기술통계 작성 도우미
기술통계를 Table 1로 정리
설명
사용자의 기술통계 결과(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR), n(%))를 원고에 바로 넣을 수 있는 학술적 "참여자 특성" 문단과 Table 1 형식의 표로 변환합니다. 정규성 여부에 따라 올바른 기술통계(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR))를 선택하며 두 형식을 혼동하지 않습니다. 대상: 정량적 연구를 수행하며 원고의 "참여자" 섹션을 빠르고 정확하게 작성하고 싶은 대학원생과 연구자.
관련 스킬
전체 보기
Cronbach 알파 신뢰도 작성기
입력한 신뢰도 통계(Cronbach alpha, 문항 수, 하위 척도)를 원고에 바로 넣을 수 있는 학술적 "신뢰도 분석" 문단으로 변환합니다. 하위 척도별 수용 가능성 표를 제공하며, 낮은 알파 값(<.60)이 감지되면 이를 숨기지 않고 명시합니다. 방법 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 척도 사용 대학원생과 연구자에게 적합합니다.
집단 비교 검정 결과 작성기
t 검정, ANOVA 또는 카이제곱 검정 결과를 바탕으로 APA 7을 준수하는 논문용 Results 문장을 작성합니다. 올바른 통계 보고 형식(t(df)=..., p=..., d=...)을 사용하고, Cohen의 기준에 따라 효과크기를 해석합니다. 세 집단 이상을 비교할 때는 다중 비교 보정 방법을 명시하도록 안내합니다. 대상: 실험 또는 비교 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
결측 데이터 보고 도우미
표본 크기, 결측 데이터 비율/패턴(MCAR/MAR/MNAR), 결측 데이터 처리 방법(사례별 삭제, 다중 대치 등), 이상치 탐지 방법(Z-점수, IQR, Mahalanobis)을 입력하면 원고의 "Data Pre-processing" 섹션에 바로 삽입할 수 있는 학술 문단을 작성합니다. 선택한 방법과 결측 데이터 패턴 사이에 방법론적 모순이 있는 경우(예: MNAR 패턴에서 사례별 삭제 사용) 이를 명시적으로 알려줍니다. 데이터 전처리 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 설문·임상 데이터 분석 대학원생과 연구자에게 적합합니다.
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기술통계를 Table 1로 정리
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사용자의 기술통계 결과(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR), n(%))를 원고에 바로 넣을 수 있는 학술적 "참여자 특성" 문단과 Table 1 형식의 표로 변환합니다. 정규성 여부에 따라 올바른 기술통계(평균±표준편차 또는 중앙값(IQR))를 선택하며 두 형식을 혼동하지 않습니다. 대상: 정량적 연구를 수행하며 원고의 "참여자" 섹션을 빠르고 정확하게 작성하고 싶은 대학원생과 연구자.
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입력한 신뢰도 통계(Cronbach alpha, 문항 수, 하위 척도)를 원고에 바로 넣을 수 있는 학술적 "신뢰도 분석" 문단으로 변환합니다. 하위 척도별 수용 가능성 표를 제공하며, 낮은 알파 값(<.60)이 감지되면 이를 숨기지 않고 명시합니다. 방법 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 척도 사용 대학원생과 연구자에게 적합합니다.
집단 비교 검정 결과 작성기
t 검정, ANOVA 또는 카이제곱 검정 결과를 바탕으로 APA 7을 준수하는 논문용 Results 문장을 작성합니다. 올바른 통계 보고 형식(t(df)=..., p=..., d=...)을 사용하고, Cohen의 기준에 따라 효과크기를 해석합니다. 세 집단 이상을 비교할 때는 다중 비교 보정 방법을 명시하도록 안내합니다. 대상: 실험 또는 비교 연구를 수행하는 연구자와 대학원생.
결측 데이터 보고 도우미
표본 크기, 결측 데이터 비율/패턴(MCAR/MAR/MNAR), 결측 데이터 처리 방법(사례별 삭제, 다중 대치 등), 이상치 탐지 방법(Z-점수, IQR, Mahalanobis)을 입력하면 원고의 "Data Pre-processing" 섹션에 바로 삽입할 수 있는 학술 문단을 작성합니다. 선택한 방법과 결측 데이터 패턴 사이에 방법론적 모순이 있는 경우(예: MNAR 패턴에서 사례별 삭제 사용) 이를 명시적으로 알려줍니다. 데이터 전처리 섹션을 빠르고 정확하게 작성하려는 설문·임상 데이터 분석 대학원생과 연구자에게 적합합니다.
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