APA 논문에서 기술통계가 중요한 이유
모든 양적 연구 논문은 기술통계에서 시작됩니다. t검정, ANOVA, 회귀분석을 실시하기 전에 독자는 데이터의 기본 특성을 이해해야 합니다: 변수가 어떻게 분포되어 있는지, 중심이 어디에 있는지, 산포가 얼마나 큰지.
APA 7판은 일반적으로 추론통계 결과를 제시하기 전에 모든 연구 변수에 대한 기술통계를 보고하도록 요구합니다. 심사위원들은 표본을 먼저 기술하지 않고 바로 가설검정으로 넘어가는 원고를 일상적으로 지적합니다. 형식 요건을 충족하는 것 외에도, 잘 보고된 기술통계는 독자가 수행한 분석에 데이터가 적합한지 평가하는 데 도움을 줍니다.
이 가이드에서는 평균, 표준편차, 빈도, 백분율, 중앙값, 범위, 왜도, 첨도의 정확한 APA 형식을 다룹니다. 각 섹션에는 논문에 바로 적용할 수 있는 템플릿이 포함되어 있습니다.
평균과 표준편차 보고
평균(M)과 표준편차(SD)는 가장 흔히 보고되는 기술통계입니다. APA 형식은 본문에서 보고할 때 괄호 안에 이탤릭체 약어를 사용합니다.
본문 내 형식
단일 집단에 대한 기본 템플릿은 다음과 같습니다:
참가자들은 중간 수준의 불안을 보고하였다(M = 25.40, SD = 5.32).
형식 세부사항에 주의하십시오: M과 SD는 이탤릭체이고, 등호 주변에 공백이 있으며, 값은 소수점 이하 두 자리로 반올림됩니다. 통계가 문장의 끝에 올 때 마침표는 닫는 괄호 바깥에 위치합니다.
복수 집단 비교
본문에서 두 개 이상의 집단을 비교할 때는 추론검정 전에 독자가 패턴을 볼 수 있도록 각 집단의 M과 SD를 보고합니다:
실험 집단(M = 82.40, SD = 10.25)이 사후검사에서 통제 집단(M = 74.60, SD = 11.30)보다 높은 점수를 받았다.
세 개 이상의 집단인 경우 본문 내 보고가 번잡해집니다. 이 경우 기술통계를 표에 제시하고 이를 참조합니다:
표 1은 세 가지 교수법 조건별 시험 점수의 평균과 표준편차를 제시한다.
반올림 규칙
APA 7판은 명확한 반올림 지침을 제공합니다:
| 통계량 | 소수점 자릿수 | 예시 | |--------|------------|------| | M (평균) | 2 | M = 25.40 | | SD (표준편차) | 2 | SD = 5.32 | | n / N (표본 크기) | 0 (정수) | N = 120 | | 백분율 | 1 또는 0 (맥락에 따라) | 37.5% 또는 38% | | p 값 | 3 (정확값) | p = .007 |
항상 후행 0을 보고합니다. M = 25.4가 아니라 M = 25.40으로 씁니다. 이는 측정이 소수점 두 자리까지 정밀했음을 나타냅니다.
APA 기술통계 표 형식
세 개 이상의 집단, 복수의 종속변수, 또는 둘 다를 가진 경우 표가 기술통계를 제시하는 가장 효율적인 방법입니다. APA 표는 엄격한 형식 규칙을 따릅니다.
표 구조
APA 표에는 다섯 가지 구성요소가 있습니다: 번호, 제목, 열 머리글, 본문, 주석. 다음은 세 집단 비교를 위한 템플릿입니다:
Table 1
교수법 조건별 시험 점수의 기술통계
| 변수 | 강의(n = 40) | 토론(n = 38) | 혼합(n = 42) | |------|------|------|------| | 사전검사 M (SD) | 68.25 (9.41) | 67.80 (10.12) | 69.10 (8.95) | | 사후검사 M (SD) | 74.60 (11.30) | 82.40 (10.25) | 80.15 (9.87) | | 향상 점수 M (SD) | 6.35 (4.20) | 14.60 (5.80) | 11.05 (4.65) |
Note. 향상 점수 = 사후검사 - 사전검사. 점수 범위는 0~100점.
표 형식 규칙
- 표 번호는 별도의 줄에 굵은 글씨로 표시합니다: Table 1
- 표 제목은 이탤릭체로 번호 아래 줄에 배치합니다. 제목 대문자 규칙을 따릅니다.
- 열 머리글에는 집단과 표본 크기를 표시해야 합니다.
- 본문에는 각 행 내에서 일관된 소수점 자릿수의 값을 포함합니다.
- 주석은 표 아래에 이탤릭체로 나타나며, *Note.*로 시작합니다(이탤릭체, 뒤에 마침표). 약어, 점수 범위, 데이터 변환을 설명하는 데 사용합니다.
표 vs 본문 보고의 판단 기준
간단한 지침: 기술통계를 한두 문장으로 보고할 수 있다면 본문에 유지합니다. 세 문장 이상의 숫자가 필요하다면 표를 사용합니다. 데이터가 두 행 두 열 미만인 표는 보통 불필요합니다.
빈도와 백분율 보고
범주형 변수의 경우 평균과 표준편차 대신 빈도(n)와 백분율을 보고합니다.
본문 내 형식
120명의 참가자 중 45명(37.5%)이 1세대 대학생이라고 응답하였다.
또는 여러 범주를 나열할 때:
표본은 여성 68명(56.7%), 남성 47명(39.2%), 논바이너리 참가자 5명(4.2%)으로 구성되었다.
n(소문자, 이탤릭체)은 하위집단을, N(대문자, 이탤릭체)은 전체 표본을 지칭합니다.
빈도표 형식
범주가 많은 변수의 경우 표를 사용합니다:
Table 2
참가자의 인구통계학적 특성 (N = 120)
| 특성 | n | % | |-----|-----|------| | 성별 | | | | 여성 | 68 | 56.7 | | 남성 | 47 | 39.2 | | 논바이너리 | 5 | 4.2 | | 교육 수준 | | | | 학사 | 52 | 43.3 | | 석사 | 45 | 37.5 | | 박사 | 23 | 19.2 |
교차표 보고
두 범주형 변수를 교차 집계할 때는 결합 빈도를 보고합니다:
여성 중 34명(50.0%)이 실험 조건에, 34명(50.0%)이 통제 조건에 배정되었다. 남성 중 28명(59.6%)이 실험 조건에, 19명(40.4%)이 통제 조건에 배정되었다.
교차표의 셀이 많은 경우 본문보다는 분할표로 제시합니다.
중앙값과 범위 보고
중앙값이 평균보다 선호되는 경우
중앙값(Mdn)은 데이터가 편향되어 있거나, 이상값을 포함하거나, 서열 척도로 측정된 경우 평균 대신 또는 평균과 함께 보고됩니다. 소득 데이터, 반응시간 데이터, 개별 분석하는 Likert 척도 항목이 일반적인 사례입니다.
APA 형식의 중앙값과 범위
반응시간이 양의 방향으로 편향되어 있어 중앙값을 보고한다. 참가자들은 일치 조건(Mdn = 450 ms, 범위 = 280–820 ms)에서 불일치 조건(Mdn = 620 ms, 범위 = 340–1,240 ms)보다 빠르게 응답하였다.
보다 강건한 산포 측정치로 사분위 범위(IQR)를 보고할 수도 있습니다:
연간 가구 소득은 우측 편향되었다(Mdn = $52,000, IQR = $38,000–$74,000).
범위 형식
최솟값과 최댓값 사이에 하이픈(-)이 아닌 대시(–)를 사용합니다: 범위 = 5–28. 범위에 음수가 포함될 때는 명확성을 위해 대시 대신 "~"를 사용합니다: 범위 = -3 ~ 12.
왜도와 첨도 보고
포함 시기
왜도와 첨도는 일반적으로 두 가지 상황에서 보고됩니다: (1) 근사 정규성을 입증하여 모수적 검정 사용을 정당화해야 할 때, (2) 분포 가정에 대해 데이터를 선별할 때.
모든 논문에서 필수적인 것은 아니지만, 심리학과 교육학 분야의 심사위원들은 특히 표본 크기가 작을 때 이를 점점 더 기대합니다.
허용 범위
흔히 인용되는 기준으로 왜도와 첨도 값이 -2.0에서 +2.0 사이이면 근사 정규성을 나타냅니다(George & Mallery, 2019). 일부 연구자들은 -1.0에서 +1.0의 더 엄격한 기준을 사용합니다.
APA 형식
왜도와 첨도는 기술통계 표나 본문에서 보고합니다:
시험 점수의 분포는 근사 정규분포를 따랐다(왜도 = -0.34, 첨도 = 0.18).
또는 표에서 왜도와 첨도 열을 추가합니다:
| 변수 | M | SD | 왜도 | 첨도 | |------|------|------|------|------| | 불안 | 25.40 | 5.32 | -0.34 | 0.18 | | 우울 | 18.75 | 6.10 | 0.82 | -0.45 | | 삶의 만족도 | 22.60 | 4.88 | -0.12 | -0.67 |
왜도나 첨도가 허용 범위를 초과하면, 적용한 변환이나 비모수적 대안을 선택한 이유를 설명합니다.
기술통계 보고에서 흔한 실수
M과 함께 SD를 보고하지 않음
표준편차 없는 평균은 불완전합니다. SD는 개별 점수가 평균 주위에서 얼마나 변동하는지를 전달합니다. 이것이 없으면 독자는 집단 간 중첩이나 차이의 실질적 유의성을 평가할 수 없습니다. 항상 M과 SD를 함께 제시하십시오.
잘못된 소수점 자릿수
M = 25.40 대신 M = 25.4로 보고하는 것은 형식 오류입니다. 같은 표 내에서 소수점 자릿수가 일관되지 않은 것(예: 한 셀에 25.4, 다른 셀에 10.25)은 부주의를 나타냅니다. 필요한 곳에 후행 0을 포함하여 전체적으로 소수점 이하 두 자리를 유지하십시오.
집단별 표본 크기 누락
독자는 통계를 해석하기 위해 각 집단에 몇 명의 참가자가 있는지 알아야 합니다. 항상 하위집단에 대해 n을, 전체 표본에 대해 N을 보고합니다. 이를 표 머리글이나 집단 기술통계와 함께 본문에 배치합니다.
본문으로 충분할 때 표 사용
두 집단의 단일 변수에 대한 기술통계를 보여주는 표는 공간 낭비입니다. 하나의 종속변수를 가진 두 집단은 한 문장으로 보고할 수 있습니다:
처치 집단(M = 78.30, SD = 9.45, n = 35)과 통제 집단(M = 72.10, SD = 10.20, n = 33)은 사후검사 점수에서 차이를 보였다.
더 복잡한 데이터에 표를 사용하십시오.
맥락 없이 기술통계 보고
숫자만으로는 해석이 필요합니다. M = 25.40, SD = 5.32를 제시한 후, 척도가 무엇을 측정하고 값이 무엇을 의미하는지 간략히 설명하십시오. 예를 들어, 척도의 가능한 범위와 높은 점수가 무엇을 의미하는지 기술합니다.
기술통계 완전 생략
일부 연구자들은 기술통계를 건너뛰고 바로 추론검정으로 넘어갑니다. APA 7판은 독자가 분석을 완전히 이해할 수 있도록 충분한 통계를 제시해야 한다고 명시하고 있습니다. 이에는 최소한 각 집단에 대한 M, SD, N(또는 n)이 항상 포함됩니다.
기술통계 체크리스트
논문 제출 전에 다음 각 항목을 확인하십시오:
| 확인 사항 | 요구사항 | |----------|---------| | M과 SD 보고 | 모든 연속변수에 M과 SD가 모두 있음 | | 표본 크기 포함 | 전체 표본에 N, 각 하위집단에 n | | 일관된 소수점 자릿수 | M과 SD에 소수점 이하 두 자리, 후행 0 포함 | | 이탤릭체 정확 | M, SD, Mdn, N, n, p 모두 이탤릭체 | | 빈도와 백분율 | 범주형 변수에 n과 % 모두 포함 | | 표 형식 | 번호, 이탤릭체 제목, 머리글, 본문, 주석 | | 척도 맥락 제공 | 가능한 범위와 점수 방향 설명 | | 정규성 확인 | 가정 검정 시 왜도/첨도 보고 | | 중복 없음 | 데이터가 표 또는 본문에 있되, 양쪽에 중복되지 않음 | | APA 앞의 0 규칙 | M, SD, Cohen의 d에는 앞의 0 포함; p, r, R²에는 생략 |
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기술통계를 정확하게 포맷하는 것은 특히 여러 변수, 집단, APA 규칙을 동시에 다룰 때 시간이 많이 걸립니다. StatMate의 무료 기술통계 계산기는 이 가이드에서 다룬 모든 값을 계산하고 APA 7판 양식으로 자동 포맷합니다.
데이터를 입력하거나 CSV 파일을 업로드하면 StatMate가 다음을 반환합니다:
- 적절한 반올림이 적용된 평균, 표준편차, 표준오차
- 비정규 분포를 위한 중앙값, 범위, 사분위 범위
- 정규성 평가가 포함된 왜도와 첨도
- 범주형 요약을 위한 빈도 수와 백분율
- 논문에 바로 복사하여 붙여넣을 수 있는 APA 형식 결과
계산기는 히스토그램과 상자 그림도 생성하여 모수적 접근법과 비모수적 접근법 중 결정하기 전에 분포를 시각적으로 검사할 수 있습니다. 모든 출력은 APA 7판 관행을 따르며, 수동 포맷 오류를 없애고 작성 시간을 절약합니다.
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