같은 SPSS 결과표를 붙여넣었는데한 논문은 “결과 제시가 명확하다”는 평을 받고,다른 논문은 “재현이 불가능하다”는 지적을 받습니다.두 논문의 데이터 자체는크게 다르지 않은 경우가 많습니다.그런데 왜 심사위원의 반응은이렇게 갈릴까요?답은 간단합니다.결과를 “얼마나 잘 나왔는지”가 아니라”얼마나 검증 가능하게 썼는지”로심사위원이 읽기 때문입니다.논문 결과 작성법은통계 프로그램 출력물을 그대로 옮기는 작업이 아닙니다.심사위원이 논문만 보고도같은 분석을 다시 짚어볼 수 있도록표기 규칙과 서술 순서를 지키는 작업에 가깝습니다.
심사위원이 결과 섹션에서 실제로 보는 것
이 부분에서 심사위원은”결과가 좋은가”보다”검증 가능한가”를 먼저 봅니다.2026년 JoVE 블로그의 분석에 따르면최근 피어리뷰에서는 강한 결과만으로는 충분하지 않습니다.방법을 실행 가능한 수준까지 상세히 기술했는지,데이터·분석 선택 과정이 기록되어 결론 도출을 검증할 수 있는지,배경이 다른 심사위원도 이해할 수 있게 설명했는지를함께 평가합니다.같은 자료에서는 코드 공유 정책이 없는 저널이있는 저널보다 재현가능성 잠재력이8.1배 낮다는2025년 연구 결과도 함께 인용됩니다.투명성이 곧 평가 기준이 되고 있다는뜻입니다.고임팩트 의학저널 20곳의 편집자·통계 검토자 25명을 대상으로 한BMC Research Notes(2011)의 조사에서는심사위원이 지적하는 문제를 두 갈래로 나눕니다.
부적절한 분석, 모델 가정 위반, 군집 데이터 미고려, 결측치 처리 미흡, 검정력·표본크기 문제
독자가 논문만 보고 재현할 수 없는 방법 기술, p값만 강조하고 신뢰구간·절대값을 누락하는 서술
한 심사위원은 통계 방법 자체를 지적하고,다른 심사위원은 서술의 명확성을 지적하는경우가 많습니다.결과 작성법을 고민할 때이 두 갈래를 모두 챙겨야 하는이유입니다.
APA 7판 기준, 통계 결과 제시의 표기 규칙
이 부분에서는표기 규칙 하나하나가 결과 섹션의 완성도를좌우합니다.APA 7판(2020년 발행, 현재까지 유효)은숫자·통계 표기에 명확한 규칙을 둡니다.0~9는 단어로, 10 이상은 숫자로 쓰고,1,000 이상은 세 자리마다 쉼표를 넣습니다.소수점 자리도 통계치마다 다릅니다.
p값이 .001 미만이면”p < .001″로 표기합니다.통계 기호는 이탤릭체로 쓰되,그리스 문자나 ANOVA 같은 비기호 약자는이탤릭을 쓰지 않습니다.신뢰구간은 “95% CI [LL, UL]” 형식으로 씁니다.
“t(98) = 2.87, p = .005, d = 0.57, 95% CI [0.17, 0.98].”
이렇게 검정통계량, 자유도, 정확한 p값,효과크기, 신뢰구간을 한 문장에모두 담는 것이APA 7판이 요구하는 결과 작성법의 핵심입니다.
표와 그림, 어디까지 담고 어디서 멈출 것인가
이 부분은 결과 섹션에서가장 많이 무너지는 지점입니다.표는 평균·표준편차 같은 수치나 응답 목록처럼행과 열로 정리할 데이터에 쓰고,그림(Figure)은 차트·그래프·사진·도표 등표가 아닌 모든 시각 자료를 가리킵니다.표 번호는 굵게 표 제목 위에 쓰고,표 제목은 이탤릭·Title Case로 표 번호 바로 아래한 줄 띄워 배치합니다.모든 열에는 제목이 있어야 하고,같은 열 안에서는 소수점 자리와 단위를끝까지 일관되게 유지합니다.약어나 유의수준 기호(*, ** 등)의 의미는반드시 표 하단 Note에설명해야 합니다.가장 중요한 원칙은 따로 있습니다.
본문과 표·그림의 내용을 중복 서술하지 않는다.
여러 저널의 저자 가이드라인(Frontiers, Dove Medical Press, JMIR 등)이공통으로 강조하는 원칙입니다.본문에서는 표·그림을 인용하며가장 중요한 특징만 요약하고,세부 수치는 표에 맡깁니다.표를 그대로 다시 문장으로 풀어 쓰는 논문과,표가 못 보여주는 맥락만 본문에 남기는 논문은같은 데이터를 갖고도완전히 다른 인상을 남깁니다.
심사에서 반복적으로 지적되는 통계적 실수
이 부분은 심사위원이가장 자주, 가장 예민하게지적하는 영역입니다.
eLife에 게재된 “Ten common statistical mistakes to watch out forwhen writing or reviewing a manuscript”(2019)는반복적으로 나타나는 실수 10가지를 정리합니다.
그중 결과 작성법과 직결되는 대표적인 항목만추리면 다음과 같습니다.
독립적이지 않은 관측치를 독립적인 것처럼 취급해 위양성을 키우는 것이상치·데이터 그룹화로 생긴 허위 상관관계를 실제 상관으로 오인하는 것유의미한 p값이 나올 때까지 분석 방식을 바꾸는 “p-해킹”다중 비교 보정 없이 위양성을 누적시키는 것비유의미한 p값을 “효과가 없다”는 뜻으로 과잉 해석하는 것
학위논문 결과 챕터에서는 조금 다른 실수가반복됩니다.SPSS 출력물을 걸러내지 않고 그대로 붙여넣는 것,결과에 해석·의견을 섞는 것,결과를 현재형으로 서술하는 것(과거형이 원칙)이대표적입니다.
유의성 보고 방식에도최근 쟁점이 있습니다.
p값이 .05~.10 사이일 때”marginally significant(경계적으로 유의하다)”로표현하는 관행에 대한 문제 제기가 이어지고 있습니다.
심리학 논문을 대상으로 한 조사에서는이 구간의 p값 중 약 40%가이렇게 표현되었지만,이 구간 p값의 증거력은 낮고합의된 보고 기준도 학계에 없습니다.
권고되는 대안은 명확합니다.
“marginally significant” 같은 표현 대신효과의 방향과 크기를 있는 그대로 쓰고p값·신뢰구간이 스스로 말하게 하는 것입니다.
“개입군은 4.2점 향상되었다(p = .008).”
이렇게 수치를 있는 그대로 제시하는 문장이애매한 형용사보다훨씬 강한 결과 작성법입니다.
비유의미한 결과도결과 섹션에서 누락하지 않고보고해야 합니다.
효과크기는 Cohen의 기준(d = 0.2/0.5/0.8)이관례적으로 쓰이지만,이는 분야별 추정치가 없을 때만 참고할 값입니다.
교육 연구는 d = 0.2/0.4/0.6을,노년학 연구는 Hedges’ g = 0.15/0.40/0.75를기준으로 삼는 등분야마다 편차가 큽니다.
결국 표기 규칙, 표·그림 배치 원칙,
SKY논문통계연구소는 SPSS·AMOS·R 등
통계 분석 결과를 APA 7판 표기 규칙에 맞게 정리하고,
심사에서 지적받기 쉬운 표·그림 구성과
목표로 하는 학술지 또는 학위논문 규정을
보내주시면 결과 섹션에서 보완이 필요한 부분을
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