케이스 선택
조건에 맞는 케이스만 분석에 사용
표 1. 케이스 선택 결과
| 구분 | 조건 | 케이스 수 | 비율(%) |
|---|---|---|---|
| 전체 | — | 412 | 100.0 |
| 선택됨 | rank ≥ 2 AND age ≥ 25 | 309 | 75.0 |
| 제외됨 | — | 103 | 25.0 |
제외된 케이스는 삭제되지 않고 필터 처리되어 이후 분석에서만 빠집니다.
표 2. 선택 전후 분포 비교
| 변수 | 전체 M (SD) | 선택 후 M (SD) | t | p |
|---|---|---|---|---|
| 직무자원 | 3.84 (0.71) | 3.91 (0.68) | 1.42 | .157 |
| 직무열의 | 3.61 (0.78) | 3.72 (0.74) | 2.08 | .038 |
| 직무성과 | 3.92 (0.64) | 3.98 (0.61) | 1.34 | .181 |
그림 1. 케이스 선택 전후 평균 비교
직무열의에서만 유의한 차이가 나타났습니다(p = .038).
해석interp_rules.rule_id = SELECT_BIAS_CHECK · 매칭조건 any(p<.05)
조건 적용 후 309명(75.0%)이 선택되었습니다.
선택 전후 비교에서 직무열의에 유의한 차이가 나타났습니다(p = .038). 표본 선택이 무작위가 아니므로 결과를 전체 모집단으로 일반화할 때 주의가 필요하며, 논문에는 선택 기준과 그 근거를 명시해야 합니다.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
VARIABLE: USEOBSERVATIONS = rank GE 2 AND age GE 25;
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.