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# 통계분석 AI — 숫자를 문장으로 바꾸는 14가지 통계분석은 AI 지시문이 가장 많은 모듈입니다. **분석 기법마다 전용 해석문**이 따로 있습니다. ## 어떤 분석에 붙어 있나 | 갈래 | 지시문 | |---|---| | 기초 | 기술통계 | | 모수 검정 | 모수통계, 회귀분석, 분산분석 | | 구조방정식 | PLS-SEM, CB-SEM | | 효과 분석 | 매개효과, 조절효과, 집단 비교 | | 특수 분석 | AHP, DEA, HLM(다층분석) | | 기타 | 고급분석, 범용 해석 | ## 공통으로 무엇을 시키는가 모든 해석 지시문은 같은 뼈대를 씁니다. > 결과를 한국어로 쉽게 해석하고, 주요 수치의 통계적 의미와 시사점을 설명해 주세요. > 1. 주요 결과 요약 2. 통계적 유의성 해석 3. 실질적 시사점 **세 번째 항목이 중요합니다.** 유의성만 말하고 끝내지 않고 실질적 의미까지 짚게 되어 있습니다. `p < .05`는 "차이가 있다"이지 "차이가 크다"가 아니기 때문입니다. ## 왜 분석마다 따로 두었나 같은 지시문으로 모든 분석을 해석하면 그 기법에서 꼭 봐야 할 값을 놓칩니다. 예를 들어 PLS-SEM은 신뢰도·AVE·경로계수·R²를, DEA는 효율성 점수·참조집합·개선 목표치를 봐야 합니다. 기법별로 나누어 두면 그 기법의 언어로 설명이 나옵니다. ## 연구자가 반드시 할 일 **AI는 나온 숫자를 설명할 뿐, 그 분석이 적절했는지는 판단하지 않습니다.** 1. **가정 점검** — 정규성·등분산·독립성이 충족되었는가. 깨졌다면 다른 검정으로 바꿔야 합니다 2. **수치 대조** — 생성된 문장의 숫자가 결과표와 일치하는지 하나씩 봅니다 3. **방향 확인** — 정(+)·부(-)와 유의 여부가 뒤바뀌지 않았는지 봅니다 4. **효과크기** — p값만 보고하면 심사에서 지적받습니다. 효과크기를 함께 씁니다 해석문은 결과 절의 **초안**입니다. 왜 그런 결과가 나왔는지(논의)는 연구자가 씁니다.
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