분석 전에 자료를 손봐야 하나요?

역지표 설정, 결측값 확인, 필터링을 먼저 하시는 것이 좋습니다. 자료 준비 도구가 화면 안에 있습니다.

SSRA에서 t-검정이나 분산분석도 되나요?

일반 통계분석에서 모수통계(t-검정, 일원배치 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 위계적 회귀)와 비모수통계(카이제곱 등)를 제공합니다.

회귀분석을 할 수 있나요?

회귀분석과 위계적 회귀분석을 일반 통계분석에서 실행할 수 있습니다. 종속변수가 순서 있는 범주면 서열 로지스틱, 순서 없는 범주 셋 이상이면 다항 로지스틱 회귀를 씁니다.

사전점수를 통제하고 집단을 비교할 수 있나요?

공분산분석(ANCOVA)으로 공변량을 통제한 뒤의 집단 차이와 조정된 평균, 회귀 기울기 동질성 검정, 쌍별 비교를 함께 볼 수 있습니다.

필요한 표본 크기를 계산할 수 있나요?

검정력 분석에서 t-검정·분산분석·상관·회귀·카이제곱의 효과크기와 유의수준, 목표 검정력을 넣으면 필요한 표본 수를 계산합니다(G*Power 와 같은 방식). 응답 자료가 없어도 됩니다.

결측값은 어떻게 처리하나요?

결측값 분석에서 변수별 결측 비율·결측 패턴·Little 의 MCAR 검정을 보고, 필요하면 다중대체(PMM)로 채운 자료를 CSV 로 내려받을 수 있습니다. 원자료는 바뀌지 않습니다.

생존분석(이벤트 히스토리 분석)도 되나요?

통계분석 메뉴의 [생존분석] 카드에서 시간 변수와 사건 변수를 정하면 Kaplan–Meier 생존곡선, 중앙생존시간, Log-rank 검정, Cox 비례위험회귀(위험비)와 비례위험 가정 검정을 계산합니다. 정년퇴직·사망처럼 관심 사건을 막는 다른 사건이 있으면 «경쟁위험»(누적발생함수·Gray 검정·Fine–Gray), 연 1회 패널처럼 기간 단위 자료면 «이산시간 위험모형»을 고르면 됩니다. 패널·행정 자료는 자료 파일 등록(CSV·SPSS)으로 올려 같은 화면에서 쓸 수 있습니다. 결과는 생존분석 보고서에 들어가는 표·그림 그대로 보여 주고, [생존분석 보고서 만들기]로 바로 이어집니다.

코더 간 신뢰도(카파)도 계산되나요?

평정자 간 일치도에서 Cohen 카파(가중 포함), Fleiss 카파, 급내상관계수(ICC)를 계산합니다.

기술통계·그래프 분석

통계분석 자동화 프리미어 요금제 이상

수집한 자료의 기술통계(빈도·평균·표준편차)와 모수·비모수 통계분석 — t-검정, 분산분석, 공분산분석(ANCOVA), 상관·편상관분석, 회귀분석, 위계적 회귀, 서열·다항 로지스틱 회귀, 교차분석(카이제곱) — 을 실행하고 결과를 그래프로 그려 주는 기능이다. 결측값 분석·다중대체, 평정자 간 일치도(카파·ICC), 검정력 분석(표본크기 산출)도 함께 제공한다. 생존분석(Kaplan–Meier·Log-rank·Cox 회귀, 경쟁위험의 누적발생함수·Fine–Gray, 이산시간 위험모형)은 통계분석 메뉴의 별도 [생존분석] 화면에서 제공한다.

본 분석에 들어가기 전에 자료가 정상인지 본다. 결측값·이상치·응답 편향을 확인하고, 표본의 인구통계 특성을 정리한다. 여기서 만든 표와 그래프는 보고서에 그대로 삽입할 수 있다.

무엇이 필요한가

수집된 응답 자료

무엇이 나오는가

빈도표기술통계표t-검정·분산분석 결과표공분산분석표(조정된 평균)상관·편상관분석표회귀분석표서열·다항 로지스틱 회귀표교차분석표결측 패턴·Little MCAR 검정·다중대체 자료(CSV)카파·ICC 일치도표필요 표본크기생존곡선·위험비(HR)표그래프

사용 순서

분석할 자료를 고른다.
변수명 설정·역지표 설정·자료 필터링으로 자료를 정리한다.
기술통계·상관분석·교차분석을 실행한다.
필요한 그래프를 만든다.

용어

역지표: 뜻이 반대로 적힌 문항(예: "나는 불만족한다"). 분석 전에 점수를 뒤집어야 한다.
공분산분석(ANCOVA): 사전점수 같은 공변량의 영향을 통계적으로 걷어 낸 뒤 집단 평균을 비교하는 분석. 결과는 «조정된 평균»으로 보고한다.
편상관: 제3의 변수를 통제한 뒤 두 변수 사이에 남는 상관.
다중대체(MI): 결측값을 그럴듯한 값으로 여러 번 채워 여러 벌의 자료를 만들고, 분석 결과를 Rubin 규칙으로 합치는 결측 처리 방법.
검정력: 실제로 효과가 있을 때 그것을 통계적으로 찾아낼 확률. 보통 80% 이상을 목표로 표본크기를 정한다.
중도절단: 관찰이 끝날 때까지 사건(이직·폐업 등)을 보지 못한 사례. 생존분석은 이 사례를 버리지 않고 «그때까지는 사건이 없었다»는 정보로 쓴다.
경쟁위험: 관심 사건(예: 이직)을 더는 일어날 수 없게 만드는 다른 사건(예: 정년퇴직)이 있는 상황. 이때 Kaplan–Meier 는 누적확률을 부풀리므로 누적발생함수(CIF)와 Fine–Gray 회귀를 쓴다.
이산시간 위험모형: 연 1회 패널처럼 «몇 번째 기간에 사건이 일어났는지»만 아는 자료를 사람-기간 꼴로 펼쳐 기간별 사건 발생을 로지스틱(logit·cloglog)으로 분석하는 생존분석.
위험비(HR): Cox 회귀에서 변수가 한 단위(또는 기준범주 대비) 바뀔 때 사건 위험이 몇 배가 되는지. 1보다 크면 사건이 더 빨리 일어난다.

자주 묻는 질문

Q. 분석 전에 자료를 손봐야 하나요?: A. 역지표 설정, 결측값 확인, 필터링을 먼저 하시는 것이 좋습니다. 자료 준비 도구가 화면 안에 있습니다.
Q. SSRA에서 t-검정이나 분산분석도 되나요?: A. 일반 통계분석에서 모수통계(t-검정, 일원배치 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 위계적 회귀)와 비모수통계(카이제곱 등)를 제공합니다.
Q. 회귀분석을 할 수 있나요?: A. 회귀분석과 위계적 회귀분석을 일반 통계분석에서 실행할 수 있습니다. 종속변수가 순서 있는 범주면 서열 로지스틱, 순서 없는 범주 셋 이상이면 다항 로지스틱 회귀를 씁니다.
Q. 사전점수를 통제하고 집단을 비교할 수 있나요?: A. 공분산분석(ANCOVA)으로 공변량을 통제한 뒤의 집단 차이와 조정된 평균, 회귀 기울기 동질성 검정, 쌍별 비교를 함께 볼 수 있습니다.
Q. 필요한 표본 크기를 계산할 수 있나요?: A. 검정력 분석에서 t-검정·분산분석·상관·회귀·카이제곱의 효과크기와 유의수준, 목표 검정력을 넣으면 필요한 표본 수를 계산합니다(G*Power 와 같은 방식). 응답 자료가 없어도 됩니다.
Q. 결측값은 어떻게 처리하나요?: A. 결측값 분석에서 변수별 결측 비율·결측 패턴·Little 의 MCAR 검정을 보고, 필요하면 다중대체(PMM)로 채운 자료를 CSV 로 내려받을 수 있습니다. 원자료는 바뀌지 않습니다.
Q. 생존분석(이벤트 히스토리 분석)도 되나요?: A. 통계분석 메뉴의 [생존분석] 카드에서 시간 변수와 사건 변수를 정하면 Kaplan–Meier 생존곡선, 중앙생존시간, Log-rank 검정, Cox 비례위험회귀(위험비)와 비례위험 가정 검정을 계산합니다. 정년퇴직·사망처럼 관심 사건을 막는 다른 사건이 있으면 «경쟁위험»(누적발생함수·Gray 검정·Fine–Gray), 연 1회 패널처럼 기간 단위 자료면 «이산시간 위험모형»을 고르면 됩니다. 패널·행정 자료는 자료 파일 등록(CSV·SPSS)으로 올려 같은 화면에서 쓸 수 있습니다. 결과는 생존분석 보고서에 들어가는 표·그림 그대로 보여 주고, [생존분석 보고서 만들기]로 바로 이어집니다.
Q. 코더 간 신뢰도(카파)도 계산되나요?: A. 평정자 간 일치도에서 Cohen 카파(가중 포함), Fleiss 카파, 급내상관계수(ICC)를 계산합니다.

다음 단계

통계분석 자동화

구조방정식모형을 PLS-SEM 또는 CB-SEM 으로 실행하고, 신뢰도·타당도부터 경로계수·가설검증 결과까지 논문 표 형식으로 만들어 주는 기능이다.

보고서 작성 자동화

분석 결과의 표와 그림을 본문에 자동으로 넣어 결과보고서·논문 원고를 만들고, 마크다운·Word·Overleaf 형식으로 내보내는 기능이다.