StatEdu Studio

StatEdu Studio documentation

기능 개요

README_KO.md

정보 목록사용 안내분석 메뉴

StatEdu Studio

StatEdu Studio는 가정 검토를 기반으로 통계분석을 수행하고 논문/보고서용 결과표를 생성하는 로컬 Shiny 애플리케이션입니다.

앱은 사용자의 Windows PC에서 실행되며 로컬 브라우저 세션으로 열립니다. 데이터는 사용자의 PC에서 분석되고 외부 서버로 전송되지 않습니다.

모든 통계분석은 CRAN 패키지만 사용합니다.

현재 버전

현재 공개 버전: 1.2.0

현재 개발자 버전: 1.2.0

버전 1.2.0은 로컬 데이터 불러오기, 데이터 편집, 가정 검토 기반 통계분석, 표본수/효과크기 계산기, 잠재분석, HTML 결과 출력 기능을 제공하는 공개 릴리스 라인입니다. 자세한 개발 이력은 About > Version History에서 확인할 수 있습니다.

공개 1.2.0에는 매개/조절효과 사용자 정의 모델 캔버스를 제외한 모든 분석 메뉴가 포함됩니다. 공개판의 직접 저장 버튼은 화면에 표시되지만 기본적으로 HTML 저장만 활성화되며, t-test / ANOVA는 예외로 HTML, 그림, PDF, Excel, 결과 추가가 활성화됩니다. t-test / ANOVA에서 결과에 추가한 항목은 Result 화면에서 Excel 또는 Word로 저장할 수 있습니다.

현재 범위

  • StatEdu_Studio.bat를 통한 로컬 Windows 실행
  • SPSS SAV, SAS, Stata, Excel XLS/XLSX, CSV, DAT 파일 불러오기
  • 클라우드 동기화 폴더의 파일을 임시 로컬 경로로 복사한 뒤 불러오는 파일 처리
  • 파일 불러오기, 변수 선택, measurement level 검토, 변수 라벨, 범주값 라벨을 포함한 데이터 작업 흐름
  • 코딩 오류 점검, Likert 변환, 결측값 처리, 역코딩, 계산 변수, 수식 기반 변수 변환, 리코딩, 이름 변경을 위한 Data Editor 도구
  • 범주형 및 연속형 변수의 빈도분석/기술통계
  • 이분형, 순서형, 범주형 변수의 교차표 분석
  • 정규성 검토, 등분산성 검토, 사후분석 옵션, 효과크기, 추세 옵션, 비모수 대체 방법을 포함한 t-test / ANOVA
  • 표준 ANCOVA, Robust ANCOVA(HC3), Ranked ANCOVA, Interaction ANCOVA 중 자동 선택 또는 경고 표시를 지원하는 ANCOVA. Levene / Brown-Forsythe / Breusch-Pagan / fitted-value White 방식 분산 검토, 기울기 동질성 진단, complete-case 보고, 선형성 그림, 영향점 민감도 분석 포함
  • Mann-Whitney U와 Kruskal-Wallis 흐름을 사용하는 독립 비모수 검정
  • 두 시점 또는 세 시점 이상 반복측정을 위한 paired test 및 repeated-measures paired workflow
  • Wilcoxon signed-rank와 Friedman 흐름을 사용하는 독립 비모수 paired test
  • 자동 방법 선택, p 값/신뢰구간 출력, 방법 노트, 선택 이유 노트, 산점도 행렬, heatmap을 포함한 상관분석
  • Pearson 및 polychoric matrix 옵션, 진단, 그림, score 저장 보조 기능을 포함한 요인분석 및 주성분분석
  • 척도 및 문항 수준 요약을 위한 신뢰도 분석
  • OLS, HC3 robust standard errors, bootstrap 신뢰구간, HC3와 bootstrap 결합 출력을 가정 검토에 따라 제공하는 선형회귀
  • 블록별 모형 비교를 포함한 위계적 회귀
  • 이분형, 순서형, 범주형 종속변수를 위한 로지스틱 회귀
  • 독립 관측자료의 Gaussian, binary logistic, Gamma, count outcome을 위한 일반화선형모형(GLM). Poisson 대 negative-binomial 선별, robust standard error 옵션, 결측 민감도 분석, offset/exposure 처리, SCI 스타일 진단, publication notes, reporting checklist, suggested manuscript text 포함
  • 심한 다중공선성 상황을 위한 penalized regression 보조 분석
  • 방법 노트와 참고문헌을 포함한 독립 표본수, power, 효과크기 계산기
  • HTML, PDF, 그림, 누적 Result collection 저장
  • Result collection의 HTML 및 PDF 출력

전체 공개 분석 방법 목록은 docs/ANALYSIS_METHODS_KO.md를 참고하십시오.

실행 환경

  • 테스트 개발 환경: Windows의 R 4.5.3
  • 앱 프레임워크: Shiny 로컬 앱
  • 패키지 출처: 명시된 런타임 및 분석 의존성은 CRAN 패키지
  • 실행 방식: 127.0.0.1의 로컬 브라우저 세션. 데이터는 사용자의 PC에 남아 있음

일부 설치된 패키지 바이너리는 런타임 R보다 최신 patch-level R에서 빌드되었을 수 있습니다. 이러한 빌드 경고는 패키지 로딩이나 검증이 실패하지 않는 한 정보성 경고입니다.

R 패키지

영역패키지StatEdu Studio에서의 역할
앱 UIshiny, DT, htmltools, markdownShiny 앱 shell, interactive table, HTML helper, About 문서 렌더링
데이터 불러오기haven, readr, readxl, openxlsxSAV, SAS, Stata, CSV, DAT, XLS, XLSX 불러오기
설정 및 데이터 보조jsonlite, xml2, rvest, callr설정 직렬화, HTML/XML 처리, background R process 지원
회귀 진단car, lmtest, sandwich, nortest, bootType II/III ANCOVA table, Levene 방식 분산 검토, Breusch-Pagan test, HC3 robust SE, Lilliefors normality test, bootstrap inference
선형/일반화 모형MASS, nnet, lmtest, sandwich, geepack, mice, lme4, lmerTest, plmGLM robust inference, ordered logistic, multinomial, 모형 지원 utility
Penalized regressionglmnetRidge, LASSO, Elastic Net 보조 분석
사후분석 및 집단 비교agricolaeANOVA 계열 workflow에서 사용하는 multiple-comparison 절차
신뢰도, 요인분석, 상관psych, polycor신뢰도 계수, factor/PCA helper, polychoric/polyserial/tetrachoric correlation 지원
표본수 및 powerlongpower, WebPower, TOSTERCluster trial / SEM power, exact TOST equivalence 계산
보고서 출력officer, flextable, openxlsx보고서 표 지원

로컬 실행

  1. R을 설치합니다.
  2. StatEdu Studio 폴더의 압축을 풉니다.
  3. StatEdu_Studio.bat를 더블클릭합니다.

앱은 기본 브라우저의 127.0.0.1에서 열립니다. Launcher는 Rscript.exe를 찾고, 필요한 런타임 패키지가 없으면 R을 통해 설치한 뒤 로컬 PC에서 Shiny 앱을 시작합니다.

검증

버전 1.2.0은 안정화 검증 suite를 이어받고, 공개판 저장 버튼 및 사용자 정의 모델 캔버스 공개 범위 제한을 포함합니다. 공개 검증 범위에는 계산기, 데이터 불러오기, 데이터 편집, 교차표, 상관분석 자동 선택, 요인분석/PCA, 로지스틱 분석과 UI, paired guard 처리, p 값 형식, 회귀계수 출력, GLM 출력, 복합표본, 종단/패널, 잠재분석, t-test / ANOVA guard 처리가 포함됩니다. 효과크기 비교는 정의가 앱 계산과 일치하는 경우 effectsize를 검증 기준으로 사용합니다. effectsize는 런타임 필수 패키지가 아닙니다.

병합 또는 패키징 전에는 repository root에서 안정화 검증 suite를 실행합니다.

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\validate_stabilization.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\validate_stabilization.ps1 -Full

Release candidate 준비 전에는 Shiny 및 Electron smoke check를 실행합니다.

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\release_preflight.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\smoke_shiny_app.ps1
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\smoke_electron_release.ps1 -SkipUnpackedChecks

Electron packaging이 완료되면 full packaged-output preflight를 실행합니다.

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\release_preflight.ps1 -FullElectronSmoke

자동 검사 통과 후에는 docs/RELEASE_MANUAL_QA.md를 완료하고, 완료된 QA 기록을 release notes 및 validation artifacts와 함께 보관합니다.

개별 scripts/validate_*.R 파일은 특정 모듈을 수정하는 중간 단계에서만 사용하고, 최종적으로는 stabilization suite를 실행합니다.

인용

연구에서 StatEdu Studio를 사용한 경우 다음과 같이 인용해 주십시오.

LEE, I. H. (2026). StatEdu Studio (Version 1.2.0) [Computer software]. https://doi.org/10.22934/statedu.studio

개발 모델

이 프로젝트는 비공개로 개발되고 검증 후 공개 릴리스됩니다. 공개 릴리스에는 source code, documentation, example data, validation notes가 포함되어야 합니다.