skcho 님의 블로그

챗GPT의 통계분석, 정말 믿어도 될까?챗GPT는 질문에 답하고, 글을 요약하거나 데이터를 분석하는 데까지 활용되는 도구다. 통계분석 기능은 자연어로 회귀모형을 만들고, 논문 형식에 맞는 결과 해석까지 제공한다는 점에서 많은 사용자의 흥미를 끌고 있다. 연구자가 복잡한 통계 기법을 몰라도 “회귀분석을 해줘”라는 명령 하나로 분석을 수행할 수 있기 때문이다.그러나 그만큼 주의가 필요하다. 최근 학술발표에 따르면, 챗GPT는 통계적으로 정교한 연산을 수행할 수 있으나, 연구자의 지시가 모호하거나 잘못될 경우 그 오류를 스스로 바로잡는 데에는 한계가 존재한다 조성겸, 김성중, 백석원. "ChatGPT 데이터 분석의 신뢰성: 지시문과 통계적 타당성의 조화", 한국조사연구학회 2025 춘계학술대회 발표논문. ..

데이터 올리기는 이 블로그의 'GPT로 선형회귀분석 하기' https://skcho.tistory.com/64 을 참조하면 된다. 데이터 올리기와 변수 설명은 생략한다. 1단계: GPT 분석시행 1-1. GTP에게 분석목적과 변수 알려주기 목적 분석목적과 분석방법을 알려주는 것은 gpt 분석에서 가장 중요하다. 그 다음 종속변수를 만드는 방법을 같이 알려주었다. 지시문 주관적 건강상태가 신체적 건강상태를 예측해 주는지를 알아보고자 한다. 종속변수는 신체적 건강상태이며, 독립변수는 연령, 주관적 건강상태, 소득, 성별, 교육수준이다. 종속변수인 신체적 건강상태는 heal_prob의 1에서 6까지 변수에서 한 개라도 아프다고 체크한 경우를 1이라고 하고 pheal '신체적 건강상태'로 합시다...

GPT ADA를 이용해서 선형회귀분석을 실시한 과정을 소개한다. 분석방법은 GPT ADA를 이용하였고, 데이터는 근로환경조사>를 이용했는데, 원 데이터에는 439개가 있다. 분석사례로 사용하기 위해, 46개 변수를 추출했다. 그리고 아래에서 보듯이 분석과정에서 10퍼센트를 추출해서 사용했다. (근로환경조사 데이터는 웹에서 검색이 되고, 다운받을 수있다). 사례데이터 (CSV 데이터, 자료이용설명서, 설문지, 코드북) 표본크기 5천명 (원 데이터의 10% 무작위 추출)- 변수의 수 46개 (전체 439에서 추출)*원 데이터: 7차 근로환경조사 1단계: GPT에 필요 정보 알려주기 분석 목적, 사용할 변수, 데이터를 알려준다. 순서는 관계없으나아래와 같은 방식이 효율적이다. 1-1. 분석 목적과 사용할 ..

이 글은 출간예정인 『GPT 데이터 분석: 회귀분석과 로지스틱』의 서문과 제1장을 발췌하여 소개한 것이다. GPT를 통계분석 과 해석에 활용하고자 하는 연구자, 실무자, 대학원생을 위한 안내서다. . 서문: GPT 분석의 의미 GPT가 데이터 분석을 해준다고 했을 때, 사람들의 반응은 둘로 나뉜다. 하나는 기대다. “코딩을 배울 필요 없이 분석이 가능하다”는 해방감이 담긴 반응이다. 또 하나는 회의다. “GPT가 거짓말을 하는 걸 보면, 분석도 믿을 수 있을까?”라는 불신이다.완벽한 도구는 없다. 도구의 신뢰성은 그것을 사용하는 방식에 따라 달라진다. GPT의 데이터 분석도 사용하기에 따라 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 그렇다면 GPT 분석이 가능해지면 데이..

※ 본 문서에 포함된 내용은 필자의 GPT 사용 경험을 기반으로 작성된 것이다. GPT ADA의 실제 작동 방식은 사용자의 프롬프트, 이전 대화 내용, 버전, 랜덤성 등에 따라 달라질 수 있으며, 매번 동일한 결과를 보장하지 않는다. 데이터는 분석에 앞서 정제(cleaning) 작업을 해야 한다. 정제작업이란 데이터에 있는 처리 과정상의 오류를 찾아내서 수정하는 작업을 말한다. 이러한 정제작업은 그다음 단계인 데이터 변환 및 사전 검토 등을 모두 포함해서 전처리라고도 한다. 통계청이나 전문 생산기관에서 제공한 공개용 데이터는 대부분 이러한 정제 과정을 거쳤기 때문에 추가적인 처리가 필요 없는 경우가 많다. 그러나 조사 기관에 의뢰해서 직접 수집한 데이터의 경우, 이러한 작업이 완전하지 않을 수 있어 확인..

※ 본 문서의 내용은 필자의 GPT 사용 경험에 기반하고 있으며, GPT ADA의 실제 작동은 사용자의 프롬프트, 이전 대화 맥락, 버전 및 랜덤 요소에 따라 달라질 수 있다. 따라서 동일한 입력에도 항상 같은 결과가 생성되지는 않는다. GPT를 이용해 분석하려면 데이터 외에 분석정보 즉 변수정보와 분석목적 그리고 분석방법을 알려줘야 한다. 데이터가 작고 간단히 분석을 마칠 수 있으면, 데이터는 CSV 파일로 올리고, 분석정보는 채팅창에서 입력해도 된다. 하지만 변수가 많거나 분석을 반복해야 하는 경우에는 분석 정보도 파일로 올리는 것이 좋다. 채팅창으로 입력한 정보를 GPT가 기억하지 않기 때문에 세션이 바뀌거나 길어지면, 반복해야 하기 때문이다. GPT에게 데이터와 분석정보를 주는 순서는 (1..

목차데이터 준비와 정보 전달전처리와 가정 검토분석 실행과 모델 구성결과 해석과 후속 분석로지스틱 회귀는 종속변수가 0 또는 1인 이항형일 때 사용하는 대표적인 분석 기법이다. 예측이나 분류는 물론, 사회과학에서는 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 파악할 때 주로 사용된다. GPT ADA는 이러한 로지스틱 회귀를 수행할 수 있으며, 사용자가 데이터를 업로드하고 분석 목적을 설명하면 구성해준다. 그러나 단순히 “이 데이터를 분석해줘”라고만 요청하면 GPT는 일반적이고 표준적인 분석만 수행하며, 분석자의 의도나 맥락을 반영하지 못할 수 있고, 검증력, 재현성, 해석의 명확성이 낮아진다. 반대로 분석 흐름을 잘 구조화하면 GPT는 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이 글은 로지스틱 회귀 분석을 수행할 때 GPT..