연구 논문의 결과 섹션: 포함해야 할 내용

결과 섹션은 쉬운 부분처럼 보입니다. 출력이 있고, 표를 붙여넣고, 무슨 일이 일어났는지 설명하면 됩니다. 하지만 검토자가 왜 백분율에 분모가 없는지, 그리고 당신이 측정한 결과가 왜 전혀 나타나지 않는지 질문할 때가 있습니다.

다섯 가지 실패 사례와 그 아래에 해결 방법이 있습니다. 모든 예시는 이 가이드를 위해 모델로 만들어진 것입니다.

<CTA title="표와 본문의 숫자 일치시키기" description="동일한 작업 공간에서 소스 및 메모와 함께 결과를 초안으로 작성하여 본문의 수치가 표의 수치와 일치하도록 하세요." buttonLabel="Jenni 무료 체험하기" link="https://app.jenni.ai/register" />

연구 논문의 결과 섹션에는 무엇이 들어가나요?

해석 없이 논리적인 순서로 발견한 내용을 보고하는 것입니다. "재입원율이 8.1%포인트 감소했다"는 결과입니다. "이것은 약사 검토가 효과가 있음을 보여준다"는 고찰입니다.

ICMJE 권고사항은 가장 중요한 발견을 먼저 배치하여 논리적 순서로 결과를 요구하며, 효과 크기와 정밀도를 전달하지 못하는 통계적 가설 검정에만 전적으로 의존하는 것을 경고합니다.

실패 1. 분모가 없는 백분율

작성되는 내용: 중개군은 대조군보다 낮은 재입원율을 보였다(22.4% 대 30.5%).

작성되어야 하는 내용: 재입원은 중개군 환자 406명 중 91명(22.4%), 대조군 환 406명 중 124명(30.5%)에서 발생했으며, 위험 차이는 8.1%포인트였습니다(95% CI 2.1~14.1, p = .008).

ICMJE는 백분율과 같은 유도체뿐만 아니라 유도체가 계산된 절대 수치로도 수치 결과를 제공할 것을 요구합니다. 독자는 그것이 91명인지 9명인지 알지 못하고는 22.4%를 판단할 수 없습니다.

실패 2. p 값이 모든 일을 다 함

p 값은 효과가 얼마나 큰지 또는 얼마나 정밀하게 추정했는지에 대해 아무것도 말해주지 않습니다. 미국통계학회(ASA)의 2016년 성명서는 여섯 가지 원칙을 제시하며, 그 중 세 가지가 여기서 중요합니다: p 값은 가설이 참일 확률을 측정하지 않으며, 결론이 p 값이 특정 임계값을 통과하는지 여부에 의존해서는 안 되고, p 값은 효과의 크기를 측정하지 않습니다.

추정치를 먼저 보고한 다음 신뢰구간, 그 다음 p 값 순으로 보고하십시오. 신뢰구간이 독자에게 필요한 정보를 담고 있기 때문에 이 순서가 맞습니다.

Purdue OWL은 위 표의 대부분의 규칙 뒤에 숨겨진 두 가지 규칙을 요약합니다: 정확한 p 값을 소수점 둘째 자리 또는 셋째 자리까지 보고하고, 통계량이 1을 초과할 수 있는 경우에만 앞에 0을 사용하십시오.

<ProTip title="🔢 정밀도:" description="p = .000으로 보고하지 마세요. 소프트웨어는 값이 표시 정밀도보다 작을 때 이를 출력하며, 이는 사실이 아닌 것을 나타냅니다. 대신 p가 .001보다 작다고 작성하세요." />

실패 3. 조용히 사라진 결과

유의성에 도달한 결과만 보고하는 것은 선택적 보고이며, 검토자들은 누락된 항목이 있는지 확인하기 위해 프로토콜이나 등록 정보를 점점 더 많이 확인하고 있습니다.

사전에 지정한 순서대로 측정한 모든 결과를 명명하고, 사후 분석은 사후 분석으로 라벨을 붙이십시오. CONSORT는 하위 그룹 및 민감도 분석을 포함하여 수행된 다른 모든 분석을 명시적으로 요구하며, 사전에 지정된 것과 사후 분석을 구분합니다.

실패 4. 표 1을 그대로 되풀이하는 단락

ICMJE는 저자들에게 표에 있는 모든 데이터를 본문에서 반복하지 말고, 가장 중요한 관찰 결과만 강조하거나 요약할 것을 요구합니다. 모든 기본 특성을 나열하는 단락은 결과 섹션이 필요 이상으로 길어지는 가장 흔한 이유입니다.

대신 표를 가리키십시오. "전체 기본 특성은 표 1에 있습니다"라는 완전한 문장 하나로 그 역할을 다할 수 있습니다.

표, 그림, 아니면 텍스트?

유럽 과학 편집자 협회(EASE)는 가장 깔끔한 규칙을 제시합니다: 정확한 수치 데이터가 중요할 때는 표를, 비교나 경향을 보여줄 때는 그림을 사용하고, 두 곳 모두에 동일한 데이터를 넣지 마십시오.

• 독자가 특정 값을 찾아보고 싶어 하거나 여러 변수를 동시에 보여줄 때는 표를 사용합니다.

• 수치보다 형태가 더 중요할 때는 그림을 사용합니다.

• 숫자가 3개 이하일 때는 본문 텍스트를 사용합니다. 두 줄짜리 표는 대개 문장으로 바꿀 수 있습니다.

실패 5. 해석을 담은 동사

해석하는 경우: 약사 검토의 명백한 이점을 보여줌. 응급실 방문 또한 긍정적인 방향으로 나타남.

보고하는 경우: 응급실 방문은 집단 간에 차이가 없었다(18.2% 대 20.4%, 위험 차이 2.2%포인트, 95% CI -2.6~7.0).

첫 번째 버전에서는 두 가지가 잘못되었습니다. "보여줌"은 고찰(discussion)에 어울리는 동사입니다. 그리고 "긍정적인 방향으로 나타남"은 일어나지 않은 결과를 묘사하는 것으로, 결과 섹션에서 가장 흔히 볼 수 있는 왜곡(spin)의 형태입니다.

<ProTip title="📊 보고하기:" description="결과 섹션의 모든 동사에 동그라미를 쳐보세요. '보여주다', '증명하다', '확인하다' 또는 '시사하다' 등이 있다면 그 문장을 고찰 섹션으로 옮기고 숨겨져 있던 숫자로 대체하세요." />

출판된 결과에 오류가 얼마나 자주 포함되는지

Behavior Research Methods에 실린 연구에 따르면 지난 30년간의 심리학 논문을 대상으로 자동 검사를 실행했습니다. 258,105개의 p 값을 포함한 30,717개의 논문 중 유의성 검정을 사용한 논문의 절반은 자체 테스트 통계 및 자유도와 일치하지 않는 p 값을 최소 하나 이상 포함하고 있었습니다. 8개 중 1개는 결론에 영향을 미쳤을 수 있는 심각하게 불일치하는 값을 포함하고 있었습니다.

이것들은 사기가 아닙니다. 필기 오류이거나 한 곳에서는 업데이트되었지만 다른 곳에서는 업데이트되지 않은 숫자들이며, 이는 몇 분 만에 찾아낼 수 있음을 의미합니다.

<ProTip title="🧮 수학적 오류 확인하기:" description="기억에 의존하지 말고 출력 파일과 결과를 한 줄씩 대조하며 읽어보세요. 불일치의 거의 대부분은 단순한 복사 오류에서 시작됩니다." />

Jenni와 함께 결과 초안 작성하기

프롬프트에 섹션을 설명하세요. 연구 이름을 지정하고 인터벌과 함께 효과 크기를 원한다고 명시하여, 처음부터 보고 규칙이 설정되도록 하십시오.

인용 스타일을 설정하세요. 통계적 서식 규칙은 스타일 스타일에 따라 달라집니다.

구조를 생성하세요. 표준 IMRaD 헤딩을 사용하여 결과는 자체 섹션에 위치하고 해석은 다른 곳으로 갈 수 있도록 합니다.

그런 다음 결과별로 초안을 작성하십시오: 1차 결과를 먼저, 2차 결과는 사전에 지정한 순서대로 작성하고, 하위 그룹은 명확하게 표시하십시오. 통계 서식 오류를 잡기 위해 Proofread를 실행하고, 보고가 주장으로 바뀐 문장을 잡기 위해 Claim Confidence를 실행하십시오. 두 기능 모두 검토 단계에 있습니다.

일관성 확인 단계

15분이면 다섯 가지 실패 요소를 모두 잡아낼 수 있습니다.

• 본문의 모든 백분율 옆에는 분모가 표시되어 있습니다.

• 귀무 효과를 포함한 모든 효과에는 신뢰구간이 있습니다.

• 방법론에서 언급된 모든 결과가 결과 섹션의 어딘가에 나타납니다.

• 이미 가리킨 표를 그대로 재진술하는 단락이 없습니다.

• 해당 섹션에 해석을 담은 동사가 없습니다.

• 본문의 모든 숫자는 출처가 된 표의 숫자와 일치합니다.

<ProTip title="🚦 순서:" description="방법론에서 결과를 소개한 순서대로 결과를 작성하세요. 독자가 기본 결과를 찾아 헤매야 한다면, 다른 발견들이 아무리 흥미롭더라도 순서가 잘못된 것입니다." />

숫자가 스스로 말하게 하라

좋은 결과 섹션은 의도적으로 논문에서 가장 설득력이 떨어지는 부분이어야 합니다. 무슨 일이 일어났는지, 측정하겠다고 말한 순서대로 보고하며, 신중한 독자가 당신의 고찰에는 동의하지 않더라도 당신의 데이터는 신뢰할 수 있을 만큼 충분한 정밀도를 제공해야 합니다. 그러한 절제야말로 나중에 고찰이 등장했을 때 신뢰성을 부여하는 요소입니다.

<CTA title="검토자가 확인하기 전에 먼저 보고서 확인하기" description="초안에 Proofread와 Claim Confidence를 실행하여 보고가 주장으로 변한 문장을 찾아내세요." buttonLabel="내 초안 평가하기" link="https://jenni.ai/cfp-review" />

이후 섹션에 대해서는 연구 논문의 고찰 섹션 가이드를 참조하시고, 전체 내용을 요약하려면 학술대회 초록 작성법을 참조하십시오. 논문이 아직 작성 중이라면, 자신의 소스를 대조하여 초안을 작성하는 것이 숫자를 원래 출처와 가깝게 유지하는 방법입니다.