먼저 정할 세 가지
1알고 싶은 것
집단 비교, 변수 간 관계, 범주 간 연관, 척도 구조 확인 중 무엇입니까?
2변수 유형
결과 변수가 연속형(점수, 시간)입니까, 범주형(성별, 합격 여부)입니까?
3자료 구조
집단이 서로 다른 사람들입니까, 같은 사람을 여러 번 측정했습니까?
한눈에 보는 흐름도
상자를 누르면 해당 강의로 이동합니다. 모바일에서는 좌우로 밀어 볼 수 있습니다.
집단의 평균을 비교하고 싶다 (결과 변수가 연속형)
평균 비교가 목적인데 분산이 다르다
Welch t검정 · Welch ANOVA
옵션두 독립집단은 Welch t검정, 세 독립집단 이상은 Welch ANOVA를 씁니다. 사후 쌍비교가 필요하면 Games–Howell을 연결합니다. 8·10강.
분포가 심하게 치우치거나 순서형이라 순위로 비교한다
비모수 검정
옵션Mann–Whitney U, Wilcoxon, Kruskal–Wallis는 순위를 이용하므로 평균 차이 검정과 같은 질문에 답하는 것이 아닙니다. 평균 차이 검정의 대체로 안내하지 않고, 8–10강에서 옵션으로 함께 소개합니다.
집단 변수는 명목형(Nominal), 결과 변수는 연속형(Continuous)으로 지정되어 있어야 합니다.
두 변수가 어떤 관계인지 알고 싶다 (둘 다 연속형)
범주형 변수끼리 연관이 있는지 알고 싶다
성별과 합격 여부처럼 독립된 표본의 범주 × 범주
카이제곱 검정
11강같은 사람의 사전·사후 응답(예/아니오)이면 McNemar 검정, 독립 2×2 표에서 기대빈도가 작으면 Fisher 정확검정을 씁니다. 11강에서 구분합니다.
예: 두 범주 변수의 교차표를 만들어 빈도 분포가 독립인지 검정합니다.
여러 문항으로 만든 척도를 다룬다
먼저 자료를 살펴보고 싶다
고급 모형 흐름도
기본 분석으로 풀리지 않는 구조일 때 보는 흐름입니다. 모바일에서는 좌우로 밀어 볼 수 있습니다.
고급 모형이 필요한 경우
측정오차를 고려해 잠재변수 사이의 경로를 한 번에 검증
구조방정식 모형(SEM)
먼저 확인적 요인분석(6강)으로 측정모형이 맞아야 합니다. 이론적 근거가 있는 경로만 설정합니다.
집단 간에 같은 모형이 성립하는지 비교
다집단 분석·측정동일성
집단 간 평균이나 경로를 비교하기 전에 측정동일성을 확인합니다.
같은 대상을 3회 이상 반복 측정해 변화를 본다
잠재성장모형
초기값과 변화율(기울기)을 추정합니다. 2회 측정이면 대응표본 t검정(9강)이 기본입니다.
같은 변수들을 여러 시점에 측정해, 서로의 시차 연관을 본다
자기회귀 교차지연모형(CLPM)
각 변수의 이전 시점 값(자기회귀)을 통제한 뒤 남는 시차 연관, 곧 X(t)→Y(t+1)과 Y(t)→X(t+1) 경로를 추정합니다. 일반 CLPM은 2시점부터 가능합니다. 사람 간 안정적 차이와 사람 내 변화를 구분하려면 RI-CLPM을 검토하며, 이때는 최소 3시점이 필요합니다.
학생-학급처럼 중첩된 자료
다층모형(HLM)
학생이 학급에 속한 것 같은 자료 구조가 있으면 독립성 가정이 깨질 수 있어, 구조 자체를 먼저 확인합니다. ICC(집단 내 상관)는 그 정도를 살피는 값입니다.
여러 연속형 지표로 사람을 유형(하위집단)으로 분류
잠재프로파일분석(LPA)
지표가 범주형이면 잠재계층분석(LCA)을 씁니다.
유형이 시간에 따라 바뀌는지 본다
잠재전이분석(LTA)
각 시점에서 유형을 먼저 정하고, 시점 간 이동 확률을 추정합니다.
결과 변수가 이분형·범주형인 예측
로지스틱 회귀
연속형 결과면 회귀분석(13강)을 씁니다.
고급 모형은 쓰는 프로그램과 강의 범위가 달라 선택 기준만 먼저 정리했습니다. 해당 모형의 강의가 준비되면 이곳에서 연결합니다.
변수 중심 vs 사람 중심, 그리고 집단 수 정하기
변수 중심 접근
회귀, 상관, 구조방정식처럼 변수들 사이의 관계를 모든 사람에게 같다고 보고 추정합니다.
사람 중심 접근
잠재프로파일·잠재계층분석처럼 사람들이 서로 다른 유형으로 나뉜다고 보고 하위집단을 찾습니다. 평균 관계가 집단마다 다를 것이라는 이론적 이유가 있을 때 씁니다.
유형(집단) 수 결정
집단 수를 하나씩 늘려 가며 적합도(AIC, BIC 등), 분류의 질(엔트로피), 집단 수 비교 검정(LMR, BLRT 등), 가장 작은 집단의 비율, 그리고 해석 가능성을 함께 봅니다. 한 지표만으로 정하지 않습니다.
표본 크기
구조방정식, 잠재프로파일 등은 표본이 작으면 추정이 불안정합니다. 필요한 표본 수의 기준은 모형과 문헌마다 달라 출처를 함께 확인합니다.
선택할 때 자주 하는 실수
- 세 집단 이상을 t검정으로 여러 번 비교하면 1종 오류가 커집니다. 분산분석 후 사후검정을 씁니다.
- 같은 사람의 전후 점수를 독립표본 t검정으로 분석하면 상관을 무시하게 됩니다.
- 5점 척도 문항 하나를 연속형으로 볼지 순서형으로 볼지는 연구 분야와 분석에 따라 다르므로, 쓰려는 방법의 기준을 먼저 확인합니다.
- 분석 선택은 자료를 보기 전에 연구 질문으로 정하는 것이 원칙입니다.