Paper Analysis

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name: paper-analysis
description: "사회과학 실증연구의 데이터를 분석하는 스킬. 양적(기술·추론통계, 회귀·집단비교·요인분석) / 질적(인터뷰·텍스트 코딩, 주제분석) / 혼합 방법으로 가설을 검증하고 결과를 표·그림과 한계와 함께 정리한다. 데이터 무결성(결측·이상치·신뢰도)을 먼저 점검한다. 설문·실험 데이터 통계분석, 질적 코딩·주제분석, 가설검증, 분석결과 정리가 필요할 때 사용. 데이터 없는 이론·문헌 연구에는 미적용."
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# 사회과학 데이터 분석

가설을 데이터에 비추어 검증하고 결과를 정직하게 보고한다. 산출물은 `_workspace/03b_data_analysis.md`. 핵심 원칙은 **데이터가 지지하는 범위 안에서만 말한다**.

## 0. 데이터 무결성 점검 (분석 전 먼저)

- **구조** — 표본 크기, 변수 수, 측정 수준(명목/서열/등간/비율).
- **결측·이상치** — 결측 패턴·비율, 이상치 탐지와 처리 방침(명시).
- **분포** — 정규성·왜도·첨도(양적 분석 전제 점검용).
- **신뢰도·타당도** — 척도 신뢰도(Cronbach's α 등), 구성타당도. 문제는 분석 전에 드러낸다.

## 양적 분석

1. **기술통계** — 평균·표준편차·빈도, 변수 분포 요약.
2. **추론통계(가설별 기법 선택):**

| RQ/가설 성격 | 변수 | 기법 |
|------|------|------|
| 두 집단 차이 | 연속 종속 | t-검정 |
| 세 집단+ 차이 | 연속 종속 | ANOVA |
| 범주 간 연관 | 범주형 | 카이제곱 |
| 변수 간 관계 | 연속 | 상관분석 |
| 예측·인과 | 연속/이항 종속 | 회귀(선형/로지스틱) |
| 잠재구조 | 다항목 척도 | 요인분석·SEM |

3. **보고** — 검정통계량·자유도·p값·**효과크기**를 함께 제시한다. 전제가정(정규성·등분산·독립성 등)을 점검하고, 위배 시 비모수 대안이나 보정을 적용·명시한다.
4. **금지** — 원하는 결과가 나올 때까지 분석을 바꾸거나(p-hacking), 유의한 결과만 선택 보고하지 않는다.

## 질적 분석

1. **코딩** — 개방코딩 → 축코딩 → 선택코딩. 코드북을 정리한다.
2. **주제분석** — 코드를 범주·주제로 묶고, 대표 인용(원자료 발췌)으로 뒷받침한다.
3. **엄밀성** — 코더 간 일치도, 삼각검증(자료·연구자·이론), 포화 도달 여부, 부정 사례(negative case) 검토를 보고한다.

## 혼합 분석

양적·질적 결과를 RQ를 중심으로 통합한다 — **수렴**(두 결과가 일치하는가), **보완**(서로 다른 측면을 채우는가), **확장**(한쪽이 다른쪽을 설명하는가). 통합 표(joint display)를 활용한다.

## 결과 표현

- **표·그림** — 번호·제목·출처/주를 갖춘다. 본문에서 반드시 언급·해석된다.
- **해석 범위** — 상관을 인과로, 표본을 모집단으로 비약하지 않는다. 통계적 유의성과 실질적 중요성을 구분한다.

## 한계 기술

표본·측정·설계·분석의 한계를 정직하게 적는다. 결과의 일반화 가능 범위를 명시한다.

## 출력 구조 (`03b_data_analysis.md`)
1. 데이터·무결성 점검 (표본·결측·신뢰도)
2. 분석 절차 (사용 변수·기법·도구/코드)
3. 결과 (표·그림 + 수치)
4. 가설 지지여부 (가설별 지지/기각 + 근거)
5. 해석
6. 가정·한계
7. **수치 출처표** — 본문에 들어갈 주요 수치(계수·표준오차·p값·효과크기·표본 수·비율)마다 한 줄:
   `N3 | 수치 | 의미(무엇의 값인가) | 산출 파일·출력 위치(스크립트·결과표·로그의 경로와 줄/셀) | 실행 기록 유무`
   검토관이 본문 수치를 이 표로 역추적한다. 산출 파일 없이 적은 수치는 `실행 기록 없음`으로 정직하게 표시한다.

## 주의
- 데이터를 위조·임의 생성하지 않는다. 수치가 필요하나 데이터가 없으면 "[데이터 필요]"로 남긴다(READ-ONLY 무결성).
- 분석 절차를 재현 가능하게 기록한다.
- **예상 밖 결과는 먼저 의심한다.** 선행연구와 반대 방향이거나 효과가 지나치게 크면, 새 발견으로 해석하기 전에 코딩 오류·변수 역코딩·결측 처리·표본 필터를 다시 확인하고 그 확인 결과를 적는다.
- 연구방법 절에 들어갈 표본 수·변수 정의·모형 사양은 실제 실행한 설정에서 그대로 옮긴다. 계획과 실행이 달라졌으면 달라진 내용과 이유를 적는다.
- 데이터 없는 이론·문헌 연구에는 이 단계가 적용되지 않는다(오케스트레이터가 건너뜀).