설문 응답을 CSV로 모았는데 두 그룹의 평균이 다른지 확인하려면 숫자 열과 그룹 열을 먼저 구분해야 합니다. jamovi는 표에서 변수를 확인하고 메뉴로 독립표본 t검정을 실행할 수 있는 무료 통계 프로그램입니다. 리눅스에서는 Flathub의 Flatpak 배포판을 받을 수 있습니다.
이 글은 예를 들어 대조군과 실험군의 점수 평균을 비교하는 순서를 다룹니다. 같은 사람의 전후 점수를 비교하는 짝지은 표본 검정과는 분석 메뉴가 다르므로, 자료가 어떤 방식으로 모였는지 먼저 살펴보세요.
설문 자료를 표로 보고 분석 결과를 옆에서 확인
jamovi의 화면은 왼쪽 데이터 표와 오른쪽 분석 결과로 나뉩니다. 설문 응답 CSV를 열면 한 열이 변수로 나타나고, Analyses 메뉴에서 필요한 검정을 고르면 결과 표가 갱신됩니다. 코드를 쓰기 전에 그룹 값과 점수 열이 제대로 들어왔는지 눈으로 확인할 수 있어 처음 통계 분석을 시작할 때 유용합니다.
두 집단 평균 비교에는 비교할 숫자 점수 열과 두 수준으로 나뉜 그룹 열이 필요합니다. 예를 들어 Group에 '대조군'과 '실험군', Score에 각 응답자의 점수를 두는 식입니다. 공식 시작 안내도 Wellbeing 점수를 Group별로 비교하는 독립표본 t검정 예제를 보여 줍니다. 그룹에 세 종류 이상이 섞여 있으면 이 메뉴의 두 집단 비교 목적과 맞지 않으므로 먼저 자료 구조를 확인하세요.
오른쪽 결과에는 검정 통계량 t, 자유도 df, p값 등을 볼 수 있습니다. p값만 보고 효과의 크기나 연구의 의미를 단정하지 말고, 기술통계와 효과크기, 자료 수집 방식도 함께 살펴보세요. 공식 화면에는 효과크기와 기술통계 그림을 켜는 선택지도 보입니다.
CSV 자료부터 t검정 결과까지 보는 jamovi 공식 예시 화면
제작자의 Getting started 화면입니다. 예시 화면 일부에 2.7.17 버전 표기가 보이며, 현재 Flathub 배포판과 메뉴 배치가 다를 수 있습니다.
| 프로그램 | jamovi |
| 제공 | jamovi team |
| Linux 설치 | Flathub Flatpak |
| 확인 파일 | org.jamovi.jamovi.flatpakref |
| 지원 아키텍처 | x86_64·aarch64 |
| 가격 | 무료 데스크톱 앱 |
리눅스에 jamovi 설치하고 CSV 열기
jamovi 공식 다운로드 페이지는 리눅스용 배포 경로로 Flathub을 안내합니다. Flathub에는 org.jamovi.jamovi 앱이 무료로 등록돼 있고 x86_64와 aarch64 아키텍처가 표시됩니다. 이 글의 파일은 Flatpak 설치 참조 파일인 org.jamovi.jamovi.flatpakref입니다. 실제 앱 본체는 Flatpak이 Flathub 저장소에서 받습니다.
리눅스 배포판에 Flatpak과 Flathub 원격 저장소가 설정돼 있어야 합니다. Flatpak을 사용할 수 있는 환경에서 참조 파일을 열거나 소프트웨어 관리자의 Flathub 페이지에서 설치를 진행하세요. 공식 설치 문서에는 터미널 방식으로 flatpak install flathub org.jamovi.jamovi도 안내돼 있습니다. Flatpak을 설치할 수 없는 관리형 PC에서는 시스템 담당자에게 설치 가능 여부를 확인해야 합니다.
설치 후 jamovi를 열고 왼쪽 위의 ☰ 파일 메뉴에서 Open을 선택해 CSV를 엽니다. 공식 시작 안내는 CSV 외에도 SPSS·SAS·Stata 자료를 여는 경로를 설명하지만, 첫 작업은 열 이름과 값이 눈에 보이는 작은 CSV로 시작하는 편이 쉽습니다. 첫 행이 변수 이름인지, 한 행이 응답자 한 명인지 확인하세요.
- 리눅스의 Flatpak·Flathub 설정을 확인하고 jamovi를 설치합니다.
- ☰ > Open에서 설문 CSV를 열어 열 이름과 행을 살펴봅니다.
- Group 열은 두 집단, 점수 열은 숫자 데이터인지 확인합니다.
그룹과 점수 변수의 유형 확인
CSV가 열렸다고 바로 검정을 시작하면 그룹 값이 숫자로 잘못 읽히거나 점수가 문자로 처리될 수 있습니다. jamovi 공식 자료 설명에 따르면 각 변수에는 Data type과 Measure type이 있습니다. Group처럼 집단을 구분하는 열은 범주형으로, Score나 Wellbeing처럼 평균을 비교할 열은 연속형 숫자 변수로 다뤄야 합니다.
열 머리글을 두 번 클릭하거나 F3을 눌러 변수 설정을 열 수 있습니다. 공식 시작 안내의 예시도 분석 전에 그룹과 점수의 유형을 확인합니다. CSV의 빈 칸이나 '미응답' 같은 문자가 점수 열에 섞여 있는지 보고, 필요한 경우 원본 CSV를 복사한 뒤 값을 정리하세요. 결측값을 임의로 0점으로 바꾸면 실제 점수 평균이 달라집니다.
두 집단의 이름도 맞춰 봅니다. '실험군'과 '실험 군'처럼 띄어쓰기가 다르면 별도 값으로 분리될 수 있습니다. 그룹이 정확히 두 수준인지 확인하고 자료 수정이 필요하면 분석 전에 정리하세요. 같은 응답자의 사전·사후 점수 두 열이라면 독립표본 t검정 대신 짝지은 표본 설계를 검토해야 합니다.
- Group과 Score 열의 머리글을 열어 Measure type을 확인합니다.
- Group 값이 정확히 두 종류인지, 점수 열에 숫자 외 값이 있는지 봅니다.
- 원본 자료를 보존한 상태에서 필요한 값만 정리합니다.
독립표본 t검정 실행하고 결과 읽기
상단 Analyses에서 T-Tests를 열고 Independent Samples T-Test를 선택합니다. 왼쪽 분석 설정의 Dependent Variables에 평균을 비교할 점수 열을, Grouping Variable에 두 집단을 구분하는 Group 열을 넣습니다. 공식 예시 화면에서는 Wellbeing이 종속변수, Group이 그룹 변수로 배치돼 있습니다.
변수를 넣으면 오른쪽에 Independent Samples T-Test 결과가 나타납니다. 먼저 두 집단이 기대한 이름으로 표시되는지 보고, t·df·p 열을 확인하세요. 예시 화면의 수치 자체는 연습용 자료의 결과이므로 자신의 설문에 그대로 적용하면 안 됩니다. 필요하면 Descriptives, Effect size, Assumption Checks 옵션을 켜 평균과 분산 조건을 함께 봅니다.
Student의 t검정은 두 집단의 분산이 같다는 가정을 사용합니다. 공식 통계 문서는 그 가정을 두기 어렵다면 Welch 검정을 선택할 수 있다고 안내합니다. 정규성이나 분산 가정을 어떻게 판단할지는 자료와 연구 설계에 달려 있으므로, 버튼 하나로 해석이 확정된다고 생각하지 마세요. 결과를 보고할 때에는 두 그룹의 기술통계, 선택한 검정 종류, t·df·p와 필요하면 효과크기를 함께 적는 편이 명확합니다.
- Analyses > T-Tests > Independent Samples T-Test를 고릅니다.
- 점수 열은 Dependent Variables, 두 집단 열은 Grouping Variable에 넣습니다.
- 오른쪽 결과의 그룹명과 t·df·p, 필요한 추가 통계를 확인합니다.
분석 내용을 저장하고 다시 확인하기
jamovi의 결과 패널에는 분석 결과 표와 그림이 나타납니다. 공식 시작 안내는 결과에 해석 문장을 덧붙일 수 있고, 파일 메뉴에서 작업을 저장할 수 있다고 설명합니다. 분석 설정과 결과를 나중에 다시 열어야 한다면 jamovi 프로젝트 형식인 .omv로 저장하세요.
CSV만 따로 복사하면 현재 선택한 t검정이나 변수 설정을 그대로 보존하지 못할 수 있습니다. 원본 CSV와 .omv 파일을 구분해 저장하고, 제출용 표나 그림은 필요한 항목을 확인한 뒤 별도로 내보내거나 복사하세요. 설문 자료에 개인 정보가 있다면 공유용 결과 파일에 원자료가 포함되는지 살펴보고 공개 범위를 정해야 합니다.
검정 조건을 바꾼 뒤에는 오른쪽 결과가 다시 계산됩니다. 파일을 저장하기 전에 Student와 Welch 중 어느 옵션을 사용했는지, 그룹 열과 점수 열이 맞는지 한 번 더 확인하세요. 공식 예시 화면에서 결과 위에 쓰인 문장은 해석을 적는 자리의 예이며 자동으로 자신의 연구 결론이 작성되는 것은 아닙니다.
- 결과 표에서 두 그룹과 선택한 검정을 다시 확인합니다.
- ☰ 파일 메뉴에서 .omv 프로젝트를 저장합니다.
- 원본 CSV와 결과 파일을 구분해 보관합니다.
설치나 분석 결과가 막힐 때
Flathub 설치가 시작되지 않으면 먼저 Flatpak과 Flathub 원격 저장소가 준비됐는지 확인합니다. 참조 파일은 앱 본체가 아니라 설치 위치를 알려 주는 작은 파일이므로, 내려받은 .flatpakref만으로 곧바로 jamovi가 실행되는 것은 아닙니다. 설치 관리자에서 앱 ID가 org.jamovi.jamovi로 표시되는지 확인하세요.
CSV를 열었는데 T-Test 설정에 점수 열을 넣을 수 없다면 그 열이 문자나 범주형으로 잡혔는지 확인합니다. 열 머리글의 변수 설정에서 데이터 유형과 측정 수준을 점검하고, 숫자에 쉼표나 문자가 섞여 있는지 원본 CSV를 살펴보세요. 그룹 열에 세 값 이상이 보이면 두 집단용 분석에 맞게 자료를 다시 확인합니다.
결과에 예상보다 적은 행이 반영됐다면 빈 점수나 필터를 확인합니다. 공식 문서는 t검정에서 결측값 처리 방식을 선택할 수 있다고 설명하며, Data 탭의 Filter는 원자료를 지우지 않고 분석에 포함할 행을 제한합니다. 실제로 어떤 행이 빠졌는지 모른 채 p값을 해석하지 말고, 자료 수와 필터 상태를 확인한 후 다시 계산하세요.
자주 묻는 질문
jamovi는 무료인가요?
공식 사이트는 데스크톱 앱을 무료·오픈 소스로 소개하고, Flathub의 리눅스 앱도 Free로 표시합니다. 클라우드 서비스의 조건과는 구분하세요.
리눅스에서 어떤 파일을 받나요?
org.jamovi.jamovi.flatpakref를 열어 Flathub의 Flatpak 앱을 설치합니다. x86_64와 aarch64가 표시된 리눅스 배포판용입니다.
엑셀 파일 대신 CSV도 열 수 있나요?
공식 시작 안내는 CSV 파일 열기를 설명합니다. 첫 행의 변수명과 숫자·그룹 값이 올바르게 들어왔는지 확인하세요.
두 집단의 평균을 어디서 비교하나요?
Analyses > T-Tests > Independent Samples T-Test에서 점수 열과 두 수준의 그룹 열을 각각 배치합니다.
p값만으로 결론을 써도 되나요?
p값은 선택한 검정의 결과입니다. 그룹별 기술통계, 자료 설계, 가정과 효과크기도 함께 검토해야 합니다.
두 그룹 자료를 먼저 점검한 뒤 검정 결과를 저장하세요
jamovi는 리눅스에서 CSV 설문 자료를 열고 두 집단의 평균 차이를 메뉴로 확인할 수 있게 해 줍니다. 자료를 불러온 뒤 그룹 값과 점수 변수 유형을 먼저 점검하고, 독립표본 t검정 결과의 t·df·p와 기술통계를 함께 읽으세요. 분석을 마쳤다면 원본 CSV와 .omv 프로젝트를 구분해 저장하면 다음에 조건을 다시 확인하기 쉽습니다.
공식 자료와 확인일
jamovi 공식 시작 안내 · Flathub jamovi 리눅스 배포 · jamovi 공식 설치 문서 · jamovi 독립표본 t검정 설명 | 2026-11-03
