01 넣는 것
- 통계 검정 종류와 효과크기 (또는 확보한 표본 크기)
- 유의수준과 목표 검정력 — 기본값은 .05와 .80
- 검정마다 필요한 값(집단 수·예측변수 수·모형 자유도 등)
검정력·표본크기 분석↗
How many, and what could you have detected
"표본을 왜 그만큼 모았는가"는 거의 모든 심사에서 묻습니다. 자료를 모으기 전이라면 필요한 표본을, 이미 모았다면 그 표본으로 탐지할 수 있었던 최소 효과크기를 구합니다. 올릴 파일이 없는 계산기이며, 결과는 Method 절에 그대로 옮길 국·영문 문장과 투고용 검정력 곡선으로 나옵니다.
02 나오는 것
- 필요 표본 또는 탐지 가능한 최소 효과크기
- 효과크기별 필요 표본 표 — Cohen의 관례값과 함께
- 검정력 곡선 — 600 dpi PNG과 편집 가능한 SVG
- Method 절 초고 — 국문·영문 .docx, 인용과 참고문헌 포함
03 계산 방식
- 비중심 t · F · χ² 분포에서 직접 계산
- t 계열 · 분산분석 · 공분산분석 · 반복측정 · 회귀 · 상관 · 카이제곱
- 구조방정식 전용 — RMSEA 기반, PLS-SEM 역제곱근법, 매개효과
- 사후 관찰 검정력은 계산하지 않고 민감도 분석으로 안내
심사자가 "검정력이 충분한가"를 물었을 때 올바른 답은 민감도 분석입니다. 관찰된 효과크기로 뒤늦게 구한 검정력은 p값을 다시 쓴 것이라 근거가 되지 못합니다.
기술통계·신뢰도 분석↗
The first table, without the copying
거의 모든 실증 논문이 같은 첫 표를 갖습니다 — 표본의 인구통계, 문항 기술통계, 신뢰도, 상관행렬. 분석 프로그램 출력창에서 숫자를 손으로 옮기는 동안 오타가 생기는 자리이기도 합니다. 설문 원자료 하나로 네 개의 표를 한 번에 만듭니다. 분석 방법을 가리지 않으므로 구조방정식을 쓰지 않는 연구에도 그대로 씁니다.
01 넣는 것
- 설문 원자료 (.xlsx / .csv) 한 개
- 구성개념과 측정문항은 열 이름에서 자동으로 묶습니다
- 인구통계 문항은
1=남성, 2=여성처럼 코드값에 이름만 붙이면 됩니다
02 나오는 것
- 표본의 인구통계학적 특성 — 빈도·백분율, 연속형은 M·SD·범위
- 문항별 M·SD·왜도·첨도·문항-총점 상관·α(제외 시)
- 구성개념별 Cronbach α·ω·AVE
- 상관행렬 — 유의도 별표, 대각선에 √AVE (판별타당도)
- Method·Results 절 초고 — 국문·영문 .docx
03 계산 방식
- α는 정의식으로, ω와 AVE는 단일요인 주축분해의 적재량에서
- 정규성은 Kline(|왜도| < 3 · |첨도| < 10) 기준으로 점검
- Pearson 또는 Spearman 상관을 고를 수 있습니다
- 역코딩을 빠뜨린 문항은 문항-총점 상관으로 찾아 알려 줍니다
측정모형(CFA·PLS)을 따로 보고하는 논문이라면 신뢰도는 그쪽 수치를 쓰시는 것이 맞고, 보고서 각주에도 그렇게 적혀 나옵니다.
공통방법편의 진단↗
Common method bias, diagnosed and written up
자기보고식 설문 한 번으로 모든 변수를 측정한 연구는 공통방법편의를 어떻게 다뤘는지 반드시 설명해야 하며, 이 설명이 없어 심사에서 지적받는 경우가 많습니다. 설문 원자료 하나로 세 가지 진단을 계산하고 Method 절에 넣을 수 있는 국·영문 서술 초고까지 만듭니다.
01 넣는 것
- 설문 원자료 (.xlsx / .csv) 한 개
- 구성개념과 측정문항은 열 이름에서 자동으로 묶습니다
- 마커변수가 있으면 지정 — 없으면 대리 마커로 계산
02 나오는 것
- Harman 단일요인 검정 표
- 전체 공선성 VIF 표 — 구성개념별
- 마커변수 보정 상관 표 — 보정 전후와 유의도 변화
- Method 절 초고 — 국문·영문 .docx, 인용과 참고문헌 포함
03 진단 방식
- Harman 단일요인 — 회전하지 않은 제1요인 설명분산, 50% 기준
- 전체 공선성 VIF — Kock(2015) 기준 3.3
- 마커변수 보정 — Lindell & Whitney(2001)
- 기준 위반과 판단이 필요한 문장은 따로 표시
이 진단만 따로 쓰셔도 되고, SEM 도구와 같은 설문 파일을 그대로 넣어도 됩니다.
구조방정식모형 분석↗
From analysis output to manuscript tables
구조방정식모형 결과를 논문 형식으로 옮기는 일은 오래 걸리고, 표를 옮겨 적는 과정에서 오류가 생깁니다. 결과 파일이나 설문 원자료를 넣으면 APA 형식 표와 연구모형도, Results 절 초고까지 한 번에 만듭니다.
01 넣는 것
- SmartPLS 내보내기 (.xlsx) — 알고리즘 · 부트스트래핑 결과
- 또는 설문 원자료 (.xlsx / .csv)만 있어도 분석까지 수행
- 연구모형·가설 문서 (.pdf / .docx) 또는 모형도 그림 — 경로를 읽어 옵니다
02 나오는 것
- APA 형식 표 — 측정모형 · 판별타당도 · 구조모형 · 간접효과 · 설명력 · 예측력
- Results 절 초고 — 국문·영문, 본문 인용과 참고문헌 포함
- 연구모형도 — 600 dpi PNG과 편집 가능한 SVG (국·영문)
- 인용 문헌 EndNote 파일 (.ris)
03 계산 방식
- PLS-SEM · CB-SEM(최대우도) 직접 추정
- 부트스트랩 신뢰구간, 특정 간접효과(편향수정 CI)
- PLSpredict 교차검증, HTMT · f² · VIF 기준 점검
- 기준값 위반과 판단이 필요한 문장은 따로 표시
처음이라면 화면의 샘플 자료로 둘러보기를 누르면 가상 설문자료로 전 과정을 먼저 볼 수 있습니다.
fsQCA 분석↗
Configurations, not coefficients
구조방정식이 변수 하나하나의 순효과를 묻는다면, 퍼지집합 질적비교분석(fsQCA)은 어떤 조건들이 함께 있을 때 결과가 나타나는지를 보고 그런 조합이 여러 갈래일 수 있음을 전제합니다. 같은 설문 파일로 대칭적 분석과 비대칭적 분석을 함께 싣는 구성이 최근 늘고 있습니다.
01 넣는 것
- 설문 원자료 (.xlsx / .csv) 한 개
- 결과변수 1개와 조건 2~8개를 화면에서 지정
- 보정 기준값은 분위수로 채워 두고 직접 고칠 수 있습니다
02 나오는 것
- 보정 기준값 표 · 필요조건 분석 표 · 진리표
- 충분조건 구성 표 — 핵심·주변 조건 표기(Fiss, 2011)
- 복합해 · 간명해 · 중간해를 모두 표기
- Method·Results 절 초고 — 국문·영문 .docx
03 계산 방식
- 직접법 보정 — 기준값에서 .95 / .50 / .05
- 일관성 · 적용범위 · PRI · RoN
- Quine-McCluskey 최소화와 Petrick 덮개 탐색
- 기준선에 아슬아슬하게 걸린 조합은 따로 경고
보정 기준값과 방향적 기대는 이론에서 나와야 하는 판단이라, 그 자리를 보고서에 비워 표시해 둡니다.
사용 원칙 — 다섯 가지 분석이 내놓는 표와 문장은 모두 초고입니다. 투고 전에 수치를 분석 프로그램 화면과 대조하시고,
노란색으로 표시된 문장은 연구자가 직접 판단해 고쳐 쓰셔야 합니다.
다중집단분석(MGA)은 도구에 넣지 않았습니다 — 집단을 어떻게 나누고 측정불변성을 어떻게 검정할지가
연구마다 달라 자동화가 오히려 위험합니다. 필요하시면 연구 문의로 알려 주십시오.