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연구도구 사용법

분석 전후에 필요한 도구입니다. 검정력 분석으로 표본수를 정하고, 분석 추천으로 적절한 방법을 찾고, 수치해석으로 결과의 수학적 과정을 들여다봅니다.

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연구 설계 단계 — 표본수 정하기

검정력 분석으로 '몇 명을 모아야 하는지'를 미리 계산합니다. 효과크기, 유의수준, 원하는 검정력을 입력합니다.

효과크기 · α · 검정력 → 필요 표본수 산출 (G*Power 대체)
연구 시작 전에 표본수를 정하면 시간과 비용을 아낄 수 있습니다.
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분석 선택 단계 — 분석 추천

어떤 분석을 써야 할지 모를 때, 원인·결과 변수만 지정하면 적절한 분석을 이유와 함께 추천합니다.

변수 목록 score연속 gender명목 age연속 원인변수gender결과변수score
변수의 측정수준(연속/명목)에 따라 적합한 분석이 자동으로 좁혀집니다.
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분석 후 — 수치적으로 들여다보기

p값이 분포의 어느 면적인지, 회귀계수가 어떻게 수렴했는지 등 결과의 수학적 과정을 수치해석으로 시각화합니다.

적분(면적) · 최적화(수렴) · 행렬(고유값) · 몬테카를로
각 분석 결과 화면의 '수치적으로 보기' 버튼으로도 바로 연결됩니다.
결과를 이렇게 해석합니다

분석을 실행하면 아래 항목들이 우리말 해석문과 함께 자동으로 제시됩니다. 각 숫자가 무엇을 뜻하는지 미리 알아두세요.

검정력 — 표본이 충분한가

검정력 0.8(80%)이 일반 기준입니다. 산출된 필요 표본수보다 적게 모으면 실제 효과를 놓칠 위험이 커집니다.

분석 추천 — 왜 이 분석인가

추천 카드에는 '왜 적절한지' 이유와 전제조건 충족 여부(정규성·표본수)가 함께 표시되어, 고르면서 배울 수 있습니다.

수치해석 — 결과의 수학적 근거

p값이 분포의 어느 면적인지, 계수가 어떻게 수렴했는지를 시각화해 '왜 이 숫자가 나왔는지' 이해를 돕습니다.

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