이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
SPSS는 법학 관련 실증 연구 수업에서 처음 사용했습니다. 범죄 통계 데이터를 분석하는 과제였는데, 기술통계와 교차분석을 이용해서 재범률과 사회경제적 변수 사이의 관계를 탐색했습니다. 처음엔 메뉴 구조가 낯설어서 분석 탭을 찾는 것부터 시간이 걸렸고, 출력물 해석도 어려웠습니다. 특히 카이제곱 검정 결과를 처음 봤을 때 유의확률 의미를 제대로 이해 못하고 그냥 숫자만 읽었다가, 교수님께 '이 결과가 의미하는 게 뭔가요?'를 물어봤을 때 기초부터 다시 배워야 했습니다. 그 이후로 분석 결과를 내기 전에 먼저 어떤 검정을 왜 쓰는지를 이해하고 시작하는 습관이 생겼습니다.
형사정책 연구실에서 학부 연구 보조를 3개월간 하면서 SPSS를 실제로 썼습니다. 교수님이 진행하는 피해자 설문 연구에서 수집된 300건의 응답지를 코딩해서 데이터 파일로 만드는 작업이었습니다. 코딩 기준서를 보면서 손으로 입력했는데, 중간에 결측값 처리 기준이 바뀌어서 이미 입력한 30건을 다시 수정해야 했습니다. 그때 처음부터 기준을 명확히 확인하지 않은 게 얼마나 비효율인지 느꼈습니다. 코딩이 끝나고 빈도 분석과 평균 비교를 돌려서 기초 통계표를 만드는 작업도 했는데, 숫자가 논문 결과로 바뀌는 과정을 직접 보면서 연구 데이터가 어떻게 흘러가는지 이해했습니다.
논문 작성 수업에서 SPSS로 설문 분석을 혼자 진행했습니다. 법적 인식 관련 설문 50건을 직접 설계하고 수집해서 기술통계와 상관분석을 돌렸는데, 샘플이 작다 보니 결과의 한계가 명확했습니다. 처음에 상관계수가 0.6이 나왔을 때 '상당히 강한 관계'라고 해석했는데, 교수님이 표본 크기를 고려하면 해석에 주의해야 한다고 지적하셨습니다. 숫자를 맹목적으로 믿으면 안 된다는 걸, 그 피드백으로 배웠습니다. 이후 분석 결과를 해석할 때 항상 표본 특성과 방법론적 한계를 같이 언급하는 습관이 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한국형사·법무정책연구원 일반 연구개발 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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