📊  논문에서 통계를 다룰 때 가장 먼저 정리해야 할 개념이 있습니다.
바로 **기술통계(Descriptive Statistics)**와 **추론통계(Inferential Statistics)**의 구분입니다.

두 가지는 전혀 다른 목적을 가진 통계이며, 사용되는 분석방법도 완전히 다릅니다.

✅ 기술통계(Descriptive Statistics): "지금 가진 자료를 요약한다"

기술통계는 말 그대로 현재 확보된 데이터를 요약, 정리하는 데 목적이 있습니다.

• 예: 평균, 표준편차, 중앙값, 빈도수, 백분율 등
• 목적: 표본 데이터 자체의 특성을 파악하기 위함

📌 SPSS에서는 어떻게?
분석 → 기술통계 → 빈도 / 기술통계 / 탐색 메뉴에서 확인 가능.
논문에서는 표 1. 대상자의 일반적 특성 등에 해당하는 내용이 기술통계입니다.

✅ 추론통계(Inferential Statistics): "표본을 통해 전체를 추론한다"

추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단 전체에 대한 결론을 도출하려는 분석입니다.
즉, 검정, 예측, 일반화의 목적을 가지고 있습니다.

• 예: t-test, ANOVA, 상관분석, 회귀분석, 카이제곱검정 등
• 목적: 특정 가설을 검정하고, 표본 결과를 통해 전체를 추론

📌 SPSS에서는 어떻게?
분석 → 평균비교 / 일반선형모형 / 회귀분석 / 상관분석 등 다양한 메뉴를 통해 실행.
논문의 가설검정, 즉 결과 분석 파트가 바로 이 추론통계입니다.

🔍 핵심 구분 요약

구분 기술통계 추론통계

📌 실전 팁

“분석을 시작할 때 기술통계는 반드시 선행되어야 합니다.”
데이터의 분포나 기본 특성을 이해하지 않은 채 가설검정을 진행하는 건,
기초 없이 건물을 올리는 것과 같기 때문입니다.

좋은 논문결과 나오기를 바라며 궁금하시거나 문의사항은 언제든지 chsoo.lee@gmail.com 으로 메일 주세요. 

사회과학 논문을 쓰다 보면 “모수”와 “통계량”이라는 용어가 반복해서 등장합니다.
이 둘을 구분하는 것은 연구 설계와 해석의 정확성을 위해 반드시 필요합니다.

모수(Parameter)란?

모수란 전체 집단(모집단)의 특성을 나타내는 수치를 의미합니다.
예를 들어, 어떤 나라 전체 성인의 평균 키나 평균 소득처럼,
전체 구성원에 대해 말할 때 사용됩니다.

하지만 현실적으로 우리는 모집단 전체를 조사하는 것이 거의 불가능하죠.
그래서 연구자들은 표본을 추출해 그 안에서 특성을 측정하고,
그 측정값을 바탕으로 모수를 추정하게 됩니다.

통계량(Statistic)이란?

통계량은 표본에서 얻은 수치를 말합니다.
즉, 실제 조사를 통해 얻어진 데이터의 평균, 비율, 분산 등이 이에 해당합니다.

표본의 평균 소득, 표본의 성별 비율, 표본의 만족도 점수 등이 모두 통계량입니다.

왜 이 차이가 중요할까?

모수와 통계량을 혼동하면 분석 결과의 해석에 오류가 생깁니다.
우리는 표본을 통해 ‘추정’하고 있는 것이지, 실제 모집단의 수치를 ‘알고 있는’ 것이 아닙니다.
따라서 항상 오차의 가능성을 염두에 둬야 하고,
그 오차를 줄이기 위한 통계 기법들이 발전해온 것입니다.

요약하자면,

• 모수: 전체 모집단의 수치 (실제로는 알기 어려움)
• 통계량: 표본을 통해 관찰된 수치 (우리가 실제로 갖는 데이터)

이 개념 위에서 모든 추론통계(inferential statistics)가 작동합니다.
모수는 우리가 알고 싶은 것, 통계량은 우리가 실제로 갖고 있는 것입니다.

SPSS에서는 어떻게 확인할까?

SPSS에서는 통계량, 즉 표본 데이터에 기반한 수치들을 쉽게 확인할 수 있습니다.

1. Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives
2. 변수 선택 후 실행(OK)
3. 표본의 평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등이 출력됨

이 화면에 나오는 모든 수치는 통계량입니다.
우리는 이 데이터를 바탕으로 모집단(모수)의 특성을 추정하게 되는 것이죠.

추가 팁:
SPSS에서는 Confidence Interval(신뢰구간) 도 함께 확인할 수 있는데,
이것이 바로 표본에서 모수를 얼마나 정확히 추정할 수 있는지를 보여주는 핵심 도구입니다.

논문을 작성하다 보면 ‘통계’는 더 이상 선택이 아니라 필수가 됩니다.
질적 접근이든 양적 접근이든, 연구의 신뢰도와 타당성을 확보하려면 수치적 근거가 뒷받침되어야 하죠.
그런 의미에서 이번 시리즈는, 사회과학 연구자가 반드시 이해하고 있어야 할 통계의 기본 개념들을 정리해보려 합니다.

통계의 정의

통계(Statistics)는 자료를 수집하고, 정리하며, 분석하여 해석하는 일련의 절차이자 방법론입니다.
사회과학에서의 통계는 단순히 숫자를 다루는 기술이 아니라,
현상을 설명하고 예측 가능한 모델로 일반화하는 도구입니다.

즉, 연구자가 수집한 데이터를 통해

• 모집단의 특성을 파악하고,
• 가설을 검증하며,
• 결론을 도출하는 데 필요한 근거를 제공하는 역할을 합니다.

통계의 두 분류: 기술통계와 추론통계

1. 기술통계 (Descriptive Statistics)

• 자료의 분포와 특성을 요약하는 단계
• 평균, 중앙값, 표준편차, 빈도, 백분율 등
• 복잡한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 정리함
• 예: 표본의 성별 분포, 연령대 평균 등

2. 추론통계 (Inferential Statistics)

• 표본을 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 단계
• t-검정, 분산분석, 회귀분석, 상관분석, 신뢰구간 추정 등
• 모집단 전체를 조사할 수 없는 상황에서 유의미한 결론을 이끌어내는 데 사용

통계가 필요한 이유

사회과학 연구에서 통계는 단순히 분석 도구가 아닙니다.
연구문제를 수치화하고 검증 가능하게 만드는 '언어'이자, 연구 결과를 일반화할 수 있게 해주는 '근거' 입니다.

다음과 같은 이유로 통계는 필수적입니다:

• 현상의 정량적 설명: 이론적 개념을 수치로 표현 가능
• 일반화 가능성 확보: 표본으로부터 모집단을 추론
• 가설의 검정: 주관이 아닌 데이터에 기반한 결론 도출

주요 용어 정리

용어 정의

이 중에서 모수(parameter)와 통계량(statistic)의 개념은 내일 좀 더 자세히 다룰 예정입니다.

마무리하며

많은 연구자들이 통계를 “분석 단계에서만 쓰는 기술”로 인식하곤 하지만,
사실 통계는 연구 설계 단계에서부터 최종 해석에 이르기까지 전 과정에 영향을 미치는 핵심 도구입니다.

오늘은 서론에 해당하는 기본 개념을 정리했고,
다음 포스팅에서는 통계 분석에서 가장 자주 혼동되는 개념 중 하나인
모수(parameter)와 통계량(statistic)의 차이를 주제로 이어가겠습니다.

논문통계 관련하여 상담이 필요하시면 댓글이나 이메일  chsoo.lee@gmail.com 으로 연락주세요 (이메일 답변이 더 빠릅니다)

결론부터 말씀드리고 시작하겠습니다. 챗지피티에게 통계분석 여부를 물어보니 아래와 같이 답변을 하였습니다.

[SPSS를 직접 사용하여 통계 분석을 수행할 수는 없지만, SPSS로 통계 분석을 수행하는 방법에 대한 안내와 분석 절차를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, SPSS에서 데이터 입력, 회귀 분석, t-검정, ANOVA, 카이제곱 검정 등의 분석을 어떻게 진행할지에 대한 방법을 설명하거나, 관련된 SPSS 명령어와 절차를 안내할 수 있습니다.

데이터나 분석 목표에 대해 더 구체적으로 말씀해 주시면, SPSS에서 그 분석을 어떻게 설정하고 실행할 수 있는지 자세히 설명해 드릴 수 있습니다!] 

요즘은 논문통계 의뢰주시는 분들이 일단 챗지피티에게 많은 부분을 도움을 받고 저에게 메일을 보내주세요. 그러다 보니 어느 면에서는 소통이 빨리 되는 부분도 있지만, 반대로 챗지피티를 너무 맹신을 하시는 경우 진척이 안 되는 경우가 있습니다. 

논문통계는 단순하게 통계결과만 내보내는게 아닙니다. 1+2=3이라는 답을 내놓고 사회과학에서 왜 이럴 수밖에 없는가를 추론을 해야 합니다. 이 또한 지피티가 할 수도 있겠지만 제가 경험한 바로는 그저 긁어내는 답변을 위주로 하는 것 같습니다. 그도 그럴 것이 챗지피티는 새로운 것을 창조하는 게 아니라 기존의 데이터를 긁어모으는 경향이 크기 때문입니다.

예를 들어서 논문통계에 있어서 회귀분석을 하는데 영향력이 유의하게 나왔다고 가정했을 때, 이를 통한 분석결과와 시사점을 물어보니 전혀 엉뚱한 대답을 하는 경우가 부지기수였습니다. 그래서 전문적인 단어를 포함해서 다시 물어보니 조금 수정은 되었지만 여전히 논문에 올릴 만큼의 해석이나 답변은 아니었습니다.

엑셀로 데이터를 주면 일부 분석을 해주기도 하지만, 아직까지 논문통계를 전문으로 할만큼 (특히나 SPSS SAS는 못한다고 고백을 하였습니다)  지피티가 능력이 되지는 않습니다. 뭐 돈을 주고 고급버전을 사면 어떤 결과가 나올지는 모르겠지만, 그 비용으로 통계를 의뢰하는 것이 아직까지는 현명한 판단이 아닐까 합니다. 

아시다시피 논문은 일생에 한두번이고 (학위를 종류별로 취득할게 아니라면요) 서초동의 국립도서관에 내가 죽어도 남는 자료입니다. 그러니 너무 쉽게만 생각지 않으셨으면 하는 바람입니다. 

논문통계 진행하시다가 막히는점이나 궁금하신 점 언제든 문의하셔도 좋습니다. 아직까지는 제가 지피티보다 유연한 답을 드릴 수 있을 것 같습니다.

통계분석만 20년째 하고 있는 사회조사분석사 입니다.

통계문의 chsoo.lee@gmail.com 

댓글보다는 메일로 주시면 답변이 가장 빠릅니다. 

통계분석을 시작하면서 구입했던 SPSS 12.0 을 이제 보내주려 합니다. 사실 기능상에는 문제가 없습니다만 그걸 담고 있는 윈도우 10.0 노트북이 문제입니다. 켜지는데 대략 20분, 인터넷 클릭하면 대략 10분, 그러다 갑자기 모래시계와 무한로딩이 걸리네요. 그 과정을 거치고 들어가면 분석은 여전히 잘 되는데, 사실 요즘 논문에 SPSS 12.0 사용했다고 하면 왜 이리 오래된거를 쓰느냐 결과에 문제 있는거 아니냐는 등의 이의를 받곤 합니다만 그럴 일은 사실 없습니다. 계산기가 처음 나올때 1+1 =2 였듯이 지금 최신 계산기로 1+1 를 눌려봐도 결과는 2 입니다. 다만 저에게 일을 주시는 입장에서는 충분히 그럴수 있다는 판단을 하였습니다. 

몇년전에 구입한 맥북은 저에게 최대의 만족을 주고 있으며, 이번 SPSS 구입은 당연하게도 SPSS MAC 전용 26.0 버전을 구매하였습니다. 최신버전은 30.0 도 나온듯한걸로 보이는데 거기까지는 필요없고, 미국 사이트에서 약간은 디스카운트 된 가격으로 구매를 하였습니다. 아마 학생이시면 더 할인이 될듯 보이기도 합니다. 

제가 맥북을 좋아하는 이유중 하나는 다들 그러하시겠지만 뚜껑열고 바로 일하고 바로 닫고 하는 작업의 편리성 때문입니다. 물론 윈도우 노트북도 처음엔 그러하였습니다만 왜 시간이 갈수록 그렇게 오픈을 힘들게 하는지 모르겠습니다. 일 시작하려다가 진이 다빠진 정도입니다. 주변 지인들 말로는 요즘은 윈도우도 빨라지고 했다는데, 이미 애플빠가 된 이상 MAC 전용으로 구매를 하였습니다. 

설치를 하고 예전 데이터를 불러왔는데 이 부분이 잘 안되네요. 신규 데이터는 분석이 잘 되네요. 어차피 과거 데이터는 용량만 차지하고 어느정도 지나면 삭제해 버리니 이제부터는 SPSS MAC 26.0 으로 분석을 해드리겠습니다. 

이번 프로그램으로 가장 먼저 분석이 들어가는 곳은 모관공서의 고객만족도 및 직원만족도 분석입니다. 관공서나 기업체 분석은 분석이 어려운것은 아닌데 분석양이 방대하고, 모수가 엄청나게 많으며, 편집에 공을 들여야 합니다. 그래도 이런 시기에 일할수 있다는 점에 감사하는 마음으로 열심히 연말 일을 해보겠습니다.

논문통계 및 논문전체컨설팅, 기업체 마케팅 통계관련 문의는 언제든 chsoo.lee@gmail.com 으로 메일주세요. 댓글은 잘 못봅니다.

카카오톡 오픈채팅방도 열려 있습니다. https://open.kakao.com/o/scnzTdzf

어제 뉴스에 길고 길었던 코로나의 종식을 알려주네요. 돌이켜보면 바로 어제 일같은데 3년4개월이라니요. 지나간건 다행이지만 그만큼 세월이 흐름에 많은 생각을 하게 되네요. 

매년 이맘때면 통계분석의뢰가 많이 들어오는 시기입니다. 그러나 유투브에서 통계분석 영상이 꽤나 잘 되어 있어서 그걸보고 하시는 분들도 꽤 많습니다. 저도 뭔가를 할때 셀프로 할수 있는거면 무조건 해보려고 노력하는 파입니다.

근데 이 통계분석, 특히나 논문통계는 경험상 프로그램만 돌린다고 해서 뭔가 끝나는게아니라 해석과 편집 그리고 가장 중요한 이해가 필수 입니다. 왜냐하면 심사를 받아야 하니까요

왜 이런말씀을 드리냐 하면 요즘은 통계를 돌려보다가 막혀서 의뢰를 주시는 분들이 꽤나 계세요. 그러면서 어느정도 값이 나온거니 나머지 부분만 해주시고 비용을 절충해 달라고 하십니다. 

안타까운 마음이기는 하나 어차피 저도 다시 돌려봐야 하는 셈이라서 결국은 처음부터 진행을 합니다. 영상에서 하라는대로 따라하면 값은 나옵니다만 그 값으로 뭘 어떻게 해야 하는지가 막히는 겁니다. 사실 제가 20여년전 처음 논문을 쓸때 그랬거든요. 하다가 너무 막혀서 저도 전문가에 맡길까 하다가 그 비용으로 통계 수업을 들어야지 싶어서, 고려대학교에서 여름방학에 운영하는 통계강의를 들었습니다. 그리고 사회로 나와 회사를 다니면서 사회조사분석사 자격증을 취득하고, 통계분석 업무를 계속 진행하고 있습니다. 

단순 빈도분석 정도는 굳이 어려움이 없으시겠지만, 대부분의 사회과학 분야의 석사논문에서는 그래도 중급회귀정도는 들어가지 싶습니다. 당부드리고 싶은 말씀은 끝까지 셀프로 진행하실수 있다면 그보다 더 나을수는 없겠지요. 하지만 풀타임 학생이 아닌이상 그게 쉽지는 않습니다. 

차라리 시간과 비용을 절약하는 방법은 처음부터 의뢰로 가는게 낳지 싶습니다. 비단 저한테 뿐만이 아니라 많은 전문가들이 있습니다. 가급적이면 사회조사분석사 자격이 있는분이 낳겠지요. 

좋은 논문결과 나오기를 바라며 궁금하시거나 문의사항은 언제든지 chsoo.lee@gmail.com 으로 메일 주세요.