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결과 해석까지

분석 결과에 대한 표준 해석문을 규칙 기반으로 자동 제시 — YesStat의 핵심 강점

100% 규칙 기반
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결과를 말로 설명해 줍니다

통계 결과표만으로는 무엇을 의미하는지 판단하기 어렵습니다. YesStat은 유의성·효과크기·적합도 등 결과 조건에 맞는 표준 해석문을 자동으로 제시해, 결과가 무엇을 뜻하는지 바로 이해하게 합니다.

결과와 표준 해석문
결과 해석 분석 결과에 대한 표준 해석문을 자동으로 제시 t(410) = 4.82, p < .001, Cohen's d = 0.47 집단1 M=4.12(SD=.58) · 집단2 M=3.78(SD=.62) 표준 해석 두 집단의 평균 차이는 통계적으로 유의하였다 (t = 4.82, p < .001). 효과크기는 Cohen 기준 중간 수준(d = 0.47)으로, 집단1의 점수가 집단2 보다 유의하게 높았다. 근거: Cohen (1988); APA (2020) 7판 보고 기준 ※ LLM이 지어내지 않고, 결과 조건에 맞는 검증된 해석을 매칭
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LLM이 아닌 검증된 해석

해석문은 생성형 AI가 지어내는 것이 아닙니다. 결과값의 조건에 따라 통계 교재·APA 기준에 근거한 검증된 해석을 매칭해 출력하고, 근거 문헌도 함께 제시합니다. 그래서 논문에 그대로 인용할 수 있습니다.

APA 표와 해석
표 1 주요 변수의 기술통계 및 상관관계 변수 M SD 1 2 직무자원4.12.58직무열의3.88.62.54***직무성과4.01.55.48***.51*** 주. N = 412. *** p < .001. 표준 해석 세 변수 간 정적 상관이 모두 유의하며(r=.48~.54), 직무열의와 직무성과의 관련이 가장 강하다.
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