기술통계량을 APA 형식으로 보고하는 방법: M, SD, 범위 & 표 (7판)

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:

Participants reported moderate levels of anxiety (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:

The experimental group (M = 82.40, SD = 10.25) scored higher than the control group (M = 74.60, SD = 11.30) on the post-test.

세 개 이상의 집단인 경우 본문 내 보고가 번잡해집니다. 이 경우 기술통계를 표에 제시하고 이를 참조합니다:

Table 1 presents the means and standard deviations of test scores across the three instructional conditions.

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

1. 표 번호는 별도의 줄에 굵은 글씨로 표시합니다: Table 1
2. 표 제목은 이탤릭체로 번호 아래 줄에 배치합니다. 제목 대문자 규칙을 따릅니다.
3. 열 머리글에는 집단과 표본 크기를 표시해야 합니다.
4. 본문에는 각 행 내에서 일관된 소수점 자릿수의 값을 포함합니다.
5. 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

Of the 120 participants, 45 (37.5%) identified as first-generation college students.

또는 여러 범주를 나열할 때:

The sample included 68 women (56.7%), 47 men (39.2%), and 5 nonbinary participants (4.2%).

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:

Among women, 34 (50.0%) were in the experimental condition and 34 (50.0%) were in the control condition. Among men, 28 (59.6%) were in the experimental condition and 19 (40.4%) were in the control condition.

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

Response times were positively skewed, so medians are reported. Participants responded faster in the congruent condition (Mdn = 450 ms, Range = 280–820 ms) than in the incongruent condition (Mdn = 620 ms, Range = 340–1,240 ms).

보다 강건한 산포 측정치로 사분위 범위(IQR)를 보고할 수도 있습니다:

Annual household income was right-skewed (Mdn = $52,000, IQR = $38,000–$74,000).

범위 형식

최솟값과 최댓값 사이에 하이픈(-)이 아닌 대시(–)를 사용합니다: Range = 5–28. 범위에 음수가 포함될 때는 명확성을 위해 대시 대신 "to"를 사용합니다: Range = -3 to 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:

The distribution of test scores was approximately normal (skewness = -0.34, kurtosis = 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.

APA에서 왜도와 첨도 보고: 심화 가이드

왜도와 첨도를 반드시 보고해야 하는 경우

왜도와 첨도가 모든 논문에서 필수는 아니지만, 이를 생략하면 논문이 약해지는 구체적인 상황이 있습니다:

1. 모수적 검정의 정당화. 심사위원이 왜 비모수적 대안 대신 t검정이나 ANOVA를 사용했는지 의문을 제기하면, 왜도와 첨도 값은 근사 정규성에 대한 정량적 증거를 제공합니다.
2. 소표본(n < 30). 소표본에서는 중심극한정리의 보호력이 약합니다. 분포 형태 통계를 보고하면 모수적 가정이 합리적임을 독자에게 확인시켜 줍니다.
3. 데이터 품질 선별. 극단적인 왜도나 첨도는 데이터 입력 오류, 천장 또는 바닥 효과, 또는 뚜렷한 하위 집단의 존재를 나타낼 수 있습니다.
4. 사전등록 준수. 사전등록된 분석 계획에 가정 확인이 포함되어 있다면, 왜도와 첨도를 포함한 해당 확인 결과를 반드시 보고해야 합니다.

APA 형식의 왜도와 첨도 보고

본문에서 보고할 때는 약어 대신 전체 단어를 사용합니다:

All variables demonstrated acceptable distributional properties (skewness range = -0.82 to 0.45; kurtosis range = -0.67 to 1.12).

개별 변수의 경우:

Anxiety scores were approximately normally distributed (skewness = -0.34, SE = 0.22; kurtosis = 0.18, SE = 0.43).

왜도와 첨도의 표준오차를 포함하면 독자가 보다 공식적인 정규성 평가를 위해 z점수를 계산할 수 있습니다.

해석 기준값

연구자들은 분야와 요구되는 엄격성에 따라 세 가지 일반적인 기준값을 사용합니다:

| 기준 | 왜도 | 첨도 | 출처 | |------|------|------|------| | 관대한 기준 | -2.0 ~ +2.0 | -2.0 ~ +2.0 | George & Mallery (2019) | | 중간 기준 | -1.0 ~ +1.0 | -1.0 ~ +1.0 | Hair et al. (2019) | | 보수적 기준 | -0.5 ~ +0.5 | -0.5 ~ +0.5 | Bulmer (1979) |

대부분의 사회과학 연구는 관대한 기준 또는 중간 기준을 사용합니다. 값이 선택한 기준값을 벗어나면 세 가지 선택지가 있습니다:

1. 변환을 적용(로그, 제곱근, 역변환)하고 원래 분포와 변환된 분포를 모두 보고합니다.
2. 비모수적 검정으로 전환하고 그 이유를 설명합니다.
3. 모수적 검정을 계속 진행하는 것을 정당화하며, 특히 대표본에서 분포 위반에 대한 선택한 방법의 강건성을 인용합니다.

초과 첨도 vs 첨도

일부 통계 소프트웨어는 초과 첨도(첨도에서 3을 뺀 값)를 보고하여 정규분포의 값이 0이 되도록 합니다. 다른 소프트웨어는 일반 첨도를 보고하여 정규분포의 값이 3이 됩니다. SPSS와 R은 기본적으로 초과 첨도를 보고합니다. 어떤 버전을 보고하는지, 소프트웨어가 무엇을 출력하는지 항상 명시하십시오.

종합 기술통계를 위한 APA 표 형식

연구에 완전한 분포 요약이 필요한 여러 변수가 포함될 때, 종합 기술통계 표는 모든 정보를 한곳에 통합합니다. 이는 심리측정 연구, 척도 개발 연구, 그리고 가정 확인이 중요한 모든 연구에서 특히 유용합니다.

종합 표 템플릿

Table 3

연구 변수의 기술통계 (N = 245)

| 변수 | M | SD | 최솟값 | 최댓값 | 왜도 | 첨도 | |------|------|------|--------|--------|------|------| | 불안 (GAD-7) | 8.42 | 5.18 | 0 | 21 | 0.65 | -0.38 | | 우울 (PHQ-9) | 7.35 | 5.92 | 0 | 27 | 1.12 | 0.84 | | 수면의 질 (PSQI) | 6.80 | 3.45 | 0 | 18 | 0.48 | -0.22 | | 삶의 만족도 (SWLS) | 22.60 | 6.74 | 5 | 35 | -0.34 | -0.51 | | 자기효능감 (GSE) | 30.15 | 4.88 | 10 | 40 | -0.12 | 0.18 |

Note. GAD-7 = 범불안장애 7문항 척도(범위: 0–21); PHQ-9 = 환자건강질문지 9문항 척도(범위: 0–27); PSQI = 피츠버그 수면의 질 지수(범위: 0–21); SWLS = 삶의 만족도 척도(범위: 5–35); GSE = 일반 자기효능감 척도(범위: 10–40). 높은 점수는 해당 구성개념의 더 높은 수준을 나타냅니다.

표 설계 원칙

1. 척도명과 약어를 포함합니다. 독자가 교차 참조 없이 각 측정도구를 식별할 수 있도록 변수 열에 전체 척도명(또는 인식 가능한 약어)을 배치합니다.
2. 최솟값과 최댓값 열을 추가합니다. 관측된 최솟값과 최댓값을 보고하면 데이터의 실제 범위를 보여줍니다. 이는 독자가 잠재적인 바닥 또는 천장 효과를 파악하는 데 도움이 됩니다.
3. 주석에 척도 정보를 기재합니다. 모든 약어를 정의하고, 각 척도의 가능한 범위를 명시하며, 높은 점수가 무엇을 의미하는지 표시합니다.
4. 소수점을 정렬합니다. 숫자 열의 모든 값은 동일한 소수점 자릿수를 가져야 합니다.
5. 변수를 논리적으로 배열합니다. 관련 변수를 함께 그룹화(예: 모든 정신건강 척도, 그 다음 모든 인구통계학적 변수)하며, 알파벳 순으로 나열하지 않습니다.

신뢰구간 추가 시기

일부 학술지와 지도교수는 평균에 대한 95% 신뢰구간을 요구합니다. 다음과 같은 경우 CI 열을 추가합니다:

• 연구가 주로 기술적인 경우(추론검정이 따르지 않음).
• 설문조사에서 모집단 추정치를 보고하는 경우.
• 해당 분야가 유의성 검정보다 추정을 강조하는 경우.

형식은 다음과 같습니다: 95% CI [하한, 상한]. 예: M = 25.40, 95% CI [24.12, 26.68].

범주형 변수의 기술통계: 상세 가이드

범주형 기술통계의 구성요소

범주형(명목 또는 서열) 변수의 관련 기술통계는 다음과 같습니다:

• 빈도(n): 각 범주의 관측치 수.
• 백분율(%): 전체 표본에서 각 범주의 비율.
• 최빈값: 가장 빈번하게 나타나는 범주.
• 누적 백분율: 순서가 있는 범주(서열 데이터만 해당)에 걸친 백분율의 누적 합계.

APA에서 최빈값 보고

최빈값은 단독으로 보고되는 경우가 드뭅니다. 주로 Likert형 항목에서 전형적인 응답을 기술하거나 분포에서 가장 일반적인 범주를 식별할 때 나타납니다:

The modal response to the item "I feel confident about my statistical skills" was "Agree" (selected by 38.2% of participants).

완전한 범주형 표

Table 4

고용 상태의 빈도 분포 (N = 350)

| 고용 상태 | n | % | 누적 % | |-----------|-----|------|--------| | 정규직 | 168 | 48.0 | 48.0 | | 시간제 | 87 | 24.9 | 72.9 | | 자영업 | 42 | 12.0 | 84.9 | | 미취업 | 31 | 8.9 | 93.7 | | 은퇴 | 22 | 6.3 | 100.0 |

Note. 반올림으로 인해 백분율의 합이 정확히 100%가 되지 않을 수 있습니다.

범주형 보고에서 결측 데이터 처리

참가자가 문항을 건너뛰었거나 데이터가 누락된 경우 두 가지 표준적인 접근법이 있습니다:

1. 유효 백분율을 보고합니다. 실제로 응답한 참가자 수를 기준으로 백분율을 계산합니다. 결측 사례의 수를 명시합니다:

Of the 350 participants, 12 did not report their employment status. Among those who responded (n = 338), 168 (49.7%) were employed full-time.

2. "결측" 범주를 포함합니다. 독자가 전체 표본을 볼 수 있도록 결측 데이터에 대한 행을 추가합니다:

| 범주 | n | % | |------|-----|------| | 정규직 | 168 | 48.0 | | 결측 | 12 | 3.4 | | 합계 | 350 | 100.0 |

복수 응답 변수

참가자가 하나 이상의 범주를 선택할 수 있는 경우(예: "해당하는 것을 모두 선택하세요"), 백분율이 100%를 초과합니다. 이 경우 명시적으로 기술합니다:

Participants could select multiple barriers to seeking treatment. The most frequently endorsed barriers were cost (n = 142, 40.6%), stigma (n = 118, 33.7%), and lack of time (n = 95, 27.1%). Percentages exceed 100% because participants could endorse multiple options.

기술통계에 동반하는 시각화

시각화가 중요한 이유

기술통계 표는 정확한 수치 요약을 제시하지만, 분포 형태, 이상값, 미묘한 패턴을 그래프만큼 효과적으로 드러내지 못합니다. APA 7판은 표만으로는 전달할 수 없는 정보를 추가하는 경우 그림의 사용을 권장합니다.

히스토그램

사용 시기: 단일 연속변수의 분포를 표시할 때.

히스토그램은 데이터 범위를 구간으로 나누고 각 구간의 관측치 빈도를 보여줍니다. 분포가 대칭인지, 편향되어 있는지, 이봉분포인지, 또는 공백이 있는지를 드러냅니다.

히스토그램의 APA 형식:

• x축에 변수명과 단위를 표시합니다.
• y축에 "Frequency" 또는 "Count"를 표시합니다.
• 그림 번호와 이탤릭체 제목을 포함합니다(APA 7판은 제목을 그림 위에 배치).
• APA 그림 지침에 따라 산세리프 글꼴을 사용합니다.

표 대신 히스토그램을 선택할 때: 정규성을 평가하거나, 이상값을 식별하거나, 분포의 형태를 독자에게 전달하는 것이 주요 목적일 때.

상자 그림

사용 시기: 집단 간 분포를 비교하거나 중앙값, 사분위수, 이상값을 강조할 때.

상자 그림은 중앙값(중심선), 사분위 범위(상자), 범위(수염), 이상값(개별 점)을 표시합니다. 히스토그램보다 간결하며 여러 집단을 나란히 비교하는 데 탁월합니다.

상자 그림의 APA 형식:

• x축에 집단명을 표시합니다.
• y축에 변수명과 단위를 표시합니다.
• 이상값을 개별 점으로 표시합니다.
• 독자가 상자 구성요소의 의미에 익숙하지 않을 수 있는 경우 그림 주석에 설명을 추가합니다.

히스토그램 대신 상자 그림을 선택할 때: 두 개 이상의 집단 간 분포를 비교할 때, 공간이 제한적일 때, 또는 중앙값과 이상값을 강조하고 싶을 때.

범주형 변수를 위한 막대 차트

사용 시기: 범주형 변수의 빈도 또는 백분율을 표시할 때.

막대 차트는 범주형 데이터의 표준적인 시각화입니다. 각 막대는 범주를 나타내며, 높이는 빈도 또는 백분율에 해당합니다.

핵심 규칙:

• 막대는 서로 닿지 않아야 합니다(막대가 인접한 히스토그램과는 다릅니다).
• 막대를 의미 있게 정렬합니다: 빈도순(높은 것에서 낮은 것으로), 자연적 순서(예: 교육 수준), 또는 자연적 순서가 없으면 알파벳 순으로.
• 범주별 평균을 표시할 때는 오차 막대(95% CI 또는 표준오차)를 포함합니다.

산점도

사용 시기: 두 연속변수 간의 관계를 표시할 때.

산점도는 상관관계를 보고할 때 필수적입니다. 관계의 강도와 방향을 판단하고 비선형성이나 이상값을 발견하는 데 도움을 줍니다.

APA 형식:

• x축에 예측변수를, y축에 결과변수를 배치합니다.
• 회귀 결과를 보고하는 경우 추세선을 추가합니다.
• 상관계수를 그림 제목이나 주석에 보고합니다.

적절한 시각화 선택

| 데이터 유형 | 권장 그림 | 목적 | |-------------|-----------|------| | 단일 연속변수 | 히스토그램 | 분포 형태 | | 단일 연속변수, 복수 집단 | 상자 그림 | 집단 비교 | | 단일 범주형 변수 | 막대 차트 | 빈도 표시 | | 두 연속변수 | 산점도 | 관계 표시 | | 연속 + 범주형 | 집단별 상자 그림 또는 오차 막대가 있는 막대 차트 | 집단 차이 |

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:

The treatment group (M = 78.30, SD = 9.45, n = 35) and control group (M = 72.10, SD = 10.20, n = 33) differed in post-test scores.

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.

중앙값과 표준편차를 함께 보고

중앙값(Mdn)과 표준편차(SD)는 서로 다른 통계적 틀에서 나옵니다. 중앙값은 편향되거나 서열적인 데이터를 위한 중심경향 측정치이고, SD는 평균으로부터의 편차를 기반으로 합니다. Mdn과 SD를 함께 보고하는 것은 개념적으로 일관되지 않습니다. 대신 중앙값과 사분위 범위(IQR) 또는 전체 범위를 함께 보고합니다:

올바른 예: Mdn = 45.00, IQR = 32.00–61.00

잘못된 예: Mdn = 45.00, SD = 12.30

두 가지 중심경향 측정치를 모두 보고하는 경우, 각각에 적절한 산포 측정치를 쌍으로 사용합니다: M에는 SD, Mdn에는 IQR.

이상값 무시

이상값은 평균, 표준편차, 그리고 모든 후속 분석에 극적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이상값을 선별하고 보고하지 않는 것은 흔한 실수입니다. APA는 특정 이상값 탐지 방법을 의무화하지 않지만, 일반적인 접근법에는 다음이 포함됩니다:

• 평균에서 3 표준편차를 초과하는 값.
• Q1 또는 Q3에서 사분위 범위의 1.5배를 초과하는 값.
• 수염 너머 개별 점에 대한 상자 그림 검사.

이상값이 존재할 때, 제거로 인해 결론이 변경되면 이상값을 포함한 결과와 제외한 결과를 모두 보고합니다. 이상값을 유지 또는 제거한 결정을 명확한 근거와 함께 설명합니다.

소수점 자릿수가 너무 많거나 너무 적음

APA는 대부분의 기술통계에 소수점 이하 두 자리를 권장합니다. 네 자리 또는 다섯 자리를 보고(M = 25.4023)하면 거짓된 정밀도를 암시하고 표를 어지럽힙니다. 반대로 소수점 없이 보고(M = 25)하면 의미 있는 정보가 손실됩니다. 논문 전체에서 소수점 이하 두 자리 관행을 일관되게 따르십시오.

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.

자주 묻는 질문

평균과 표준편차에 소수점 몇 자리를 사용해야 하나요?

평균(M)과 표준편차(SD)는 후행 0을 포함하여 소수점 이하 두 자리까지 보고합니다. M = 25.4가 아니라 M = 25.40으로 씁니다. 이는 논문 내 모든 연속 기술통계에 적용됩니다. 원래 측정이 소수점이 없는 경우(예: 만 나이)에도 APA에서는 소수점 이하 두 자리가 표준 관행입니다.

기술통계를 표에 보고해야 하나요, 본문에 보고해야 하나요?

단일 종속변수를 가진 하나 또는 두 집단인 경우 본문을 사용합니다. 세 개 이상의 집단, 복수의 종속변수, 또는 둘 다인 경우 표를 사용합니다. 두 행 두 열 미만의 데이터를 가진 표는 일반적으로 불필요합니다. 핵심 원칙은 효율성입니다: 독자가 중복 없이 가장 빠르게 숫자를 이해할 수 있는 형식으로 제시하십시오.

평균 대신 중앙값을 보고해야 하는 경우는 언제인가요?

데이터가 상당히 편향되어 있거나, 극단적 이상값을 포함하거나, 서열 척도로 측정된 경우 평균 대신 또는 평균과 함께 중앙값(Mdn)을 보고합니다. 일반적인 예로 소득 데이터, 반응시간 데이터, 개별 Likert 척도 항목이 있습니다. 중앙값을 보고하는 경우 표준편차 대신 사분위 범위(IQR)를 함께 보고합니다.

모든 논문에서 왜도와 첨도를 보고해야 하나요?

아닙니다. 왜도와 첨도는 모수적 검정 대 비모수적 검정의 선택을 정당화해야 하거나, 분석 계획에 명시적인 가정 확인이 포함된 경우에만 필수입니다. 그러나 심리학과 교육학 분야의 많은 심사위원들은 특히 중심극한정리의 보호력이 약한 소표본에서 이 값들을 기대합니다.

APA 형식에서 n과 N의 차이는 무엇인가요?

N(대문자, 이탤릭체)은 전체 표본의 총 참가자 수를 의미합니다. n(소문자, 이탤릭체)은 특정 하위집단이나 조건의 참가자 수를 의미합니다. 독자가 집단 크기와 통계적 검정력을 평가할 수 있도록 항상 전체 표본에 N을, 하위집단에 n을 보고합니다.

APA 형식에서 백분율은 어떻게 보고하나요?

빈도와 백분율을 함께 보고합니다: "45 (37.5%)." 백분율이 정수가 아닌 한 소수점 이하 한 자리를 사용합니다. 문장을 숫자로 시작하지 않고 대신 재구성합니다: "전체 참가자의 37%가..." 표에서는 각 셀이 아닌 열 머리글에 백분율 기호(%)를 표시합니다.

모든 변수에 대해 M과 SD를 함께 보고해야 하나요?

네. 표준편차 없는 평균은 변동성에 대한 정보를 제공하지 않으므로 불완전합니다. 독자는 평균이 데이터를 대표하는지 평가하고, 집단 중첩을 판단하며, 효과 크기를 해석하기 위해 SD가 필요합니다. APA 7판은 모든 연속변수에 대해 둘 다 보고하도록 요구합니다.

Likert 척도 데이터의 기술통계는 어떻게 보고하나요?

Likert 항목을 개별적으로 다루는지 복합 척도로 다루는지에 따라 달라집니다. 개별 항목(서열 데이터)의 경우 중앙값과 빈도 분포를 보고합니다. 여러 항목을 합산 또는 평균하여 산출한 복합 척도(연속으로 처리)의 경우 평균과 표준편차를 보고합니다. 항상 척도의 가능한 범위와 높은 점수가 무엇을 의미하는지 명시합니다.

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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