의 영향을 미칠 것이다’라고 했는데,

 분석 결과에서 B값이 음(-)으로 나왔다면, 

이를 명확하게 눈에 띄게 확인할 수 있어 혼동을 피할 수 있습니다.

둘. 문장으로 해석할 것

수치만 나열하지 말고 문장으로 해석하는 습관을 들이세요.

논문에서 “B = .132, p < .05”와 같은 수치 정보는 중요하지만, 이를 그대로 나열하기만 하면 독자는 그 의미를 파악하기 어렵습니다.

따라서 “변인 A는 변인 B에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다”처럼 문장 형태로 해석해주는 것이 바람직합니다.

이러한 해석은 논문의 전달력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

셋. 분석 → 해석 → 결론 순서로 정리

통계 결과표만 보여준 뒤 곧바로 가설 채택 여부를 말하는 방식은 독자에게 혼란을 줄 수 있습니다.

보다 설득력 있는 흐름을 위해, 먼저 결과표를 제시하고 → 수치를 해석하며 → 마지막에 가설을 채택하거나 기각하는 방식으로 글을 구성하는 것이 좋습니다.

이런 구성은 심사위원이나 독자가 논리의 흐름을 따라가는 데에도 큰 도움이 됩니다.

넷. 통계 결과를 기존 연구와 비교해 설명하기

 통계 결과를 기존 연구와 비교해 설명하는 것이 필요합니다.

나만의 연구 결과가 기존 연구들과 어떤 점에서 유사하거나 다른지를 설명하면, 논문이 단순한 데이터 나열을 넘어 이론적 의미를 갖는 결과물로 인정받을 수 있습니다.

예를 들어 “본 연구 결과는 김OO(2019)의 결과와 유사한 양상으로 나타났으며, 동일한 맥락에서 해석될 수 있다”는 식의 설명을 덧붙이면 연구의 타당성을 높일 수 있습니다.