통계 분석 서비스

연구를 위한 전문 통계 분석

SPSS, R, SAS, Python — 저널 투고를 위한 방법론 문서 작성 포함 종합 통계 분석.

SPSS R SAS Python AMOS/SEM
서비스 요금

통계 서비스 요금

금액은 원화(₩) 기준입니다. 기본 범위를 넘는 작업은 착수 전에 같은 기준으로 견적을 드립니다.

학생·대학원생, 연구비가 없는 연구자분께 할인을 상담해 드립니다. 문의 양식에서 ‘할인 상담 요청’에 체크해 주세요. 할인 상담하기 →

통계 검토

₩290,000

원고 1편 · 5영업일

  • 설계·자료에 맞는 분석 방법인지 검토
  • 가정·결측치·다중비교·교란변수 점검
  • 효과 크기·신뢰구간 보고 방식
  • 예상 심사 질문과 대응 메모

서비스 보기

통계 재분석 (리비전)

₩390,000 부터

심사에서 요구한 분석 2개 이내

  • 민감도·하위군 분석, 모형 변경
  • 갱신된 결과 표·그림
  • 답변서용 영문 결과 요약
  • 재투고 마감일에 맞춘 일정

서비스 보기

성향점수, 다수준·반복측정 모형, 다중대체, 메타분석처럼 범위가 넓은 분석은 자료를 확인한 뒤 견적을 드립니다. 학위논문은 연구자가 직접 분석하고 이해해야 하므로 통계 검토를 권합니다.

주문 시 결제하거나, 첫 초안을 확인한 뒤 결제 여부를 정하실 수 있습니다. 초안이 기대에 미치지 못할 경우 비용을 청구하지 않습니다. 결제·요금 안내

플랜 선택

통계 분석 | 3단계 플랜

필요한 범위와 예산에 맞춰 선택하세요. 모든 플랜은 고정 요금이며, 주문 시 결제하거나 첫 초안을 확인한 뒤 결제하실 수 있습니다.

학생·대학원생, 연구비가 없는 연구자분께 할인을 상담해 드립니다. 문의 양식에서 ‘할인 상담 요청’에 체크해 주세요. 할인 상담하기 →

기본

₩790,000

원고 1편 · 주요 분석 3개 이내

  • 분석 계획서와 변수 정의
  • 기술통계·군 간 비교·회귀 또는 생존분석
  • 저널 형식의 결과 표·그림
  • 통계 방법(Methods) 기술 초안
  • 모든 분석의 R 코드와 출력 파일
기본 플랜 주문하기 →
추천

고급

₩1,190,000

원고 1편 · 주요 분석 6개 이내 · 고급 모형

  • 기본 플랜의 모든 항목
  • 다변량 회귀·생존분석·성향점수·반복측정/다수준 모형·다중대체
  • 결과별 해석 리포트와 온라인 결과 상담 1회
  • 방법·결과(Results) 섹션 초안
고급 플랜 주문하기 →

프리미엄

₩1,790,000

설계 점검부터 리비전 재분석까지

  • 고급 플랜의 모든 항목
  • 연구 설계·표본 수(검정력) 점검
  • 민감도·하위군 분석과 출판 수준 그림(R)
  • 심사 후 재분석 1라운드 포함(분석 2개 이내)
프리미엄 플랜 주문하기 →

메타분석, 멘델 무작위화, 대규모 공개 데이터베이스 분석은 레지스트리·RWD 연구 플랜 또는 견적으로 안내합니다. 학위논문은 연구자가 직접 분석해야 하므로 통계 검토를 권합니다. 저희가 작업한 부분의 재수정은 게재 확정까지 추가 비용 없이 진행합니다.

비교 분석

서비스 유형별 통계 지원의 차이

특정 업체가 아니라, 통계가 포함된 원고를 다룰 때 각 유형의 서비스가 일반적으로 어디까지 관여하는지를 비교했습니다.

분석 기능 Editverse 언어 교정만 제공하는 서비스 자동 교정 도구
원자료(raw data)를 직접 분석
연구 설계에 맞는 검정 방법 선택과 근거 제시
통계 가정 검토 (정규성·등분산·다중공선성 등)
효과크기·신뢰구간 등 누락된 보고 항목 지적 △ 표기 형식 수준 △ 형식 검사 수준
저널 보고 지침에 맞춘 방법·결과 섹션 작성 △ 문장 다듬기 수준
한국어 결과 보고서 제공
통계 보고 예시

편집 전후 비교 — 통계 보고

아래 문장은 실제 고객 데이터가 아니라, 저희 통계 담당자가 결과(Results) 섹션을 어떻게 고치는지 보여주기 위해 작성한 예시입니다. 표시된 수치는 예시일 뿐입니다.

예시 1 — 효과크기와 신뢰구간 없이 “p<0.05”만 보고한 결과

교정 전

“The intervention group showed a higher mean score than the control group, and the difference was statistically significant (p<0.05).”

교정 후

“The mean score was higher in the intervention group than in the control group (mean difference 4.2 points, 95% CI 1.3 to 7.1; p = 0.005).”

이렇게 고친 이유: “p<0.05”는 결과가 기준선을 넘었다는 사실만 전달할 뿐, 차이가 얼마나 큰지도 얼마나 정밀하게 추정되었는지도 말해 주지 않습니다. 표본이 크면 실질적 의미가 거의 없는 차이에서도 매우 작은 p값이 나올 수 있습니다. 현재 대부분의 저널이 효과 추정치와 신뢰구간, 그리고 정확한 p값을 함께 보고하도록 요구하므로, 수정문은 효과의 크기·불확실성·정확한 p값을 모두 제시합니다. (제시된 수치는 예시입니다.)

예시 2 — 관찰연구의 연관성에 인과 동사를 사용한 문장

교정 전

“Regular coffee consumption reduced the risk of cognitive decline in this cohort.”

교정 후

“In this cohort, regular coffee consumption was associated with a lower risk of cognitive decline; because the design is observational, residual confounding and reverse causation cannot be excluded.”

이렇게 고친 이유: 관찰연구에서는 노출이 무작위로 배정되지 않으므로 “reduced”, “prevented”, “improved” 같은 동사는 설계가 뒷받침할 수 있는 범위를 넘어선 주장이 됩니다. 측정되지 않은 교란변수나 역인과가 여전히 대안 설명으로 남아 있기 때문입니다. 심사위원이 “관찰연구에 인과적 표현을 사용했다”고 지적하는 가장 흔한 통계 관련 지적 중 하나이며, “was associated with”로 바꾸고 설계상의 한계를 함께 밝히면 동일한 결과를 방어 가능한 형태로 제시할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

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SPSS, R, SAS, Stata, Python(pandas, scipy, statsmodels), AMOS, LISREL 등 다양한 통계 소프트웨어를 사용합니다. 연구 요건에 가장 적합한 소프트웨어를 선택합니다.

네, 통계 분석 결과의 해석과 저널 논문의 결과 및 방법론 섹션 작성까지 포함합니다.

네, 의학 통계, 생존 분석, 임상시험 데이터 분석, RCT 분석 등 임상 연구에 특화된 통계 분석 서비스를 제공합니다.

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