탭북이란
탭북은 전체, 성별, 연령대, 지역 같은 고정된 배너를 문항 목록에 적용합니다. 모든 표가 같은 열, 같은 백분율 기준, 같은 베이스 정의, 같은 검정 규칙을 씁니다. 이 일관성 덕분에 탭북을 읽기 쉽습니다. 표 하나를 이해하면 모든 표를 이해할 수 있습니다.
수고가 드는 부분은 계산이 아니라 정의입니다. 어떤 사례가 베이스에 들어가는가? 어떤 문항이 행 세트를 이루는가? 어떤 가중치를 쓰고 어떤 열 쌍을 검정하는가? 이를 흩어진 표에서 처리하면 다음 웨이브에서 재현할 수 없습니다.
좋은 배너의 규칙
각 배너 그룹은 서로 배타적인 열로 이루어져야 하며, 그렇지 않으면 열 검정이 타당하지 않습니다. 유의성 문자는 한 그룹 안의 열끼리만 비교합니다. 문자는 배너 전체에 걸쳐 이어지지만 남성과 55세 이상을 비교하는 일은 없습니다.
열 베이스를 미리 계획하십시오. 응답자가 30명 미만인 열은 검정하지 않습니다. “전체” 열은 맨 앞에 두고, 백분율에 가중치를 적용하더라도 모든 표에 비가중 베이스를 표시하십시오.
원자료 없이 공유하기
탭북은 공유하되 원자료는 공유하지 말아야 하는 경우가 많습니다. 정의만 담은 매니페스트는 응답자 행을 의도적으로 뺍니다. 새 데이터 파일에 적용할 때 비로소 분석을 다시 만들며, 파일과 맞지 않는 정의는 조용히 건너뛰지 않고 목록으로 보여 줍니다.
계산 예제
예제: 탭북의 배너표 하나
“가장 선호하는 제품은?” 문항을 전체 | 연령대 배너와 교차합니다. 각 연령대 열의 베이스는 100이며 모두 검정합니다. 열이 셋이면 행마다 3쌍이고, Bonferroni 보정 후 쌍별 엄격 수준은 0.05 ÷ 3 = 0.0167입니다.
제품 A: 18–34세(45.0%)는 55세 이상(20.0%)보다 95% 수준에서 높아 “C”가 붙고, 35–54세는 90% 수준에서만 높아 “c”가 붙습니다. 제품 C는 반대 패턴입니다. 55세 이상이 45.0%로 두 젊은 집단보다 유의하게 높습니다(“AB”). 제품 B에서는 유의하게 다른 열이 없습니다.
탭북에서 이 표는 같은 열, 검정 규칙, 각주로 다른 모든 문항 옆에 놓이며, 다음 웨이브에서도 같은 정의로 다시 만들 수 있습니다.
| 전체 | 18–34세 (A) | 35–54세 (B) | 55세 이상 (C) | |
|---|---|---|---|---|
| 제품 A | 33.3% | 45.0% C | 35.0% c | 20.0% |
| 제품 B | 35.0% | 30.0% | 40.0% | 35.0% |
| 제품 C | 31.7% | 25.0% | 25.0% | 45.0% AB |
| 베이스 (n) | 300 | 100 | 100 | 100 |
영문 예제 “Product preference by age group”의 설명용 표본 데이터이며 실제 조사가 아닙니다. 문자는 Crosstabs 검정 함수로 계산했습니다. 대문자 95%, 소문자 90%, 행마다 Bonferroni 보정.