Jamovi 다변량 공분산분석(MANCOVA) : 입력부터 결과해석까지

"인기 있는 학생과 소외된 학생, 그들의 마음속 차이는 무엇일까?"

새로워진 디자인으로 만나는 심리통계의 정석

학교 교실에서 친구 관계는 필연적으로 인기 있는 그룹과 소외되는 그룹으로 나뉘게 됩니다. 하지만 이것이 과연 단순히 친구들에게 인기가 있나 없나의 문제일까요? 아니면 이러한 또래 관계 유형이 학생의 마음속 안정감(내면적 적응)까지 깊게 병들게 하는 것일까요?

만약 적응 점수가 높아진 것이 친구 관계 때문이 아니라 순전히 나이(Age) 효과 때문이라면 어떨까요? 이 잡음 변수의 영향을 제거하지 않고서, 친구 관계가 미치는 진짜 영향을 알 수 있을까요?

이처럼 우리가 진짜 알고 싶은 변수(친구 관계) 외에, 결과에 영향을 미치는 다른 변수(나이)의 효과를 통계적으로 제거(통제)하고 여러 개의 심리적 결과(대인관계 및 내면적 적응)를 동시에 분석할 때 사용하는 것이 바로 다변량 공분산분석(MANCOVA)입니다.

이 글은 jamovi(자모비)를 이용해 다변량 공분산분석(MANCOVA)을 처음부터 끝까지 실행하고 해석하는 구체적인 방법을 안내하는 튜토리얼입니다.

💡 이 튜토리얼에서 배울 수 있는 핵심 내용

하나의 이야기로 전체 과정을 보여줍니다: 단순히 메뉴 기능을 나열하는 방식이 아닙니다. "인기 있는 학생과 소외된 학생, 그들의 마음속 차이는 무엇일까?"라는 하나의 가상 시나리오(논문 기반)를 설정하고, 전 과정을 이야기처럼 따라가며 자연스럽게 학습할 수 있습니다.
모든 단계를 놓치지 않고 캡쳐했습니다: jamovi 화면의 어떤 메뉴를 누르고, 어떤 옵션을 선택하고, 그래서 어떤 결과가 나왔는지 모든 과정을 하나도 빠짐없이 화면 캡쳐로 담았습니다.
결과표의 중요 숫자를 해석합니다: Box의 M 검정 결과부터 Pillai's Trace 지표, 그리고 다변량 검정(Multivariate Tests)과 단변량 검정(Univariate Tests)의 차이까지 상세히 다루어 각 통계치의 실제 의미를 이해하게 됩니다.
인공지능 시대에 더 필요한 해석의 기준 제시: 인공지능의 분석 결과가 내 연구에 맞게 해석되었는지 판단할 수 있는 '해석의 힘'을 기를 수 있도록 돕습니다.
직접 따라 할 수 있는 파일 제공: 실제 분석에 사용된 데이터 파일(.csv)과 jamovi 실행 파일(.omv)이 모두 포함되어 있습니다.

📂 가상 시나리오 데이터(.csv) 및 분석 파일(.omv) 수록

MANCOVA 분석을 위해 'ANOVA' 메뉴에서 'MANCOVA'를 선택합니다. 여러 개의 종속변수를 동시에 지정하고, 공변량 칸에 나이(Age)를 넣은 뒤...

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