jamovi로 통계 분석을 하다 보면 이런 경험 한 번쯤 하셨을 것입니다.
“ChatGPT(챗지피티)한테 물어봤더니 jamovi가 아니라 SPSS 기준으로 설명하네요…”
“Claude, Gemini, Perplexity 같은 인공지능에 스크린샷까지 보여줬는데, 정작 어떤 변수를 어느 칸에 넣을지 계속 헷갈리게 알려줘요…”
실제로 해 보면,
- 메뉴는 맞게 말해 주는데, 변수 위치를 틀리게 말하거나
- jamovi(자모비) 화면을 SPSS, R, Python 패키지랑 섞어서 이해하고
- 스크린샷을 보여줘도 입력 패널 구조를 정확하게 못 읽는 경우가 꽤 많습니다.
그래서 저는 발상을 바꿔 보았습니다.
“화면 캡처를 던져주지 말고, 분석 입력 패널을 ‘텍스트 구조’로 정리해서 인공지능에게 알려주면 어떨까?”
실제로 그렇게 해 보니, 입력 패널을 텍스트로 일종의 ‘사양서(specification)’처럼 써서 넣어 줄 때 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot 같은 대부분의 인공지능이 jamovi 분석 구조를 훨씬 정확하게 이해하는 것을 확인했습니다.
통계에서 진짜 무서운 건 “틀린 입력”입니다!
요즘은 결과 해석은 인공지능이 많이 도와줍니다.
- p값, 효과크기, 신뢰구간 해석
- 연구 질문에 맞게 문장으로 정리
- 논문 보고서 문단 초안까지 생성
이런 건 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI가 꽤 잘 도와줍니다. 하지만 결과보다 더 무서운 건 “처음에 잘못 넣은 입력”입니다.
- 어떤 변수를 종속변수(Dependent Variable)로 넣어야 할지
- 어떤 변수를 집단변수(Grouping Variable)로 써야 할지
- 이 변수 척도가 연속형인지, 서열형인지, 명목형인지
- 옵션에서 어떤 체크박스를 켜야 하는지
이게 틀리면, 겉보기에는 그럴듯한 통계 결과표가 나오는데 처음부터 엉뚱한 분석이 됩니다. 그래서 저는, “인공지능에게 ‘결과 해석’을 맡기기 전에, 먼저 ‘입력 설계’를 정확하게 도와주는 도구로 쓰자.” 라고 생각하게 되었습니다.
“너무 구식 아닌가?”에 대한 제 생각
요즘은 jamovi와 인공지능을 함께 활용하려는 다양한 시도들이 나오고 있고 AI가 통계 분석 과정 일부를 도와주는 프로그램들도 점점 늘어나고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 저는 이렇게 생각합니다.
- 통계 분석에서 가장 중요한 것은 여전히 “어떤 변수를 어떻게 입력했는가”입니다.
- 'analysis panel specification'을 만들어 두는 일은 최신 기술과는 별개로 내가 분석 설계의 주도권을 쥐고 관리하는 방법입니다.
- 그리고 이 텍스트는 특정 인공지능 서비스, 특정 버전에 묶여 있지 않고 어디로든 가지고 옮겨 다니면서 쓸 수 있는 나만의 분석 사양서가 됩니다.
제 생각이 틀릴 수도 있습니다.
하지만 실제로 여러 인공지능에게 jamovi 분석을 물어보면서 느낀 것은, “결과 해석을 AI에게 맡기기 전에, 입력 패널을 텍스트로 명시해 주는 것만으로도 답변의 정확도가 눈에 띄게 달라진다” 는 점이었습니다.
앞으로 jamovi.ai에서의 운영 방식 안내
현재 jamovi(자모비)의 분석 기능별 튜토리얼은 모두 유료 게시판에 정리되고 있습니다.
앞으로는 같은 분석에 대해 다음과 같이 두 가지 글을 세트로 올릴 예정입니다.
분석별 튜토리얼(유료)
각 분석 기능(t검정, 일원분산분석, 비모수 검정, 회귀분석 등)에 대해 데이터 구조, jamovi 입력 설정, 결과 해석을 다루는 튜토리얼입니다.
기존에 올려 온 흐름 그대로, 앞으로의 분석 글들도 모두 유료 게시판에서 제공될 예정입니다.
분석별 인공지능 입력 사양 안내(유료)
위 튜토리얼과 1:1로 대응하는 글로, 해당 분석의 입력 패널을 인공지능에게 설명하기 위한 사양 텍스트(analysis panel specification)를 정리해 두는 글입니다.
“어떤 칸이 어떤 역할을 하는지, 어떤 유형의 변수가 들어가는지, 어떤 옵션을 중심으로 사용할지”를 한눈에 볼 수 있는
입력 설계용 자료를 유료 게시판에 별도로 올릴 예정입니다.
각 분석 튜토리얼에서 이 사양 글로, 사양 글에서는 다시 튜토리얼로 서로 링크를 연결할 계획입니다.
초기에 올렸던 분석 글들에 대한 사양 정리 계획
사이트 초기에는 홍보 차원에서 일부 분석 기능을 먼저 튜토리얼 중심으로 올려 두었고, 인공지능 입력 사양(analysis panel specification)은 이제 막 시작하는 단계입니다.
이 공지 이전에 이미 올라간 분석들(t검정 등)에 대해서도 시간이 허락하는 대로 입력 사양을 한 번에 모아 정리한 글을 따로 만들 예정입니다.
정리가 완료되면, 해당 내용 역시 유료 게시판의 공지 형태로 게시하고, 관련 튜토리얼 글들과 링크를 연결하겠습니다.
분석별 자료는 아래의 게시판에서 보실 수 있습니다.
analysis panel specification
ⓒ 르네의 심리통계 | jamovi.ai
본 콘텐츠는 저작자에 의해 제작된 창작물이며 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, CC BY-NC-ND 4.0) 에 따라 보호됩니다. 출처를 명시하시면 비영리 목적에 한해 공유가 가능하며 내용의 수정 또는 영리적 활용은 허용되지 않습니다.
jamovi로 통계 분석을 하다 보면 이런 경험 한 번쯤 하셨을 것입니다.
“ChatGPT(챗지피티)한테 물어봤더니 jamovi가 아니라 SPSS 기준으로 설명하네요…”
“Claude, Gemini, Perplexity 같은 인공지능에 스크린샷까지 보여줬는데, 정작 어떤 변수를 어느 칸에 넣을지 계속 헷갈리게 알려줘요…”
실제로 해 보면,
그래서 저는 발상을 바꿔 보았습니다.
“화면 캡처를 던져주지 말고, 분석 입력 패널을 ‘텍스트 구조’로 정리해서 인공지능에게 알려주면 어떨까?”
실제로 그렇게 해 보니, 입력 패널을 텍스트로 일종의 ‘사양서(specification)’처럼 써서 넣어 줄 때 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot 같은 대부분의 인공지능이 jamovi 분석 구조를 훨씬 정확하게 이해하는 것을 확인했습니다.
통계에서 진짜 무서운 건 “틀린 입력”입니다!
요즘은 결과 해석은 인공지능이 많이 도와줍니다.
이런 건 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI가 꽤 잘 도와줍니다. 하지만 결과보다 더 무서운 건 “처음에 잘못 넣은 입력”입니다.
이게 틀리면, 겉보기에는 그럴듯한 통계 결과표가 나오는데 처음부터 엉뚱한 분석이 됩니다. 그래서 저는, “인공지능에게 ‘결과 해석’을 맡기기 전에, 먼저 ‘입력 설계’를 정확하게 도와주는 도구로 쓰자.” 라고 생각하게 되었습니다.
“너무 구식 아닌가?”에 대한 제 생각
요즘은 jamovi와 인공지능을 함께 활용하려는 다양한 시도들이 나오고 있고 AI가 통계 분석 과정 일부를 도와주는 프로그램들도 점점 늘어나고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 저는 이렇게 생각합니다.
제 생각이 틀릴 수도 있습니다.
하지만 실제로 여러 인공지능에게 jamovi 분석을 물어보면서 느낀 것은, “결과 해석을 AI에게 맡기기 전에, 입력 패널을 텍스트로 명시해 주는 것만으로도 답변의 정확도가 눈에 띄게 달라진다” 는 점이었습니다.
앞으로 jamovi.ai에서의 운영 방식 안내
현재 jamovi(자모비)의 분석 기능별 튜토리얼은 모두 유료 게시판에 정리되고 있습니다.
앞으로는 같은 분석에 대해 다음과 같이 두 가지 글을 세트로 올릴 예정입니다.
분석별 튜토리얼(유료)
각 분석 기능(t검정, 일원분산분석, 비모수 검정, 회귀분석 등)에 대해 데이터 구조, jamovi 입력 설정, 결과 해석을 다루는 튜토리얼입니다.
기존에 올려 온 흐름 그대로, 앞으로의 분석 글들도 모두 유료 게시판에서 제공될 예정입니다.
분석별 인공지능 입력 사양 안내(유료)
위 튜토리얼과 1:1로 대응하는 글로, 해당 분석의 입력 패널을 인공지능에게 설명하기 위한 사양 텍스트(analysis panel specification)를 정리해 두는 글입니다.
“어떤 칸이 어떤 역할을 하는지, 어떤 유형의 변수가 들어가는지, 어떤 옵션을 중심으로 사용할지”를 한눈에 볼 수 있는
입력 설계용 자료를 유료 게시판에 별도로 올릴 예정입니다.
각 분석 튜토리얼에서 이 사양 글로, 사양 글에서는 다시 튜토리얼로 서로 링크를 연결할 계획입니다.
초기에 올렸던 분석 글들에 대한 사양 정리 계획
사이트 초기에는 홍보 차원에서 일부 분석 기능을 먼저 튜토리얼 중심으로 올려 두었고, 인공지능 입력 사양(analysis panel specification)은 이제 막 시작하는 단계입니다.
이 공지 이전에 이미 올라간 분석들(t검정 등)에 대해서도 시간이 허락하는 대로 입력 사양을 한 번에 모아 정리한 글을 따로 만들 예정입니다.
정리가 완료되면, 해당 내용 역시 유료 게시판의 공지 형태로 게시하고, 관련 튜토리얼 글들과 링크를 연결하겠습니다.
분석별 자료는 아래의 게시판에서 보실 수 있습니다.
analysis panel specification
ⓒ 르네의 심리통계 | jamovi.ai
본 콘텐츠는 저작자에 의해 제작된 창작물이며 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License, CC BY-NC-ND 4.0) 에 따라 보호됩니다. 출처를 명시하시면 비영리 목적에 한해 공유가 가능하며 내용의 수정 또는 영리적 활용은 허용되지 않습니다.