상관계수를 APA 7판으로 쓰는 법
상관은 가장 짧게 적는 결과이면서 가장 자주 잘못 적는 결과입니다. 문장에 필요한 것, 표가 나은 때, 실제 예, 심사자가 짚는 실수 여섯을 적습니다.
문장에 반드시 들어갈 것
자유도(N − 2) 또는 표본 크기를 붙인 r, p값, 방향(정적·부적)을 말로, 그리고 — APA 7판이 요구하는 — 신뢰구간. 무엇과 무엇이 상관됐는지 적습니다. 「변수들이 상관됐다」는 아무것도 말하지 않습니다.
틀
나이는 점수와 정적 상관이 있었다, r(58) = .31, p = .015, 95% CI [.06, .52]. 유의하지 않을 때: 나이와 만족도는 유의한 상관이 없었다, r(58) = .12, p = .36, 95% CI [−.14, .36].
틀의 수는 형식 예시입니다.
r과 p는 앞의 0을 뺍니다 — 둘 다 1을 넘을 수 없습니다. r은 소수 둘째 자리, p는 셋째 자리(또는 p < .001).
표가 나은 때
변수가 셋 이상이면 계수도 셋 이상입니다. 상관행렬로 냅니다 — 변수를 세로로, 칸에 r, 유의는 별표와 주석으로, 앞 열에 M과 SD — 그리고 본문은 쌍마다 나열하지 말고 표를 가리킵니다.
실제 예
지어낸 표본 60명에서 나이는 점수와 정적 상관이 있었다, r(58) = .26, p = .041, 95% CI [.01, .49]. 같은 표본에서 만족도와 점수는 함께 움직이도록 만들어졌고 r(58) = .87였다 — 아주 큰 r은 발견이 아니라 자료가 만들어진 방식일 수 있다는 것을 보여 줍니다.
이 수는 행렬을 계산한 엔진이 낸 것입니다. 같은 표본이 여섯 마디 따라 하기에 있습니다.
r을 믿기 전에
Pearson r은 직선 관계만 잽니다. 산점도를 먼저 보세요 — 곡선, 천장, 극단값 두셋이 아무것도 설명하지 않는 r을 만듭니다. 서열 자료이거나 극단값이 뚜렷하면 Spearman rho를 적고 그 이유를 씁니다.
심사자가 짚는 실수 여섯
- N이나 자유도 없는 r — 20명의 r = .31과 2,000명의 r = .31은 다른 주장입니다.
- 수만 보고 「약하다·강하다」 — 분야 관례를 적거나 신뢰구간을 주세요. 이름표는 근거가 아닙니다.
- 인과 동사 — 「나이가 점수를 높인다」. 상관은 「관련이 있었다」까지입니다.
- r·p 앞의 0 — 0.31이 아니라 .31.
- r²를 「분산의 10%를 설명」이라고 구간 없이 — 불확실성이 없는 추정치는 없습니다.
- 열 쌍을 본문에 나열 — 그것은 표입니다.
수는 어디서 오나
Statory에서는 행렬을 낸 계산이 문장까지 만듭니다 — 둘이 어긋날 수 없습니다. 엔진마다 기존 통계 소프트웨어와 항목별로 맞춰 보고 그 대조표를 공개합니다 — 정확도 페이지를 보세요.
ChatGPT·Claude에 표를 붙여 넣어도 같은 엔진이 돕니다.