📊  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

목적 요약/정리 추론/검정
분석 대상 수집된 자료 자체 모집단에 대한 일반화
SPSS 예시 평균, 빈도, 표준편차 t검정, ANOVA, 회귀 등
논문 위치 대상자 특성 기술 가설 검정 결과

📌 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. 



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.