논문에서 통계 분석 자체보다 더 중요한 것은
결과를 어떻게 해석하느냐입니다.
같은 분석 결과라도
해석 문장에 따라 논문의 완성도가 달라집니다.
실제로 심사에서 가장 많이 지적되는 부분도
“분석이 아니라 해석”입니다.
1️⃣ p값만 보고 결론을 내리면 위험합니다
많은 분들이 이렇게 씁니다.
“X는 Y에 유의한 영향을 미쳤다(p < .05).”
틀린 문장은 아니지만,
이 문장만으로는 부족합니다.
확인해야 할 것은 최소 세 가지입니다.
- 효과의 방향(+) 또는 (-)
- 효과의 크기(β, d, η² 등)
- 설명력(R²)
예를 들어,
“X는 Y에 정(+)의 영향을 미쳤으며(β = .32, p < .01),
모형의 설명력은 18%로 나타났다.”
이 정도는 되어야 결과를 제대로 읽고 있다는 인상을 줍니다.
2️⃣ “영향이 있다”와 “영향이 크다”는 다릅니다
통계적으로 유의하다고 해서
영향이 큰 것은 아닙니다.
예를 들어,
β = .12, p < .001
표본이 많으면
아주 작은 효과도 유의하게 나옵니다.
이 경우에는 이렇게 쓰는 것이 더 적절합니다.
“통계적으로 유의한 영향이 확인되었으나, 효과의 크기는 크지 않은 것으로 나타났다.”
과장하지 않는 해석이 오히려 더 신뢰를 줍니다.
3️⃣ 인과처럼 쓰면 바로 지적받습니다
회귀분석을 했다고 해서
인과관계를 증명한 것은 아닙니다.
❌ “X는 Y를 증가시킨다.”
❌ “X가 Y의 원인이다.”
대부분의 논문은
관계(correlation, association)를 분석합니다.
✔ 안전한 표현
- “영향을 미치는 것으로 나타났다”
- “관련이 있는 것으로 확인되었다”
- “정(+)의 관계가 나타났다”
단어 하나 차이지만 논문에서는 매우 중요합니다.
4️⃣ 기각된 가설도 해석해야 합니다
가설이 기각되었다고 해서
“유의하지 않았다” 한 줄로 끝내면
논문의 깊이가 얕아집니다.
다음을 점검해보세요.
- 효과크기는 어느 정도였는지
- 표본 수는 충분했는지
- 이론과 맥락의 차이는 없는지
기각 결과도 분석 대상입니다.
5️⃣ 통제변수 해석에서 가장 흔한 실수
통제변수는
“설명하기 위해 넣는 변수”가 아니라
“왜곡을 줄이기 위해 넣는 변수”입니다.
따라서 통제변수가 유의하지 않다고 해서
삭제할 이유는 없습니다.
핵심은 이것입니다.
“통제 이후에도 주요 독립변수의 효과가 유지되는가?”
논문의 중심은 항상 주요 변수입니다.
6️⃣ 결과 해석의 기본 구조
안전하고 탄탄한 결과 해석은 다음 구조를 따릅니다.
- 유의성 여부 제시
- 방향과 크기 설명
- 모형 설명력 제시
- 이론적 의미 연결
이 네 단계만 지켜도 결과 장은 훨씬 정돈됩니다.
마지막으로
통계는 숫자를 보여주지만
논문은 그 숫자의 의미를 설명하는 글입니다.
유의성에 집착하기보다
효과의 크기와 맥락을 함께 설명하는 것.
그게 연구자의 역할입니다.
