메서드 스킬은 워크플로 안에서 실행됩니다 — 필요한 분석을 요청하면("이 12문항으로 CFA를 돌려줘", "SUS를 채점하고 버전을 비교해줘") 워크플로가 가정 점검·효과크기·그림과 함께 메서드를 부릅니다. 모든 메서드에 레퍼런스 페이지가 있고, 커스터마이즈 → 스킬에서 무엇이든 끌 수 있습니다.
심리측정·통계
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| Descriptive statistics | 변수별 평균·표준편차·중앙값·범위·왜도/첨도와 Shapiro–Wilk 정규성 검정. |
| Reliability (Cronbach α · McDonald ω) | 내적 일관성 신뢰도: Cronbach α(신뢰구간 포함), McDonald ω, 문항-나머지 상관. |
| Inter-rater reliability (κ · Krippendorff α · ICC) | 평정자·코더 간 일치도: Cohen κ(순서형은 가중), Fleiss κ, Krippendorff α(결측 허용), 95% CI 를 포함한 ICC 와 해석 구간. |
| Validated instrument registry (lookup · scoring) | 검증된 설문지 47종(PHQ-9·GAD-7·PSS-10·DASS-21·PANAS·SUS·UEQ·NASA-TLX·BFI-2 …)의 레지스트리: 문항·역채점·채점식·절단점·원전 DOI·라이선스·보고된 α — 문항 열에서 결정적으로 채점. 검증된 척도 참고. |
| Correlation analysis | 쌍별 상관(Pearson/Spearman)과 p값. |
| t-test (with assumptions) | 단일·독립표본 t검정 — 정규성·등분산 검토, Cohen's d, 95% 신뢰구간 포함. |
| One-way ANOVA | 일원분산분석 — Levene 등분산성 검정과 η² 효과크기 포함. |
| Exploratory Factor Analysis | 탐색적 요인분석 — KMO, Bartlett 검정, 회전된 적재량, 설명 분산. |
| Confirmatory Factor Analysis | 측정모형의 확인적 요인분석 — 적합도 지수(CFI, TLI, RMSEA)·적재량·경로도. |
| Structural Equation Modeling | SEM(lavaan 스타일) 적합 — 적합도 지수·경로 추정치·경로도 렌더링. |
| Item Response Theory | 이분 문항의 IRT 문항 모수(곤란도·변별도) — 2PL 또는 Rasch. |
| Mixed-effects models | 공식 기반 선형 혼합효과모형(무선절편) — 내재/반복측정 설계용. |
| Power analysis | t검정·일원분산분석의 통계적 검정력/필요 표본 크기. |
| Regression (linear · logistic) | 공식 기반 선형(OLS)·로지스틱 회귀 — 계수와 적합도. |
| Bayesian estimation (Bayes factor) | t검정·상관의 베이즈 요인(BF10)과 증거 해석. |
| Assumption checks & test selection | Check normality/homogeneity/outliers/sphericity for an analysis, and recommend the statistical test (with alternatives) from the design and the data. |
| Effect size estimation | Cohen's d / Hedges' g / η² / r with 95% CI and interpretation — from data or from summary statistics (means, SDs, ns). |
| Multiple-comparison correction | Adjust a family of p-values (Bonferroni, Holm, Benjamini–Hochberg FDR) and report which results survive. |
| Test selection & execution (parametric ↔ non-parametric) | Design- and assumption-driven test choice with execution: compare_groups (auto Student/Welch/Mann-Whitney, paired t/Wilcoxon, ANOVA/Welch ANOVA/Kruskal, RM-ANOVA/Friedman with effect sizes, CIs, post hoc, table + figure), explicit non-parametric tests, chi-square family, and factorial/repeated/mixed/ANCOVA designs. |
멀티모달 생체신호
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| ECG / HRV (heart-rate variability) | RR/IBI 간격 기반 심박변이도 — SDNN, RMSSD, pNN50, 평균 심박수(+LF/HF). |
| EDA / GSR (skin conductance) | 피부전기활동 — 긴장성 수준(SCL)과 위상성 반응(SCR 횟수·진폭). |
| Eye tracking · Gaze heatmap | 아이트래킹 분석 — 시선 고정(I-DT)과 시선 히트맵 이미지 렌더링. |
| EEG (band power) | Welch PSD 기반 EEG 대역 파워(delta/theta/alpha/beta/gamma). |
| Facial expression / AU | 얼굴 Action Unit 강도 요약과 추정 감정(EMFACS 휴리스틱). |
| Voice emotion (acoustic features) | 음성 클립의 음향·운율 특징 — 피치, 강도, 음질, 피치 곡선. |
| Respiration (RSP) | Respiration rate and variability from a raw respiratory signal (belt / thermistor / derived). |
| Power spectral density | Welch PSD of any periodic physiological signal with peak frequency and custom band powers. |
| EEG analysis (preprocess · band power · topomap · ERP · ERD/ERS · SSVEP) | Multichannel EEG from a table (channels = numeric columns in µV, time_s, optional marker): artifact/line-noise removal, band power with peak-alpha and asymmetry, scalp topography, event-related potentials, event-related (de)synchronization and SSVEP frequency detection — deterministic, with tables and figures. |
| Speech-to-text (local whisper) | Transcribe an uploaded audio file or a video's sound track to text with timestamps (faster-whisper, offline). |
| Facial expression (image · video, measured) | Measured facial Action-Unit approximation from an image or video via mediapipe blendshapes (52) → FACS AUs, EMFACS emotion heuristic, and head pose (yaw/pitch/roll). Per-frame CSV and AU time-series figure for video. |
| Body pose (image · video, measured) | Measured body pose from an image or video via mediapipe PoseLandmarker (33 landmarks): joint angles, posture class (standing/sitting/bent), arm position, torso tilt, facing, movement per frame; overlay image and CSV. |
| Remote PPG from face video (rPPG) | Heart rate from a face video without contact — face-ROI mean RGB → POS / CHROM / GREEN (published open algorithms) → 0.7–4 Hz band → HR (bpm), SNR, peak-based IBI/RMSSD; pulse + spectrum figure and trace CSV. |
| Acoustic features (formants · MFCC) | Formant frequencies (F1–F3), MFCC statistics, and spectral descriptors from a voice clip. |
HCI·사용성
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| SUS (System Usability Scale) | 표준 SUS 채점(0–100) — 등급과 수용성 해석 포함. |
| NASA-TLX (workload) | 6개 하위척도로 산출한 Raw NASA-TLX 작업부하 지수와 하위척도별 평균. |
| A/B testing | 두 집단 간 지표 비교 — 비율(전환율) 또는 연속형, 효과크기 포함. |
| UEQ (User Experience Questionnaire) | 표준 UEQ 채점 — 6개 UX 척도(−3..+3)와 실용적/쾌락적 품질. |
감성공학
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| Semantic Differential (SD) | SD 프로파일 — 양극 형용사 척도별 평균 평정, 자극/제품별 비교 가능. |
| Conjoint analysis | 평정 기반 컨조인트 — OLS로 부분가치 효용과 속성 중요도 산출. |
| Quantification Theory I | 하야시 수량화이론 I류 — 범주형 항목으로 양적 기준변수 예측; 카테고리 점수·항목 중요도(편상관)·중상관계수. |
질적·NLP
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| Text overview (open-ended responses) | 자유 서술 열의 응답 수·길이 분포·상위 TF-IDF 단어와 바이그램. |
| Topic modeling (LDA · NMF) | 개방형 응답의 잠재 토픽 발견(LDA 또는 NMF) — 토픽별 상위 단어. |
| Thematic clustering (assisted coding) | 개방형 응답을 후보 주제로 군집화(TF-IDF + KMeans), 대표 인용 포함 — 귀납적 주제분석/개방코딩 보조. |
| Sentiment analysis (VADER) | 사전 기반 감성 분석(긍정/중립/부정) — 영어에 최적화. |
데이터 준비
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| Data inspection & validation | Missing-value audit, variable-type detection, and rule-based dataset validation before analysis. |
| Dataset transformation | Reverse-score items, build composite scores, z-score, recode, filter, rename, drop — saved as a new dataset with the recipe recorded for reproducibility. |
도메인 가이드
- 심리측정을 위한 뉴트로픽 — 신뢰도, EFA/CFA, SEM, IRT
- 심리생리학을 위한 뉴트로픽 — ECG/HRV, EDA, EEG, 비디오의 얼굴과 음성
- HCI·사용성을 위한 뉴트로픽 — SUS, NASA-TLX, UEQ, A/B 테스트
- 감성공학을 위한 뉴트로픽 — 의미미분, 컨조인트, 수량화 I류