인간은 낯선 음식에 대해 본능적인 거부감, 즉 식품 네오포비아(Food Neophobia)와 혐오감(Disgust)을 느낍니다. 최근 환경 문제와 식량 위기의 대안으로 떠오른 '식용 곤충(Edible Insects)'이 서구권 등 여러 문화권에서 대중화되지 못하는 가장 큰 이유도 바로 이 강력한 심리적 장벽 때문입니다.
"과연 곤충의 영양적 가치와 환경적 이점에 대한 '정보 제공(교육)'은 소비자의 이러한 혐오감을 수용으로 뒤바꿀 수 있을까요?"
이 질문에 답하기 위해 우리는 동일한 사람들에게 교육 전과 후, 두 번에 걸쳐 의향을 묻고 그 변화를 추적하는 대응표본 교차분석(맥니마 검정, McNemar Test)을 실시합니다. 이 검정은 두 개의 서로 다른 집단을 비교하는 독립표본 카이제곱 검정과 달리, '동일한 대상'의 응답이 처치(개입)를 통해 어떻게 달라졌는지, 즉 '순수한 변화량'을 입증하는 데 특화된 분석 방법입니다.
이번 PRO Exclusive 튜토리얼에서는 jamovi를 활용해 교육이라는 개입(Intervention)이 소비자의 행동 변화에 실제로 유효한지 과학적인 수치로 증명하는 과정을 살펴봅니다. 처음부터 끝까지 고집을 꺾지 않은 사람들은 과감히 제외하고, 입장을 바꾼 사람들(Reject → Accept vs. Accept → Reject)의 '변심'을 어떻게 통계적으로 해석하는지 완벽하게 마스터하실 수 있습니다.
💡 이 튜토리얼에서 배울 수 있는 핵심 내용
분석 목표: 동일한 표본(짝지어진 데이터)을 대상으로 특정 처치 전/후의 범주형 응답(예/아니오) 비율에 유의미한 변화가 발생했는지 검증합니다.
핵심 원리 (변화량 분석): 일치쌍(변화 없는 사람)을 통계 계산에서 제외하고, 오직 입장을 바꾼 불일치쌍(이탈 vs 유입)의 쏠림을 핀셋처럼 찾아내는 법을 다룹니다.
jamovi 스킬:
변수 설정: 사전/사후 설계에 맞는 변수 투입 및 척도 지정 방법
비율 표시 활용: Percentages (Row) 옵션을 켜서 이탈률 및 변화율을 직관적으로 확인하는 팁
연속성 수정 (Continuity correction): 변화를 보인 인원의 총합이 너무 적을 때 1종 오류를 방지하는 실무 세팅법
📚 목 차 (Full Version 구성)
논문 사례: 곤충 취식의 심리학
McNemar Test 란? (핵심 개념)
분석 수행 전 필수 확인 사항 (Assumption Checks)
jamovi로 분석/해석하기 (변심의 방향성 및 유의성 검증)
퀴즈
참고문헌
📂 실습용 데이터(CSV) 및 jamovi 원본 파일 다운로드 제공
자세한 통계량 해석과 실제 분석 세팅 화면은 아래 유료 콘텐츠에서 확인하실 수 있습니다. ⬇⬇
Paired Samples (McNemar test)
[variables] ...
Statistics...
Percentages (Row/Column)...
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Jamovi 교차분석(맥니마 검정)
(Paired Samples Contingency Tables) : 입력부터 결과 해석까지
"절대 안 먹는다던 곤충, 10분 만에 마음을 돌리다: '변심'을 증명하는 통계"
인간은 낯선 음식에 대해 본능적인 거부감, 즉 식품 네오포비아(Food Neophobia)와 혐오감(Disgust)을 느낍니다. 최근 환경 문제와 식량 위기의 대안으로 떠오른 '식용 곤충(Edible Insects)'이 서구권 등 여러 문화권에서 대중화되지 못하는 가장 큰 이유도 바로 이 강력한 심리적 장벽 때문입니다.
이 질문에 답하기 위해 우리는 동일한 사람들에게 교육 전과 후, 두 번에 걸쳐 의향을 묻고 그 변화를 추적하는 대응표본 교차분석(맥니마 검정, McNemar Test)을 실시합니다. 이 검정은 두 개의 서로 다른 집단을 비교하는 독립표본 카이제곱 검정과 달리, '동일한 대상'의 응답이 처치(개입)를 통해 어떻게 달라졌는지, 즉 '순수한 변화량'을 입증하는 데 특화된 분석 방법입니다.
이번 PRO Exclusive 튜토리얼에서는 jamovi를 활용해 교육이라는 개입(Intervention)이 소비자의 행동 변화에 실제로 유효한지 과학적인 수치로 증명하는 과정을 살펴봅니다. 처음부터 끝까지 고집을 꺾지 않은 사람들은 과감히 제외하고, 입장을 바꾼 사람들(Reject → Accept vs. Accept → Reject)의 '변심'을 어떻게 통계적으로 해석하는지 완벽하게 마스터하실 수 있습니다.
📚 목 차 (Full Version 구성)
자세한 통계량 해석과 실제 분석 세팅 화면은 아래 유료 콘텐츠에서 확인하실 수 있습니다. ⬇⬇
Paired Samples (McNemar test)
[variables] ...
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