대문으로
어떻게 질문하면 좋을까?
질문은 짧아도 괜찮습니다. 다만 무엇을 알고 싶은지, 어떤 변수나 이론을 떠올리는지 함께 적으면 statory가 더 좋은 연구설계를 만들 수 있습니다.
AI 기반 분석 (AI 오케스트라 모드)
질문 → LLM 1차 설계 → 4축 수집/보조 → 정제 → LLM 최종 설계 → 분석
데이터가 없어도 시작할 수 있습니다. statory가 공식 통계·뉴스·학술·영상 자료를 찾고, 분석 목적에 맞는 통계 방법을 고릅니다.
좋은 질문 예시
- "왜 한국 출산율이 낮을까?"
- "청년 실업률이 결혼율에 미치는 영향은?"
- "교육 수준과 행복도의 관계를 분석해줘"
피하면 좋은 질문
- "분석해줘" — 변수와 목적이 없습니다.
- "뭐든 좋은 거" — 무엇을 비교하거나 설명할지 알기 어렵습니다.
추천 광로: 추상적 질문 + 변수 1~3개 + 분석 목적(비교·관계·예측 등)을 함께 적으세요.
이론 기반 분석 (이론기반 모드)
이론 선택 → 이론 기반 1차 설계 → 4축 수집/보조 → 정제 → LLM 이론 수정 → 분석
학술 연구나 가설 검증에는 이론 기반 모드가 더 적합합니다. 17개 이론 시드를 바탕으로 변수와 경로를 먼저 잡고, 데이터에 맞게 설계를 조정합니다.
좋은 질문 예시
- "계획된 행동 이론으로 청년 결혼 의향을 분석해줘"
- "사회 자본 이론으로 출산율 차이를 설명해줘"
- "Big Five로 한국인 우울증 차이를 분석"
추천 광로
- 학술 연구 목적을 적으세요.
- 검증하고 싶은 가설이나 이론적 프레임을 함께 적으세요.
이론을 이미 알고 있다면 이론 이름을 먼저 적고, 모르면 분석 목적과 핵심 변수를 적어도 됩니다.
데이터 기반 AI
사용자 데이터 업로드 → AI 1차 설계 → 4축 수집 보조 → 정제 → AI 최종 설계 → 분석
가진 데이터에 추가로 공식 통계·뉴스·학술·영상 자료를 AI가 자동으로 더 모아 분석 폭을 넓히는 방식입니다. §22.10 진입점 4, AI 오케스트라 B 분기(데이터 일부)와 정합합니다.
좋은 질문 예시
- "이 설문 데이터에 더해 같은 시기 뉴스·통계도 함께 봐줘"
- "내 매출 데이터에 업계 평균을 자동으로 붙여서 비교해줘"
- "이 우울증 척도 데이터에 관련 학술 자료를 더해 해석해줘"
피하면 좋은 질문
- "이 파일도 보고 웹도 봐줘" — 어떤 보조 자료가 필요한지 불명확합니다.
- "알아서 다 해줘" — 비교 대상과 분석 목적이 없습니다.
추천 광로: 가진 데이터만으로 부족할 때 사용하세요. AI가 변수 부족이나 시계열 부족을 자동으로 보완합니다.