통계 기초부터 statory 사용법까지
통계가 처음이어도 괜찮습니다. 네 편의 기초와 두 편의 심화로, 데이터 준비부터 결과 읽는 법까지 안내합니다.
통계가 뭔가요
통계는 어렵지 않습니다 — 다 볼 수 없는 많은 것을 숫자로 요약해서, 감이 아니라 근거로 판단하는 방법입니다.
통계는 "요약"입니다
카페를 한다고 상상해 보세요. 한 달치 판매 기록이 수천 줄이면 전부 읽을 수 없습니다. "하루 평균 300잔, 가장 많이 팔린 건 아메리카노" — 이렇게 큰 자료를 몇 개의 숫자로 줄이는 것이 통계의 첫 번째 얼굴, 기술통계(현황을 서술하는 통계)입니다.
통계는 "비교와 관계"입니다
요약 다음은 질문입니다. "주말 매출이 평일보다 정말 많은가?"(비교), "기온이 오르면 아이스 음료가 더 팔리는가?"(관계). 두 번째 얼굴, 추론통계는 이런 차이와 관계가 우연인지 진짜인지 확인합니다.
우연과 진짜 — 유의성
주말 매출이 평일보다 5잔 많았다면 우연일 수 있습니다. 50잔 많았다면 우연이라 보기 어렵습니다. 통계는 "이 차이가 우연이라 보기 어려운 정도"를 계산해 주는데, 이것이 유의성입니다. statory 결과에 붙는 유의성 뱃지가 바로 이 판정입니다.
표본과 전체
모든 손님에게 물어볼 수 없으니 일부(표본)에게 묻고 전체를 추정합니다. 표본이 충분히 크면 추정은 안정됩니다 — 설문에서 "몇 명이면 되나요"라는 질문이 중요한 이유입니다.
statory에서는
이 개념들을 외울 필요는 없습니다. 데이터를 올리면 statory가 요약(기본 배터리)과 비교·관계(설계 통계)를 자동으로 수행하고, 결과마다 유의성 뱃지와 일상어 해설을 붙여 드립니다.
어떤 데이터가 필요한가요
분석의 절반은 데이터의 모양입니다 — 행은 한 사람(사례), 열은 하나의 질문(변수), 이 표 한 장이면 시작할 수 있습니다.
기본 모양: 행 = 사람, 열 = 변수
설문이라면 한 행이 응답자 한 명, 한 열이 질문 하나입니다. 첫 행에는 변수 이름(예: 성별, 만족도)을 적습니다. 엑셀(xlsx)·CSV·SPSS(sav) 파일을 그대로 올릴 수 있고, 인터뷰라면 문서 하나가 사례 하나입니다.
DATAMAP — 데이터의 설명서
변수 이름만으로는 "1"이 남자인지 여자인지 알 수 없습니다. DATAMAP은 변수 라벨과 값 라벨을 담는 별도 시트('변수 정보'·'변수값')로, 데이터와 함께 올리면 statory가 자동으로 병합해 모든 표와 그래프에 사람이 읽는 라벨을 붙입니다. 설문을 설계 중이라면 설계 도우미가 DATAMAP 초안을 만들어 드립니다.
다문항 척도의 이름 규칙
"직무 만족"을 5문항으로 묻는다면 Q1_1, Q1_2 … Q1_5처럼 같은 접두사에 번호를 붙이세요. statory가 묶음을 자동 감지해 신뢰도를 검증하고 합산변수(평균)를 만들어 분석합니다.
결측과 이상치는 걱정하지 마세요
빈 칸(결측)이나 튀는 값(이상치)이 있어도 됩니다. 업로드하면 자동 진단이 먼저 살펴보고, 자동 경로에서는 보이지 않게 처리하며, 정밀하게 다루고 싶으면 데이터 전처리 화면(/prep)에서 직접 조정할 수 있습니다.
정량 분석과 정성 분석
statory는 세 가지 질문 위에 서 있습니다 — 숫자로 답할 질문, 말과 글에서 찾을 질문, 그리고 둘을 잇는 질문.
정량 — 숫자로 답하는 질문
"성별에 따라 만족도가 다른가"(차이), "스트레스와 소진이 관련 있는가"(관계), "무엇이 이직 의도를 좌우하는가"(영향). 설문 점수·매출 같은 숫자 데이터가 재료이고, 결과는 통계량과 유의성으로 나옵니다.
정성 — 말과 글에서 찾는 질문
"이용자들이 무엇을 이야기하는가"(주제), "의견을 어떻게 분류할 수 있나"(코딩), "누가 누구와 연결되는가"(관계망). 인터뷰 전사·개방형 응답이 재료이고, 결과에는 반드시 원문 발췌가 근거로 붙습니다.
혼합 — 둘을 잇는 질문
"만족 집단과 불만족 집단은 다르게 말하는가"처럼 숫자와 글을 함께 쓸 때입니다. statory는 정량 결과 옆에 집단별 목소리를 나란히 놓아 줍니다.
특수·전략 — 데이터 없이도 가능한 판단
"여러 대안 중 무엇을 고를까"(AHP·TOPSIS), "협상이 깨지면 차선책은"(게임이론) 같은 의사결정 분석은 표 데이터 없이 판단 구조만 입력해 완주할 수 있습니다.
statory에서는
분석 선택 화면이 이 구분 그대로 세 갈래(정량·정성·특수/전략)로 나뉘어 있고, 데이터를 올리면 각 방법의 자격(쓸 수 있는지)을 미리 판정해 보여줍니다.
statory를 이렇게 씁니다
대문에서 목적을 고르고 자료를 붙이면 접수처가 이어받습니다 — 그다음은 두 길에서 고릅니다.
대문에서 접수처까지
대문(/)의 「분석 시작」에 카드가 셋입니다 — 정량(설문·실험·수치 데이터) · 정성(인터뷰·문서·자유응답 텍스트) · 의사결정·게임이론(순위·평가·쌍대비교 설문 파일을 읽거나, 대안·기준을 화면에서 입력). 카드에 파일을 붙이면 접수처(/intake)로 가고, 접수처가 자료를 어떻게 읽었는지 문장으로 먼저 알려 줍니다. 어느 쪽인지 모르겠으면 블록 바로 밑 「무엇을 분석할지 모르시면 → 분석 안내소」가 출구입니다.
접수처의 두 길 — 가볍게 · 제대로
정량에서 갈리는 것은 하나입니다: 준비를 지금 할 것인가. 「가볍게」는 전처리 없이 지금 자료 그대로 — 핵심통계(/core7) · 번개통계(/quick). 「제대로」는 빠진 값·측정수준을 먼저 점검한 뒤 — 전처리(/prep)로 가고, 점검이 끝난 자료라면 그 칸의 「바로 분석」으로 곧장 갑니다. 두 칸은 같은 크기이고 어느 쪽도 추천하지 않습니다. 정성은 정성 현관(/qual)으로, 의사결정은 판단관(/analysis?scope=special)으로 이어집니다.
데이터를 올리면 자동으로 안내합니다
어떤 분석을 할지 모르겠다면, 데이터만 올려 주세요. 데이터 유형을 살펴보고 적합한 분석 순서를 추천해 드립니다.
데이터 분석 안내
대문 → 데이터 분석 카드 → 파일 첨부 → 안내소(/intake) · 방법을 모르면 분석 안내소(/analysis)
이미 엑셀·CSV·SAV 같은 데이터가 있다면 데이터 분석 카드에서 파일을 첨부해 시작하세요. 무엇을 분석할지 모르시면 분석 안내소에서 방법을 고를 수 있습니다.
좋은 입력 예시
- "이 설문 데이터에서 성별에 따른 만족도 차이를 보고 싶어요"
- "연도별 매출과 광고비의 관계를 분석해줘"
- "인터뷰에서 주요 주제를 찾고 싶어요"
- "고객 의견의 긍정·부정을 보고 싶어요"
추천 경로
- 파일을 함께 올리면 데이터 유형(숫자·글)과 품질을 먼저 살펴봅니다.
- 분석 방법을 모르면 아래 카테고리에서 목적에 맞는 방법을 고르세요.
- 분석을 시작하려면 반드시 데이터를 업로드해야 합니다.
심화 — 직접 경로 상세
한 걸음씩 직접 고르며 갈 때 만나는 화면들과, 갈림길마다의 선택 기준입니다.
/prep — 전처리 본가
결측·이상치 진단과 자동 수정, AI 라벨 축약, 새 변수 만들기(연산·재코딩·구간화·케이스 필터), 작업 저장·복원까지. 정밀하게 다듬은 뒤 하단 [분석 선택으로]로 넘어갑니다. 기준: 데이터를 손볼 필요가 없으면 건너뛰어도 됩니다.
분석 선택 — 세 갈래와 자격 배지
/analysis는 정량·정성·특수/전략 세 갈래로 나뉩니다. 데이터가 연결되면 각 방법 카드에 자격이 표시됩니다 — 쓸 수 없는 방법은 흐려지고 이유 한 줄(예: "수치형 변수 2개 필요")이 붙습니다. 기준: 흐려진 카드는 데이터를 바꾸거나 다른 방법을 고르라는 신호입니다.
특수·전략의 세 입구
① 선택 화면에서 직접 고르기(마법사가 입력을 안내) ② 올린 데이터에서 구조(대안×기준 행렬 등)가 감지되면 판정 카드가 제안 ③ 정성 분석 결과에서 의사결정 구조가 보이면 연결 제안. 어느 입구든 값 확정은 항상 사용자 몫입니다.
/core7 — 빠른 7종
빈도·기술통계·교차분석·t검정·ANOVA·상관·회귀를 순서대로 빠르게. 업로드 → 간단 정리 → 7종 선택 실행. 기준: 논문·보고서의 기본 표가 급할 때 최단 경로입니다.
심화 — 결과 읽는 법
statory의 결과는 피라미드입니다 — 위에서 아래로, 필요한 만큼만 내려가며 읽으세요.
1층: 핵심 발견
전체 분석에서 가장 중요한 결론 몇 줄이 맨 위에 옵니다. 시간이 없다면 여기까지만 읽어도 됩니다.
2층: 질문별 한 줄 결론 + 유의성 뱃지
연구 질문마다 결론 한 문장과 유의성 뱃지(유의함/유의하지 않음)가 붙습니다. 뱃지는 "이 차이·관계가 우연이라 보기 어려운가"의 판정입니다. 궁금한 질문만 눌러 3층으로 내려가세요.
3층: 상세 — 표·그래프·APA 문장
펼치면 통계표·그래프·논문 규격(APA) 문장·AI 해석이 나옵니다. AI 해석은 참고용이며, 수치는 항상 표가 정본입니다.
합산변수와 α(알파) 표기
"주민자치 만족도 (Q1_1~Q1_16 평균, α=.912)" 같은 라벨은 여러 문항을 평균 낸 합산변수라는 뜻입니다. α(크론바흐 알파)는 문항들이 같은 것을 재고 있는지의 신뢰도로, 0.6 이상일 때만 statory가 합산을 사용하고, 미달이면 원문항으로 분석하며 사유를 전처리 내역에 남깁니다.
데이터 개관과 근거 발췌
변수가 많으면 빈도·기술통계는 압축 표(변수당 1행)로 격리되고, 행을 누르면 분포가 펼쳐집니다. 정성 결과에는 반드시 원문 발췌가 근거로 붙습니다 — 발췌 없는 요약은 statory가 내보내지 않습니다.
측정·구조 모형 경로도
요인분석·확인적 요인분석(CFA)·구조방정식(SEM) 결과에는 잠재요인과 문항·경로를 잇는 경로도가 함께 나옵니다. 경로도는 계속 다듬는 중입니다 — 출판 품질 자동 배치·내보내기를 준비하고 있어요. 수치(적재량·경로계수·적합도)는 언제나 표가 정본입니다.
어떤 분석을 해야 할까요?
데이터를 올리면 자동으로 분석 방법을 찾아드립니다. 이미 알고 있다면 아래 카테고리에서 직접 고를 수도 있습니다.
직접 고르고 싶다면 — 아래 카테고리에서 선택
※ 분석을 시작하려면 먼저 데이터를 업로드하세요.