시민인식조사 한 벌: 설문지에서 결과보고서까지
가상 자료 1,000명 · 32열 · 여섯 마디 — 접수 → 전처리 → 척도 검증 → 요인분석 → 집단 비교 → 회귀
연구 질문 — 무엇이 전반만족을 끌어올리며, 권역에 따라 무엇이 다른가?
이 사례는 영어입니다 — 원자료·표·APA 문장이 영어로 되어 있습니다.
원자료 원자료_시민인식조사_2026.csv · 12행
시연용 가상(합성) 자료 — 실제 조사가 아니고 어떤 지방자치단체의 자료도 아닙니다(도시 이름은 「○○시」). fixtures/b2b_demo/make_demo_survey.py 가 씨앗을 못박아 만든 1,000명 표본이고, 표와 문장은 backend/scripts/b2b_demo_engine_run.py 가 저장소의 엔진을 실제로 돌려 낸 실측치입니다. 그 값은 밖에서 따로 계산한 답안지와 스물두 칸을 맞대어 어긋남 0 으로 확인됐습니다(docs/parity/b2b_demo_diff.md).
| id | 성별 | 연령대 | 거주권역 | 거주기간_년 | q1 | q5 | q16 | q19_전반만족 | q21_우선투자 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R0001 | 여성 | 30-39세 | 동부권 | 16 | 3 | 4.0 | 1 | 3 | 교통 |
| R0002 | 남성 | 19-29세 | 서부권 | 10 | 3 | 4.0 | 4 | 5 | 환경·녹지 |
| R0003 | 여성 | 30-39세 | 동부권 | 4 | 4 | 5.0 | 2 | 3 | 문화·체육 |
| R0004 | 여성 | 40-49세 | 서부권 | 27 | 2 | 1.0 | 3 | 3 | 환경·녹지 |
| R0005 | 여성 | 40-49세 | 서부권 | 35 | 2 | 3.0 | 3 | 복지·돌봄 |
완주 여정 — 단계별로 실제로 만든 것
① 접수 — 누가 답했나
먼저 셉니다. 성별·거주권역·우선투자에 각각 몇 명이 있는지, 빠진 칸은 없는지. 이 마디를 건너뛰면 뒤의 모든 검정이 «몇 명 위에서 돌았는지» 모른 채 나옵니다.
총 1000명을 대상으로 성별, 거주권역, _우선투자의 빈도분석을 실시하였다. 성별은 2개 범주 가운데 '남성'이 가장 많았다(506명, 50.6%; 유효 1000명, 결측 0건). 거주권역은 4개 범주 가운데 '중앙권'이 가장 많았다(273명, 27.3%; 유효 1000명, 결측 0건). _우선투자는 6개 범주 가운데 '교통'이 가장 많았다(210명, 21.0%; 유효 1000명, 결측 0건). 전체 결측치는 0건으로 데이터 품질이 양호하였다.
② 전처리 — 역문항을 되돌리고 척도를 만든다
역문항 둘(q5·q18)을 되돌리고, 척도마다 문항 평균을 만듭니다. 되돌리기 공식은 전처리 화면이 쓰는 것과 같은 한 줄입니다. 그 뒤 전반만족과 척도 평균 넷의 생김새를 봅니다.
_전반만족 등 5개 변수에 대하여 기술통계 분석을 실시하였다(N = 1000). _전반만족의 평균은 3.24이었다(SD = 1.27, Mdn = 3.00, 범위 1.00–5.00). 왜도 = -0.17, 첨도 = -1.01로 정규 범위 내였다. 행정서비스_평균의 평균은 3.37이었다(SD = 0.87, Mdn = 3.40, 범위 1.00–5.00). 왜도 = -0.17, 첨도 = -0.62로 정규 범위 내였다. 생활환경_평균의 평균은 3.22이었다(SD = 0.89, Mdn = 3.20, 범위 1.00–5.00). 왜도 = -0.19, 첨도 = -0.64로 정규 범위 내였다. 주민참여_평균의 평균은 2.87이었다(SD = 0.91, Mdn = 3.00, 범위 1.00–5.00). 왜도 = 0.08, 첨도 = -0.56으로 정규 범위 내였다. 신뢰_평균의 평균은 3.02이었다(SD = 0.97, Mdn = 3.00, 범위 1.00–5.00). 왜도 = -0.00, 첨도 = -0.71로 정규 범위 내였다. 전체 분석 과정에서 16건의 결측치가 확인되었다.
③ 척도 검증 — 이 문항들이 한 덩이인가
행정서비스 문항 다섯이 정말 하나를 재고 있는지 Cronbach α 로 확인합니다. 문항–전체 상관과 «이 문항을 빼면 α 가 얼마가 되나»가 함께 나옵니다.
행정서비스의 내적 일관성 신뢰도를 분석한 결과, Cronbach's α = .81이었다. 총 5개 문항, 910명 응답 데이터를 분석하였다. 수정된 문항-총점 상관은 .52에서 .67 사이였다. 표준화 α = .81, 평균 문항간 상관 = .46.
④ 요인분석 — 설계대로 넷으로 갈리나
문항 열여덟을 한꺼번에 넣어 몇 개의 덩이로 갈리는지 봅니다. KMO·Bartlett 가 «요인분석을 해도 되는 자료인가»를 먼저 말하고, 그 다음 고유값과 누적 설명분산이 나옵니다.
KMO = .90, Bartlett 구형성 검정 χ²(153, N = 603) = 3685.10, p < .001. Varimax (직교) 회전을 적용하여 4개 요인을 추출하였으며, 전체 분산의 58.8%를 설명하였다. 적재량 0.4 미만 문항: 없음. 교차적재 문항: 없음. 요인 1은 q12, q11, q14와 관련이 깊다. 요인 2는 q7, q8, q6과 관련이 깊다. 요인 3은 q2, q1, q4와 관련이 깊다. 분석 표본은 N = 603명이었다. 요인 적재량은 .61에서 .80 사이였다. 요인 1은 분산의 13.5%를 설명하였다, 요인 2는 분산의 15.3%를 설명하였다, 요인 3은 분산의 15.5%를 설명하였다, 요인 4는 분산의 14.5%를 설명하였다. 공통성은 .39에서 .73 사이였다.
⑤ 집단 비교 — 권역에 따라 생활환경이 다른가
집단이 넷이라 t검정 셋을 돌리지 않고 분산분석 하나를 돌립니다. 효과가 유의하면 사후검정(Tukey HSD)이 어느 권역 쌍이 갈렸는지 이름을 댑니다.
거주권역에 따른 생활환경_평균의 차이를 검정하기 위해 일원배치 분산분석을 실시하였다(N = 1000). 생활환경_평균에 대한 일원배치 분산분석 결과, 집단 간 유의한 차이가 있었다(F(3, 996) = 8.52, p < .001, η² = .03). 집단별 기술통계는 동부권(M = 3.12, SD = 0.88), 서부권(M = 3.04, SD = 0.87), 신도시권(M = 3.36, SD = 0.91), 중앙권(M = 3.35, SD = 0.87)이었다. 등분산 가정은 충족되었다(Levene p = .890). 사후검정(Tukey HSD): 동부권↔신도시권(p = .021), 동부권↔중앙권(p = .024), 서부권↔신도시권(p < .001), 서부권↔중앙권(p < .001).
⑥ 회귀 — 무엇이 전반만족을 끌어올리나
척도 평균 넷을 설명변수로 두고 전반만족을 예측합니다. 표준화 계수 β 가 영역별 우선순위를 주고, VIF 가 «설명변수끼리 너무 닮지 않았는가»를 함께 답합니다.
_전반만족에 대한 다중회귀분석을 실시하였다. 회귀모형은 통계적으로 유의하였다(R² = .59, 수정 R² = .59, F(4, 979) = 355.56, p < .001). 모형의 설명력은 59.2%였다. 이는 투입된 4개 독립변수가 _전반만족 분산의 약 59%를 설명함을 의미한다. 각 독립변수의 영향력을 살펴보면, 행정서비스_평균은 _전반만족에 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다(B = 0.54, SE = 0.04, β = .37, t(979) = 14.46, p < .001). 다음으로 생활환경_평균은 _전반만족에 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다(B = 0.37, SE = 0.03, β = .26, t(979) = 11.15, p < .001). 다음으로 신뢰_평균은 _전반만족에 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다(B = 0.29, SE = 0.03, β = .22, t(979) = 8.72, p < .001). 마지막으로 주민참여_평균은 _전반만족에 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다(B = 0.25, SE = 0.03, β = .18, t(979) = 7.49, p < .001). 즉, 행정서비스_평균, 생활환경_평균, 신뢰_평균, 주민참여_평균이 높을수록 _전반만족이 높아지는 것으로 해석할 수 있다. 다중공선성 진단 결과 최대 VIF는 22.22(행정서비스_평균)로, 다중공선성 우려이었다.
핵심 산출
① 접수 — 빈도표
누적 퍼센트: 유효 응답 기준 누적 비율
| 변수명 | 항목 | 빈도 | 퍼센트 | 유효 퍼센트 | 누적 퍼센트 |
|---|---|---|---|---|---|
| 성별 | 남성 | 506 | 50.6 | 50.6 | 50.6 |
| 성별 | 여성 | 494 | 49.4 | 49.4 | 100.0 |
| 거주권역 | 동부권 | 224 | 22.4 | 22.4 | 22.4 |
| 거주권역 | 서부권 | 246 | 24.6 | 24.6 | 47.0 |
| 거주권역 | 신도시권 | 257 | 25.7 | 25.7 | 72.7 |
| 거주권역 | 중앙권 | 273 | 27.3 | 27.3 | 100.0 |
| q21_우선투자 | 교통 | 210 | 21.0 | 21.0 | 21.0 |
| q21_우선투자 | 문화·체육 | 131 | 13.1 | 13.1 | 34.1 |
| q21_우선투자 | 복지·돌봄 | 176 | 17.6 | 17.6 | 51.7 |
| q21_우선투자 | 일자리·경제 | 166 | 16.6 | 16.6 | 68.3 |
| q21_우선투자 | 주거·도시정비 | 137 | 13.7 | 13.7 | 82.0 |
| q21_우선투자 | 환경·녹지 | 180 | 18.0 | 18.0 | 100.0 |
| 합계 | 1000 | 100.0 | 100.0 | 100.0 |
② 전처리 — 기술통계량 요약
| 변수 | N | 평균 | 표준편차 | 분산 | 표준오차 | 중위수 | 1사분위수 | 3사분위수 | 최소값 | 최대값 | 왜도 | 첨도 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| q19_전반만족 | 984 | 3.24 | 1.27 | 1.62 | 0.041 | 3.0 | 2.0 | 4.0 | 1.0 | 5.0 | -0.174 | -1.014 |
| 행정서비스_평균 | 1000 | 3.37 | 0.87 | 0.76 | 0.028 | 3.4 | 2.8 | 4.0 | 1.0 | 5.0 | -0.173 | -0.617 |
| 생활환경_평균 | 1000 | 3.22 | 0.89 | 0.80 | 0.028 | 3.2 | 2.6 | 3.8 | 1.0 | 5.0 | -0.189 | -0.642 |
| 주민참여_평균 | 1000 | 2.87 | 0.91 | 0.83 | 0.029 | 3.0 | 2.2 | 3.5 | 1.0 | 5.0 | 0.077 | -0.563 |
| 신뢰_평균 | 1000 | 3.02 | 0.97 | 0.93 | 0.031 | 3.0 | 2.2 | 3.8 | 1.0 | 5.0 | -0.003 | -0.713 |
③ 척도 검증 — 신뢰도 분석 결과 (α = 0.809, 우수)
Cronbach's α = 0.809 (우수) · 표준화 α = 0.809 · 문항 수 = 5, 사례 수 = 910 · 평균 문항간 상관 = 0.459 · 판정 기준: 문항-총점 상관 0.30 미만 = 검토 필요, 0.30~0.40 = 수용 가능, 0.40 이상 = 양호
| 문항 | 평균 | 표준편차 | 문항-총점 상관 | 제거 시 α |
|---|---|---|---|---|
| q1 | 3.410 | 1.153 | 0.672 | 양호 |
| q2 | 3.387 | 1.179 | 0.647 | 양호 |
| q3 | 3.357 | 1.176 | 0.579 | 양호 |
| q4 | 3.388 | 1.164 | 0.562 | 양호 |
| q5 | 3.298 | 1.174 | 0.523 | 양호 |
④ 요인분석 — 요인분석 적합성 검정
| 지표 | 값 | 해석 |
|---|---|---|
| KMO | 0.8989 | 우수 |
| Bartlett χ² | 3685.10 | - |
| Bartlett df | 153 | - |
| Bartlett p | < .001 | 적합 |
④ 요인분석 — 고유값 및 설명 분산
| 요인 | 고유값 | 분산비율 | 누적 | Kaiser |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.6906 | 31.61% | 31.61% | ● |
| 2 | 2.0844 | 11.58% | 43.19% | ● |
| 3 | 1.5658 | 8.70% | 51.89% | ● |
| 4 | 1.2520 | 6.96% | 58.85% | ● |
| 5 | 0.7705 | 4.28% | 63.13% | |
| 6 | 0.7115 | 3.95% | 67.08% | |
| 7 | 0.6752 | 3.75% | 70.83% | |
| 8 | 0.6390 | 3.55% | 74.38% | |
| 9 | 0.5871 | 3.26% | 77.64% | |
| 10 | 0.5626 | 3.13% | 80.77% |
⑤ 집단 비교 — 생활환경_평균 — 사후검정 (Tukey HSD)
| 비교 | 평균차 | 표준오차 | p | 95% CI | 판정 |
|---|---|---|---|---|---|
| 동부권 vs 서부권 | 0.090 | 0.058 | .690 | [-0.120, 0.300] | 비유의 |
| 동부권 vs 신도시권 | -0.233 | 0.057 | .021 | [-0.440, -0.025] | 유의 |
| 동부권 vs 중앙권 | -0.226 | 0.056 | .024 | [-0.430, -0.021] | 유의 |
| 서부권 vs 신도시권 | -0.322 | 0.056 | < .001 | [-0.525, -0.120] | 유의 |
| 서부권 vs 중앙권 | -0.315 | 0.055 | < .001 | [-0.515, -0.116] | 유의 |
| 신도시권 vs 중앙권 | 0.007 | 0.054 | > .999 | [-0.190, 0.205] | 비유의 |
⑤ 집단 비교 — 거주권역에 따른 차이분석
생활환경_평균: η²=0.025, ω²=0.022, 사후검정(Tukey HSD): 동부권↔신도시권(p=.021), 동부권↔중앙권(p=.024), 서부권↔신도시권(p=< .001), 서부권↔중앙권(p=< .001)
| 변수 | 집단 | N | 평균 | 표준편차 | SS | df | MS | F | p | η² | ω² |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 생활환경_평균 | 동부권 | 224 | 3.12 | 0.882 | 19.925 | 3 | 6.642 | 8.520 | < .001 | 0.025 | 0.022 |
| 서부권 | 246 | 3.04 | 0.874 | ||||||||
| 신도시권 | 257 | 3.36 | 0.909 | ||||||||
| 중앙권 | 273 | 3.35 | 0.867 | ||||||||
| 집단 내 | 776.402 | 996 | 0.780 | ||||||||
| 합계 | 796.326 | 999 |
⑥ 회귀 — _전반만족에 영향을 미치는 요인
종속변수: _전반만족 · N = 984 · 모형 요약 행: R²·수정 R²는 값 열에, 모형 F는 검정통계량·유의확률 열에 싣습니다. · 다중공선성 주의: 행정서비스_평균, 생활환경_평균, 주민참여_평균, 신뢰_평균
| 변수 | B | 표준오차 | 베타 | t | p | VIF |
|---|---|---|---|---|---|---|
| (상수) | -1.331 | 0.125 | -10.673 | < .001 | - | |
| 행정서비스_평균 | 0.537 | 0.037 | 0.369 | 14.461 | < .001 | 22.22 |
| 생활환경_평균 | 0.369 | 0.033 | 0.260 | 11.148 | < .001 | 15.78 |
| 주민참여_평균 | 0.246 | 0.033 | 0.177 | 7.489 | < .001 | 13.67 |
| 신뢰_평균 | 0.286 | 0.033 | 0.217 | 8.721 | < .001 | 15.58 |
| R² | 0.592 | |||||
| 수정 R² | 0.591 | |||||
| 모형 F(4, 979) | 355.563 | < .001 |
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