측정수준에 맞는 분석 방법

분석 방법을 고르는 일은 변수의 측정수준과 개수, 그리고 집단이 서로 독립인지를 차례로 따지는 절차다. 통계 프로그램은 무엇이든 계산해 주므로, 고르는 판단은 사람이 미리 해 두어야 한다. 두 변수 모두 명목·서열이면 교차표를 만들고 카이제곱 검정으로 관련을 본다. 두 변수가 서로 독립인지 따지는 것이라 독립성 검정이라 부른다. 독립변수가 명목이고 종속변수가 등간·비율이면 집단 간 평균을 견주는 검정을 쓴다. 집단이 둘이면 티검정, 셋 이상이면 분산분석이다. 같은 사람을 두 번 잰 사전사후 자료라면 짝지어진 자료이므로 대응표본 티검정을 쓴다. 서로 다른 사람을 견주는 독립표본과 구분해야 한다. 두 변수 모두 등간·비율이면 관계의 방향과 세기를 보는 피어슨 상관을 쓰고, 한 변수로 다른 변수를 설명하거나 예측하려면 회귀분석으로 간다. 독립변수가 여럿이면 다중회귀이며, 종속변수가 있고 없음 같은 이분 변수라면 로지스틱 회귀를 쓴다. 서열자료의 관계는 스피어만 순위상관으로 본다. 고르는 순서를 정리하면 이렇다. 종속변수의 수준을 먼저 보고, 독립변수의 수준과 개수를 보고, 집단 수와 독립 여부를 본다. 여기에 표본 크기와 분포 모양을 살펴 정규성 가정이 무리라면 순위를 쓰는 비모수 방법으로 옮긴다. 방법을 고른 뒤에는 그 방법이 요구하는 가정을 확인하고, 어긋나면 대안을 밝혀 적는다. 이 판단은 자료를 모은 뒤가 아니라 조사를 설계할 때 미리 해 두는 것이 옳다. 어떤 분석을 할지 정해져 있어야 필요한 변수를 어떤 수준으로 재어 둘지, 집단마다 몇 명이 필요할지가 정해지기 때문이다. 다 모으고 나서 분석 방법을 찾기 시작하면, 정작 필요한 변수를 서열로 받아 놓았거나 어느 칸의 인원이 모자라 원하는 비교를 못 하는 일이 생긴다.

분석 방법을 외우려 들면 목록이 끝없이 늘어나지만, 고르는 물음은 세 개뿐이다. 무엇을 설명하려는가, 그것은 어떤 수준으로 재었는가, 견주려는 것이 몇 덩어리인가. 이 셋에 답하면 쓸 수 있는 방법이 몇 개로 좁혀진다. 그래서 통계표를 외우기보다 자기 자료를 두고 이 물음을 차례로 던져 보는 연습이 오래간다.