직원 만족도 설문 — 핵심 7종으로
- 무엇을 알고 싶었나:
- 부서마다 만족도가 다른가, 그리고 만족도가 낮으면 정말 떠나려 하는가?
- 자료 모양:
- 설문 응답표 · CSV · 120행 × 10열
- 걷는 길:
- 핵심7 → 실린 자료 확인 → 레일에서 물음 고르기 → 그 물음에 맞는 통계
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사례로 배우기
방법마다 원자료부터 완주한 결과, 논문형 표까지 한 벌로 볼 수 있습니다. 구경만 해도 되고, 「내 작업대로 복사」해서 직접 만져 봐도 되고, 같은 길을 내 데이터로 걸어도 됩니다.
세 축 사례 — 이 자료로 실제 길을 걸어 보기
사례를 고르면 자기 파일을 올렸을 때와 「똑같은 화면」에 도착합니다. 자동으로 실행되는 것은 없습니다 — 첫 정지점까지 데려다 놓을 뿐입니다.
정량
정리가 필요한 설문 — 빈칸·역문항·이상치
- 무엇을 알고 싶었나:
- 이 자료를 분석에 쓰기 전에 무엇을 손봐야 하는가?
- 자료 모양:
- 설문 응답표 · CSV · 빈칸과 역문항 포함 · 120행 × 8열
- 걷는 길:
- 접수처 → 읽은 결과 확인 → 「제대로」 정밀 전처리
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프로그램 전후 만족도 — 같은 사람을 두 번 재면
- 무엇을 알고 싶었나:
- 프로그램 전후로 만족도가 달라졌는가, 그리고 그 변화가 참여 여부에 따라 다른가?
- 자료 모양:
- 사전·사후 응답표 · CSV · 집단과 배경 둘 포함 · 120행 × 6열
- 걷는 길:
- 접수처 → 읽은 결과 확인 → 물음 「변화·종단」 → 자격 통과 엔진 고르기
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왜 떠나려 하는가 — 업무량·소진·이직의도
- 무엇을 알고 싶었나:
- 업무량이 이직의도를 높이는 것은 소진을 지나서인가?
- 자료 모양:
- 원인·매개·결과 + 통제 둘 · CSV · 200행 × 6열
- 걷는 길:
- 접수처 → 읽은 결과 확인 → 물음 「기제」 → 자격 통과 엔진 고르기
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정성
AI 보도 12건 — 어떤 프레임으로 말하는가
- 무엇을 알고 싶었나:
- 같은 기술을 두고 지역마다 다른 이야기를 하는가?
- 자료 모양:
- 기사 발췌표 · CSV · 매체·지역·날짜·발췌 · 12행 × 5열
- 걷는 길:
- 접수처 → 정성으로 배정 → 준비대(단위 확정)
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설문 자유응답 — 부서·연차와 함께
- 무엇을 알고 싶었나:
- 무엇이 불편한지, 그리고 그 불편이 부서마다 다른지?
- 자료 모양:
- 자유응답 + 메타 열 · CSV · 24행 × 4열
- 걷는 길:
- 접수처 → 정성으로 배정 → 준비대(단위 확정 → 메타 결합)
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의사결정·게임이론
평가표 파일 — 다섯 후보를 네 기준으로
- 무엇을 알고 싶었나:
- 기준이 여럿일 때 누가 앞서는가, 그리고 기준의 방향은 누가 정하는가?
- 자료 모양:
- 대안×기준 표 · CSV · 5행 × 5열
- 걷는 길:
- 접수처 → 표로 감지 → 준비(기준 방향 고르기) → 확정
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정책 우선순위 설문 — 세는 규칙이 승자를 바꾼다
- 무엇을 알고 싶었나:
- 여섯 사람의 순위를 하나로 모으면 무엇이 1위가 되는가?
- 자료 모양:
- 순위 문항 설문 · CSV · 6행 × 4열
- 걷는 길:
- 접수처 → 순위 문항 감지 → 순위표 확정 → 사회선택
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전문가 쌍대비교 — 서로 어긋난 답을 어떻게 할까
- 무엇을 알고 싶었나:
- 세 기준의 가중치를 판단으로 뽑되, 일관성이 낮은 응답자는 어떻게 하는가?
- 자료 모양:
- 「A vs B」 쌍대비교 설문 · CSV · 4행 × 4열
- 걷는 길:
- 접수처 → 쌍대비교 감지 → 응답자별 CR 보기 → 확정(정지점)
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장형 보수표 — 두 전략이 만나는 네 칸
- 무엇을 알고 싶었나:
- 상대도 나처럼 생각한다면 어디에서 멈추는가?
- 자료 모양:
- 전략 쌍·보수 표(장형) · CSV · 4행 × 4열
- 걷는 길:
- 접수처 → 보수표로 감지 → 게임 엔진이 표를 직접 읽음
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파일 없이 — 협상 전 내 대안 점검(BATNA)
- 무엇을 알고 싶었나:
- 합의가 깨졌을 때 나에게 남는 것은 무엇인가?
- 자료 모양:
- 자료 없음 — 화면에서 직접 입력
- 걷는 길:
- 판단 진열 → BATNA 입력칸 → 실행
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완주된 연구 한 벌 보기
정성 · 완주
담론 프레임 — 세계 언론의 AI 보도
world_press 실데이터 파생 · AI 보도 발췌 12건
같은 AI를 말해도 지대마다 프레임이 다르다 — Entman 4기능 코딩과 교차표를 봅니다.
한 벌 보기정성 · 완주현상학 — 회복을 산다는 것
합성 인터뷰 5명분 · 회복 경험 발화 35건
판단중지 메모에서 본질 구조 기술까지 — 현상학 완주의 실물을 봅니다.
한 벌 보기정성 · 완주내러티브 — 회복 생애 이야기
합성 생애 인터뷰 1인 · 발췌 전사 40마디(약 90분 분량)
시간축 재구성과 전환점 2곳 — 한 사람의 이야기가 어디서 꺾이고 돌아서는지 봅니다.
한 벌 보기정성 · 완주근거이론 — 주민자치 참여의 조건
합성 인터뷰 8명분 · 발화 48건
자료에서 이론으로 — 개방 코딩부터 축·선택 코딩, 포화 점검까지 한 벌을 봅니다.
한 벌 보기정성 · 완주CQR — 대학원생의 논문 스트레스
합성 인터뷰 6사례 · 2코더 이중 코딩 · 감사자 점검 포함
두 코더의 독립 코딩이 κ·합의 기록·감사자 점검을 거쳐 일반적/전형적/가변적 빈도표가 되는 과정을 봅니다.
한 벌 보기정성 · 시연소시오메트리 — 팀 회고, 글에서 관계 지도로
합성 팀 회고 인터뷰 · 7인 · 관계 튜플 16건 확정
회고 인터뷰의 문장이 관계 튜플 → 7×7 행렬 → 스타·다리·클리크·고립 네 구조가 되는 다리를 봅니다.
한 벌 보기혼합 · 완주혼합 완주 — 주민자치 참여, 근거이론에서 설문으로
탐색적 순차 설계 · 합성 응답 240명 (범주 → 문항 → α → EFA → 회귀)
질적 범주가 설문 문항이 되고, 응답 240명이 α·EFA·회귀로 이어지는 혼합 완주를 봅니다.
한 벌 보기정량 · 완주작은 설문 하나를 끝까지: 빈도에서 회귀까지
지어낸 설문 60명 · 여섯 마디 — 빈도 → 기술통계 → t검정 → 일원 ANOVA → 상관 → 회귀
정량 분석 한 벌이 어떤 차례로 도는지, 표와 APA 문장이 어떻게 나오는지 끝까지 봅니다. 자료도 결과도 영어입니다.
이 사례는 영어입니다 — 원자료·표·APA 문장이 영어로 되어 있습니다.
한 벌 보기정량 · 완주시민인식조사 한 벌: 설문지에서 결과보고서까지
가상 자료 1,000명 · 32열 · 여섯 마디 — 접수 → 전처리 → 척도 검증 → 요인분석 → 집단 비교 → 회귀
조사기관이 받는 것과 같은 모양의 자료 한 벌이 엔진을 어떤 차례로 지나 표와 문장이 되는지 끝까지 봅니다.
한 벌 보기정량 · 완주민원 12개월 한 벌: 일간·주간·월간은 서로 다른 것을 묻는다
가상 자료 17,305건 · 14열 · 다섯 마디 — 접수 구조 → 일간(지금 어떤가) → 주간(달라지고 있는가) → 월간(왜 그런가) → 설명
지자체가 이미 쌓고 있는 모양의 민원 자료가 주기마다 어떤 물음을 받고 어떤 엔진을 지나는지 끝까지 봅니다.
시연용 가상(합성) 자료 · 실제 지자체 아님(○○시)
한 벌 보기정량 · 완주프로그램 전후로 달라졌나 — 사전·사후 한 벌
가상 자료 120명 · 6열 · 여섯 마디 — 누가 답했나 → 점수의 생김새 → 대응표본 t → 비모수 대안 → 사전 점수를 통제한 집단 비교 → 장형으로 바꾸어 시점 × 집단
같은 사람을 두 번 재면 무엇을 할 수 있는지, 그리고 「참여한 쪽이 더 올랐나」를 어떻게 가리는지 끝까지 봅니다.
연습용 가상 자료 · 실제 조사 아님
한 벌 보기정량 · 완주왜 떠나려 하는가 — 업무량과 이직의도 사이의 소진
가상 자료 200명 · 6열 · 네 마디 — 생김새 → 상관 → 매개분석 → 위계 회귀(통제·원인·매개)
두 변수가 함께 움직이는 것에서 멈추지 않고 「무엇을 지나서 그렇게 되는가」까지 갑니다.
연습용 가상 자료 · 실제 조사 아님
한 벌 보기