집단 비교 검정 보고서 작성기
t검정/ANOVA/카이제곱 결과를 APA 형식으로 변환
설명
t검정, ANOVA 또는 카이제곱 검정 결과를 바탕으로 APA 7에 맞는 논문용 결과 섹션을 작성합니다. 올바른 통계 보고 형식(t(df)=..., p=..., d=...)을 사용하고, Cohen의 기준에 따라 효과크기를 해석합니다. 세 집단 이상을 비교하는 경우 다중 비교 보정을 명시해야 한다는 점도 알려줍니다. 대상: 실험 연구 또는 비교 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
관련 스킬
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타당도·신뢰도 보고서 작성기
EFA 또는 CFA 분석 결과(KMO, Bartlett 검정, 요인 적재량, 적합도 지수, Cronbach alpha/CR/AVE)를 바탕으로 논문에 바로 활용할 수 있는 완성도 높은 방법 + 결과 섹션을 작성합니다. 적합도 지수 기준(CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 등)을 정확하게 분류하고, AVE<0.50과 같은 타당도 문제도 숨기지 않고 보고합니다. 적합한 대상: 척도 개발 또는 타당화 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
통계 보고서 + 심사 의견 대응
기술통계와 추론통계 결과(가정 검정 포함)를 바탕으로 완성도 높은 결과 섹션을 작성합니다. 정규성 또는 분산의 동질성 위반을 발견하면 이를 숨기지 않고 비모수 대안 검정을 제안합니다. 또한 학술지 심사위원이 자주 제기하는 이의 제기(예: "가정 검정이 보고되지 않음", "효과크기가 제시되지 않음", "다중 비교 보정이 이루어지지 않음")를 최소 4가지 미리 파악하고, 각각에 대한 방어 문장을 제공합니다. 적합한 대상: 정량적 연구 방법을 사용하는 연구자, 학술지 투고 전에 통계 보고의 견고성을 높이고자 하는 연구자.
기술통계 작성 도우미
사용자의 기술통계 출력값(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR), n(%))을 논문에 바로 삽입할 수 있는 학술적인 "참여자 특성" 문단과 표 1 형식의 표로 변환합니다. 정규성 여부에 따라 올바른 기술통계(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR))를 선택하며, 두 방식을 절대 혼용하지 않습니다. 적합한 대상: 논문의 "참여자" 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 대학원생 및 정량적 연구를 수행하는 연구자.
집단 비교 검정 보고서 작성기
t검정/ANOVA/카이제곱 결과를 APA 형식으로 변환
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t검정, ANOVA 또는 카이제곱 검정 결과를 바탕으로 APA 7에 맞는 논문용 결과 섹션을 작성합니다. 올바른 통계 보고 형식(t(df)=..., p=..., d=...)을 사용하고, Cohen의 기준에 따라 효과크기를 해석합니다. 세 집단 이상을 비교하는 경우 다중 비교 보정을 명시해야 한다는 점도 알려줍니다. 대상: 실험 연구 또는 비교 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
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EFA 또는 CFA 분석 결과(KMO, Bartlett 검정, 요인 적재량, 적합도 지수, Cronbach alpha/CR/AVE)를 바탕으로 논문에 바로 활용할 수 있는 완성도 높은 방법 + 결과 섹션을 작성합니다. 적합도 지수 기준(CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 등)을 정확하게 분류하고, AVE<0.50과 같은 타당도 문제도 숨기지 않고 보고합니다. 적합한 대상: 척도 개발 또는 타당화 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
통계 보고서 + 심사 의견 대응
기술통계와 추론통계 결과(가정 검정 포함)를 바탕으로 완성도 높은 결과 섹션을 작성합니다. 정규성 또는 분산의 동질성 위반을 발견하면 이를 숨기지 않고 비모수 대안 검정을 제안합니다. 또한 학술지 심사위원이 자주 제기하는 이의 제기(예: "가정 검정이 보고되지 않음", "효과크기가 제시되지 않음", "다중 비교 보정이 이루어지지 않음")를 최소 4가지 미리 파악하고, 각각에 대한 방어 문장을 제공합니다. 적합한 대상: 정량적 연구 방법을 사용하는 연구자, 학술지 투고 전에 통계 보고의 견고성을 높이고자 하는 연구자.
기술통계 작성 도우미
사용자의 기술통계 출력값(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR), n(%))을 논문에 바로 삽입할 수 있는 학술적인 "참여자 특성" 문단과 표 1 형식의 표로 변환합니다. 정규성 여부에 따라 올바른 기술통계(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR))를 선택하며, 두 방식을 절대 혼용하지 않습니다. 적합한 대상: 논문의 "참여자" 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 대학원생 및 정량적 연구를 수행하는 연구자.
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