jamovi(자모비)에서 일원 비모수 분산분석, 특히 Kruskal–Wallis 검정(크루스칼-월리스 검정, One-Way ANOVA Non-Parametric)을 쓰려고 하면 메뉴는 찾았는데 “여기서 무엇을 어디에 넣어야 하지?” 하는 순간이 꼭 한 번씩 찾아옵니다.
이 튜토리얼(유료 콘텐츠)은 단순히 기능 설명만 하는 글이 아니라 하나의 사례를 가지고 jamovi에서 Kruskal–Wallis 분석을 처음부터 끝까지 따라가는 방식으로 구성되어 있습니다. 연구 질문 설정 → 데이터 구조 이해 → jamovi 입력 설정 → 결과표 해석까지 한 흐름으로 볼 수 있도록 정리했습니다.
💡 이 튜토리얼에서 다루는 주요 내용
분석의 시점: 언제 모수 One-Way ANOVA 대신 비모수 Kruskal–Wallis를 써야 하는지 현실적인 상황(5점 리커트, 서열척도, 분포 쏠림, 소표본 등)을 기준으로 설명합니다.
jamovi 실제 설정: 어떤 변수 아이콘을 Nominal/Ordinal로 바꿔야 하는지, Dependent Variable/Grouping Variable 칸에 무엇을 넣고 어떤 옵션을 체크하는지 상세히 안내합니다.
결과표 해석법: χ², df, p값, ε²(효과크기)를 어떻게 읽고 보고서에 쓰는지, 그리고 DSCF 사후비교 결과를 정리하는 방법을 다룹니다.
실습 예제 파일: 분석에 사용된 데이터(.csv)와 설정이 적용된 jamovi 파일(.omv)을 모두 제공하여 직접 따라 할 수 있습니다.
또한 이 분석 기능은 별도로 제공되는 jamovi 입력 패널 사양서(analysis panel specification)와 함께 사용하면, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot 같은 인공지능(AI)에게 “어떤 변수를 어디에 넣고, 어떤 옵션을 쓸지”를 더 정확하게 물어보는 데도 활용할 수 있습니다.
Kruskal–Wallis 결과표 해석
먼저 Kruskal-Wallis 테스트 결과표에서 χ² 값을 확인합니다. 이 값은 집단 간 순위의 차이가 얼마나 큰지를 나타내며...
DSCF 사후비교(Pairwise Comparisons)
집단 A와 집단 B의 유의미한 차이 확인... (중략)
p값에 따른 해석 기준 정리... (중략)
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Jamovi 일원 비모수 분산분석(Kruskal–Wallis Test) : 입력부터 결과해석까지
“여기서 무엇을 어디에 넣어야 하지?” 고민되는 순간을 위한 가이드
새로워진 디자인으로 만나는 심리통계의 정석
jamovi(자모비)에서 일원 비모수 분산분석, 특히 Kruskal–Wallis 검정(크루스칼-월리스 검정, One-Way ANOVA Non-Parametric)을 쓰려고 하면 메뉴는 찾았는데 “여기서 무엇을 어디에 넣어야 하지?” 하는 순간이 꼭 한 번씩 찾아옵니다.
이 튜토리얼(유료 콘텐츠)은 단순히 기능 설명만 하는 글이 아니라 하나의 사례를 가지고 jamovi에서 Kruskal–Wallis 분석을 처음부터 끝까지 따라가는 방식으로 구성되어 있습니다. 연구 질문 설정 → 데이터 구조 이해 → jamovi 입력 설정 → 결과표 해석까지 한 흐름으로 볼 수 있도록 정리했습니다.
또한 이 분석 기능은 별도로 제공되는 jamovi 입력 패널 사양서(analysis panel specification)와 함께 사용하면, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot 같은 인공지능(AI)에게 “어떤 변수를 어디에 넣고, 어떤 옵션을 쓸지”를 더 정확하게 물어보는 데도 활용할 수 있습니다.
Kruskal–Wallis 결과표 해석
먼저 Kruskal-Wallis 테스트 결과표에서 χ² 값을 확인합니다. 이 값은 집단 간 순위의 차이가 얼마나 큰지를 나타내며...
DSCF 사후비교(Pairwise Comparisons)
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