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만족도 조사 완료 후 결과 데이터를 분석하는 방법
이번 글에서는 만족도 조사 설문을 배포하는 방법과 만족도 조사 결과 데이터를 분석하고 활용하는 방법에 대해 알아봅니다. 객관식 순위형 문항, …
Source: blog.opensurvey.co.kr
Date Published: 12/9/2022
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[업무백서] 설문조사 결과를 바탕으로 엑셀 피벗테이블을 활용해 …
예를 들면 다음과 같습니다. – 첫번째 작업. 유레카에서 원자료를 다운받아 엑셀 피벗테이블을 만들기 위한 기초자료(rawdata) 만드는 방법
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Date Published: 3/14/2021
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설문 조사 결과 관리
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Source: support.microsoft.com
Date Published: 5/18/2021
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설문 결과 분석 방법
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Source: help.surveymonkey.com
Date Published: 5/13/2022
View: 1444
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조사결과 요약보고서 – 동아보건대학교
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시민 설문조사 결과 – 하남시
표본추출방법 … 조사결과. 가. 총 평. □ 2016년 예산편성을 위한 주민 설문조사를 ’15. 6. 23. ~ 7.20. … 노점상 정리 및 뒷골목 청소.
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Date Published: 4/10/2021
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2021 고객 설문조사 결과 발표, 준비된 서비스의 시작 – 예스폼
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Source: www.yesform.com
Date Published: 2/12/2022
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- Date Published: 2021. 9. 12.
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만족도 조사 완료 후 결과 데이터를 분석하는 방법
만족도 조사 완료 후 결과 데이터를 분석하는 방법
앞선 2개의 글에서 만족도 조사를 시작하는 방법과 진행 시 꼭 알아야 할 사항이 무엇인지 알아봤습니다. 이번 글에서는 만족도 조사 설문을 배포하는 방법과 만족도 조사 결과 데이터를 분석하고 활용하는 방법에 대해 알아봅니다.
오픈서베이 피드백 활용해서 만족도 조사 배포하기
만족도 조사는 자사 고객을 대상으로 진행합니다. 때문에 응답은 고객에게 폼 설문 참여 링크를 직접 공유해서 수집합니다. 오픈서베이의 고객 경험 관리 툴 피드백의 경우 폼 편집을 완료한 후 수집 단계에서 웹 링크 또는 개인별 링크를 생성할 수 있습니다.
응답 수집 링크를 생성했다면 이제는 응답 대상자에게 해당 링크를 공유할 단계입니다. 피드백에서는 주소록에 SMS와 Email로 응답자에게 링크를 보낼 수 있습니다. ‘OOO’님 등 응답자의 개인별 이름으로 보낼 수도 있고, 이메일의 경우 글씨 크기, 색 등의 서식 변경도 가능합니다. 이에 대한 더욱 구체적인 안내는 피드백 고객센터의 ‘피드백 수집하기’ 파트에서 확인할 수 있습니다(링크).
잊지 말아야 할 점은 안내 문구를 어떻게 구성하는지가 고객의 설문 응답 참여율에도 영향을 줄 수 있다는 겁니다. 이에 설문 진행 목적 및 참여 시 혜택 등이 잘 드러날 수 있도록 문구를 구성하는 것이 좋습니다.
피드백 폼 설문은 수집을 시작한 채널이 없을 때만 편집이 가능합니다. 문항을 꼼꼼하게 점검한 뒤 수집을 시작하시기 바랍니다.
만족도 조사 결과 데이터 분석 및 활용하기
설문 응답 수집을 완료한 뒤에는 결과 데이터를 분석하는 단계입니다. 문항 구성 방법을 다룬 앞선 글을 보시면 아시겠지만, 만족도 조사는 객관식·주관식 유형 이외에도 평가형·순위형 등 다양한 문항 유형을 활용합니다. 그리고 문항 유형에 따라서 결과 데이터를 분석할 때 유의해야 할 사항도 조금씩 달라집니다. 따라서 이번 글에서는 유형별 결과 데이터 해석 시 유의해야 할 사항에 대해 알아봅니다.
설명은 오픈서베이가 직접 진행한 만족도 조사 예시 설문 결과를 기준으로 진행합니다. 아래 링크를 통해 직접 결과 페이지에 진입할 수 있으며, 객관식 순위형 문항, 평가형 문항, 주관식 문항 등 다양한 문항 유형의 결과 데이터 예시를 살펴볼 수 있습니다. 다만 본 예시 결과 링크는 결과 데이터 분석 예시를 위해 임의로 생성한 설문이므로, 체험 이외 용도로는 결과 데이터를 활용할 수 없다는 점을 참고해 주시기 바랍니다.
① 객관식 순위형 문항
객관식 순위형 문항은 응답자가 여러 개의 보기를 적합한 순서대로 선택하도록 할 때 활용하는 문항 유형입니다. 특정 응답자가 00몰에 대한 만족도가 높다고 할 때, 만족도가 높은 이유는 여러 가지일 수도 있습니다. 여러 이유 중 좀 더 우선순위가 높은 항목이 있을 수도 있고요. 예를 들어 00몰이 할인/프로모션을 많이 한다는 점이 가장 큰 요인이지만, 다양한 리뷰와 편리한 환불/반품 정책도 만족도를 높이는 요소 중 하나일 수 있는 겁니다. 이러한 심층적인 정보는 단일형 문항으로는 파악하기 어렵기 때문에 순위형 문항을 활용합니다.
00몰 만족도 조사 객관식 순위형 문항 결과 예시 01
위는 예시 결과 링크의 00몰 제품 구매 경험이 만족스럽다는 응답자에게 그 이유를 순위형으로 응답받은 문항입니다. 가장 응답률이 높은 보기는 ‘배송’입니다(86.8%). 2위와 40%P 넘게 차이가 있을 정도로 압도적인 응답률이죠. 배송 다음으로 만족도가 높은 항목은 ‘가격’입니다(45.9%). 그런데 이는 3~4위인 ‘다양한 상품’ 혹은 ‘결제 과정’보다 압도적으로 높진 않습니다(각 31.1%, 28.0%). 이에 가격·다양한 상품·결제 과정 중 어떤 항목을 더욱 중요하게 봐야 할지 오히려 혼란스러워질 수도 있습니다.
00몰 만족도 조사 객관식 순위형 문항 결과 예시 02
그럴 때는 위 이미지처럼 순위형 응답인 만큼 표기 기준을 바꿔 보는 게 도움이 되기도 합니다. 아래는 같은 문항을 표기 기준만 ‘1순위까지’로 바꾼 결과 화면인데요. 여기서는 ‘가격’이 ‘다양한 상품’ 및 ‘결제 과정’과 비교할 때 2배 이상의 격차를 벌리고 있습니다(각 15.4%, 7.6%, 7.0%). 이러한 차이는 표기 기준을 1~2순위까지 혹은 1~3순위까지로 확대할수록 좁혀집니다.
또한, 1순위 기준으로 보면 ‘배송’과 다른 항목 간의 응답률 차이가 더욱 극명하게 나타납니다(59.9%). 1순위로 꼽은 항목이 ‘00몰 구매 경험이 만족스러운 가장 큰 이유’에 대한 소비자의 응답이라면, 00몰은 위 결과를 보면서 현재 주력하고 있는 배송 경쟁력이 소비자에게도 잘 와닿고 있다고 생각할 수 있겠습니다. 이렇듯 객관식 순위형 응답은 하나의 문항으로 더욱 심층적인 데이터를 수집할 수 있으며, 표기 기준을 바꿔서 다양한 방면으로 데이터를 분석할 수 있습니다.
② 평가형 문항 (5점 척도)
평가형 문항은 동의하는 정도나 만족하는 정도를 3점·5점·7점 등 다양한 척도의 점수로 응답받는 문항 유형입니다. ‘00몰 구매 경험은 얼마나 만족스러웠나요?’와 같은 방식으로 태도·선호도·만족도 등을 파악하는 설문에서 자주 쓰입니다. 응답 결과를 수치화해서 한눈에 평균 점수를 볼 수 있는 등의 장점 덕입니다. 이에 평가형 문항은 설문뿐만 아니라 다양한 영역에서 활용됩니다. 스마트폰 앱스토어에 있는 5점 척도 별점 리뷰가 대표적인 사례죠.
00몰 만족도 조사 5점 척도 평가형 문항 결과 예시
그럼 평가형 문항은 앱스토어에서 앱 리뷰를 보듯 평균 점수만 분석하면 될까요? 꼭 그렇진 않습니다. 위는 00몰 구매 경험 만족도에 대한 5점 척도 평가형 문항입니다. 이미지 우측을 보면 TOP 2(4+5점), BOTTOM 2(1+2점)라는 항목이 있습니다. TOP 2는 4점과 5점을 선택해 만족하는 응답자 비율, BOTTOM 2는 1점과 2점을 선택한 불만족하는 응답자 비율입니다. 만족/불만족 응답을 한 눈에 비교할 수 있기 때문에, 평가형 문항 결과를 분석할 때 중요하게 살펴봐야 할 항목이죠. TOP 2와 BOTTOM 2를 보면 00몰 구매 경험에 대해 만족스럽게 느끼는 응답자가 압도적으로 많다는 걸 한눈에 알 수 있습니다(각 84.6%, 2.1%).
이러한 평가형 문항은 교차 분석 기능을 활용할 때 더욱 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 아래는 예시 결과 링크에서 00몰에 대한 추천 의향을 묻는 6번 문항을 응답자의 성·연령 기준으로 분석 단위를 설정해 만든 교차분석표입니다. 살펴보면 30대 여성에서 ‘매우 추천함(5점)’을 선택한 비율이 상대적으로 높은데, 20대 여성과 40대 남성은 그의 절반 수준으로 낮습니다(30대 여성: 50.6%, 20대 여성: 25.0%, 40대 남성: 25.0%). 이처럼 교차분석 기능을 활용하면 어떤 집단에서 00몰에 대한 추천 의향이 특히 높거나 낮은지 등 좀 더 구체적인 정보를 파악할 수 있습니다.
00몰 만족도 조사 평가형 문항 교차분석 기능 예시
③ 주관식 문항
주관식 문항은 제시된 보기 중 선택해서 응답을 받는 게 아니라 텍스트로 자유롭게 응답할 수 있는 문항 유형입니다. 문항 보기 구성 부담이 없고, 단답형·서술형·숫자형 등 다양한 형태로 응답을 받을 수 있어 활용 범위 또한 넓습니다. 다만, 주관식 문항은 결과 데이터를 정량적으로 분석하기 어렵습니다. 동일한 성질의 응답이 들어와도 정확히 일치하지 않아 별도의 데이터 코딩 작업이 필요하거나, 질문 의도와 거리가 먼 답변을 할 가능성도 있기 때문이죠. 이에 충분히 시간을 들여서 살펴보지 않으면 데이터를 잘 활용하지 못하게 될 수 있다는 단점이 있습니다. 이에 이전 글에서 꼭 필요한 경우에만 주관식 문항을 추가하는 것을 추천드린 바 있습니다.
이에 피드백은 보다 수월한 주관식 응답 분석을 위해 정식 런칭 시 오픈서베이의 데이터 분석 툴 ‘오픈애널리틱스’와 연동할 수 있도록 할 예정입니다. 오픈애널리틱스는 주관식 문항에서 공통 응답 수가 많은 단어를 자동으로 시각화하는 워드클라우드 기능을 제공하기 때문입니다. 덕분에 응답 수가 많은 단어일수록 글자가 크게 표시되며, 언급된 빈도수에 따라 글자 컬러가 다르게 나타납니다. 이에 주관식 응답 로우 데이터를 하나씩 살펴보며 분석을 해야 하는 수고로움을 한결 덜어낼 수 있습니다.
아래는 00몰 구매 경험에 만족하는 이유를 주관식 응답으로 받은 문항입니다. ‘배송’, ‘급하게’, ‘다음날’ 등 키워드가 보라색으로 컬러 코딩되어 가장 큰 사이즈로 나타납니다. ‘가격’, ‘결제’, ‘디양한’, ‘저렴하게’ 등의 키워드도 작은 사이즈로 보입니다. 00몰 구매 경험이 만족스러운 가장 큰 이유는 배송이며, 다음으로 ‘가격’, ‘편리한 결제’, ‘제품 다양성’ 등이 언급된다는 걸 알 수 있습니다. 앞서 살펴본 객관식 순위형 문항 결과와 유사하죠. 워드클라우드를 통해 객관식 응답만큼 면밀하게 정량화된 형태까진 아니라도 주관식 응답을 한결 손쉽게 파악할 수 있는 겁니다.
00몰 만족도 조사 주관식 문항 워드클라우드 결과 예시
오픈서베이 피드백으로 만족도 조사 시작하기
지금까지 만족도 조사 설문을 배포하고 데이터를 분석·활용하는 방법을 알아보았습니다. 이 글은 만족도 조사 노하우 시리즈의 마지막 콘텐츠입니다. 전체 콘텐츠는 아래 링크에서 살펴볼 수 있습니다.
① 고객 경험 시대의 필수 전략, 만족도 조사 처음 시작하는 방법
② 만족도 조사 진행하기 앞서 꼭 생각해봐야 할 사항 3가지
③ 만족도 조사 완료 후 결과 데이터를 분석하고 활용하는 방법
실제로 만족도 조사를 진행해보고 싶다면 아래 버튼을 눌러 피드백 홈페이지에 방문해보세요. 베타 서비스 기간에는 직접 문항을 설계하고 응답을 수집하는 등 작업을 무료로 이용할 수 있습니다. 데이터를 팀과 함께 분석하고 고객 경험 관리 여정을 시작해보세요.
설문 조사 결과 관리
참고: 사용자 언어로 가능한 한 빨리 가장 최신의 도움말 콘텐츠를 제공하고자 합니다. 이 페이지는 자동화를 통해 번역되었으며 문법 오류나 부정확한 설명을 포함할 수 있습니다. 이 목적은 콘텐츠가 사용자에게 유용하다는 것입니다. 이 페이지 하단의 정보가 도움이 되었다면 알려주세요. 쉽게 참조할 수 있는 영어 문서 가 여기 있습니다. 작성 한 SharePoint 설문 조사 구현 후, 보기 및도 한 결과 관리 해야 합니다. 텍스트 또는 그래픽 형식에서 하나 이상의 결과 확인 하는 방법 및 방법 추가 분석을 위한 Excel로 내보내려면 다음과 같습니다. 사용자 의견제공 해 주신 2016 년 11 월 18를 업데이트 합니다.
설문 조사와 응답 개요를 보려면 설문 조사와 응답 개요를 보려면 빠른 실행에서 설문 조사의 이름을 클릭 합니다. 설문 조사 이름이 나타나지 않으면 모든 사이트 콘텐츠 보기 또는 사이트 콘텐츠 를 클릭 한 다음 설문 조사 이름을 클릭 합니다. 개요 페이지 설문 조사와 응답의 수에 대 한 설명을 보여 줍니다. 권한이 있는 경우 개요 페이지에서 응답의 그래픽 요약을 확인 하거나 모든 응답의 목록을 보려면 링크를 클릭 수 있습니다. 설문 조사 응답자 기타 응답을 볼 수 있는 권한이 없는 경우 일부 응답을 포함 하 여 자신의 응답을 텍스트 편집 및 참조에 대 한 링크를 클릭 수 있습니다. 맨 위로 이동
모든 응답의 그래픽 요약 보기 설문 조사 질문 응답, 및 백분율 개수 요약 응답의 그래픽 보기에 나타납니다. 완료 된 응답의 그래픽 요약 표시 됩니다. 설문 조사 응답 응답자 모든 페이지 보기를 가리킨 다음 마지막 페이지에서 완료 를 클릭 한 후 완료로 간주 됩니다. 모든 응답을 보려면 권한이 있어야 합니다. 설문 조사를 설정한 사람 모든 응답 하거나 자신의 응답 사용자는 볼 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다. 설문 조사가 아직 열려 있지 않으면 빠른 실행에서 해당 이름을 클릭합니다. 설문 조사 이름이 나타나지 않으면 모든 사이트 콘텐츠 보기 또는 사이트 콘텐츠 를 클릭 한 다음 설문 조사 이름을 클릭 합니다. 응답의 그래픽 요약 표시 를 클릭 합니다. 맨 위로 이동 맨 위로 이동
모든 설문 조사 응답 보기 모든 응답을 보려면 권한이 있어야 합니다. 설문 조사를 설정한 사람만 또는 응답을 모두 볼 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다를 직접 합니다. 설문 조사가 아직 열려 있지 않으면 빠른 실행에서 해당 이름을 클릭합니다. 설문 조사 이름이 나타나지 않으면 모든 사이트 콘텐츠 보기 또는 사이트 콘텐츠 를 클릭 한 다음 설문 조사 이름을 클릭 합니다. 모든 응답 표시 를 클릭 합니다. 응답을 보려면 사이트의 콘텐츠는 읽을 수 있는 권한이 있어야 합니다. 다른 사용자의 응답을 보려면 권한이 있어야 합니다. 설문 조사를 설정한 사람 모든 응답 하거나 자신의 응답 사용자는 볼 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 설문 조사에 대 한 보기 권한을 참조 합니다. 맨 위로 이동
보기 간 전환 설문 조사 결과 검토할 때에 신속 하 게 개요, 모든 응답 또는 그래픽 요약 간에 전환할 수 있습니다. 설문 조사 임의의 보기에서 보기의 현재 보기를 클릭 합니다: 프레임 오른쪽 맨 위에 있는 필드입니다. 다음 드롭다운 목록에서에서 다른 보기의 하나를 선택할 수 있습니다.
단일 설문 조사 응답을 보려면 설문 조사가 아직 열려 있지 않으면 빠른 실행에서 해당 이름을 클릭합니다. 설문 조사 이름이 나타나지 않으면 모든 사이트 콘텐츠 보기 또는 사이트 콘텐츠 를 클릭 한 다음 설문 조사 이름을 클릭 합니다. 모든 응답 표시 를 클릭 합니다. 보려는 응답을 클릭 합니다. 응답을 보려면 사이트의 콘텐츠는 읽을 수 있는 권한이 있어야 합니다. 다른 사용자의 응답을 보려면 권한이 있어야 합니다. 설문 조사를 설정한 사람 모든 응답 하거나 자신의 응답 사용자는 볼 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 설문 조사에 대 한 보기 권한을 참조 합니다. 맨 위로 이동
스프레드시트에 대 한 응답 내보내기 응답을 내보내려면 Windows SharePoint Services 호환 스프레드시트 프로그램이 설치 되어 있어야 합니다. 설문 조사가 아직 열려 있지 않으면 빠른 실행에서 해당 이름을 클릭합니다. 설문 조사 이름이 나타나지 않으면 모든 사이트 콘텐츠 보기 또는 사이트 콘텐츠 를 클릭 한 다음 설문 조사 이름을 클릭 합니다. 설문 조사의 동작 메뉴 에서 스프레드시트로 내보내기를 클릭 합니다. SharePoint 사이트에서 데이터를 안전 생각을 열고 파일을 활성화 스프레드시트 프로그램의 지시를 따릅니다. 참고: 기존 스프레드시트 또는 새 스프레드시트에서 데이터를 표시할지 하는 방법을 지정 하려면 스프레드시트 프로그램에서 메시지가 될 수 있습니다. 데이터를 볼 수 하는 방법을 지정 하 라는 메시지가 나타나면 (예: 새 스프레드시트와 같이)를 선택 하 고 확인 을 클릭 한 다음 옵션을 선택 합니다. SharePoint owssvr.igy라는 파일을 저장 합니다. 있습니다 수 저장 한 다음 Excel에서 파일을 열 또는 방금 열고 표준.xlsx 또는.xls 형식으로 저장 합니다. 다른 Excel 호환 형식으로 저장할 수 있습니다. 자세한 정보 를 Excel로 외부 목록 내보내기를 참조 합니다. 맨 위로 이동
설문 결과 분석 방법
필터 규칙을 사용하면 사용자가 정의한 특정 기준을 충족하는 데이터의 특정 하위 집합을 보다 집중적으로 살펴볼 수 있습니다. 필터가 적용되면 해당 기준을 충족하는 결과만 필터링된 보기에 표시됩니다. 필터는 질문 요약과 개별 응답 탭 모두에 적용됩니다.
예를 들어, 특정 기간 내에 제출된 응답만 보고 싶을 경우 기간별 필터링을 만듭니다. 해당 기간 내에 응답을 제출한 여성의 응답만 보고 싶을 경우 질문 및 답변별 필터링을 만들고 두 필터링을 한 번에 모두 적용합니다.
다음 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다.
질문 및 답변
컬렉터
완성도
기간
응답자 메타데이터
필터 규칙을 만들려면 왼쪽 사이드바에서 +필터를 클릭합니다.
자세히 알아보기: 필터링 규칙
설문 자료 정리하기
A. 양적 요구조사 자료 정리
양적 요구조사는 다수의 설문지를 통하여 수집된 자료를 통계처리하기 위하여 사전 준비를 하는 것이 필요하다. 즉, 통계분석을 할 수 있는 자료로 적합하게 전환하는 과정이 필요하며, 이를 대체로 코딩(coding) 과정이라고 한다. 하지만 코딩과정뿐만 아니라 자료의 정선, 설문지 정리, 통계프로그램 파일 전환 등의 과정도 포함된다.
1. 설문자료 코딩 준비
수집된 양적 설문조사 자료를 통계프로그램이 읽을 수 있는 형태로 정리하는 것이 필요하다. 이러한 과정을 코딩이라고 한다. 그런데 설문조사를 하였다고 해서 바로 코딩을 할 수 있는 것은 아니다. 즉, 코딩을 하기 위한 사전 준비가 필요하다. 이 사전 준비에는 설문지정리, 코딩북(coding book) 설정, 코딩 지원인력 섭외 등이 포함된다 (권대봉·현영섭, 2004) .
설문지 정리는 수집된 설문지에 일련번호를 붙이는 것에서부터 시작한다. 설문지 ID라고 할 수 있는데, 만약 총 회수된 설문지 부수가 300부라고 한다면, ID는 001부터 300까지 설문지마다 부여된다. 설문지 ID를 부여하는 이유는 이후의 분석과정에서 오류가 발생할 경우 원 설문지를 찾기 위해서이다.
설문지에 설문지 ID를 부여하고 나면 그 다음으로 불성실한 응답을 한 설문지가 존재하는지를 가려낸다. 예를 들어 다수의 문항에 응답을 하지 않은 경우 이를 분석에 포함시킬 것인지에 대한 결정이 필요하다.
절대적인 기준은 존재하지 않는다. 원칙적으로는 한 문항이라고 응답하지 않으면 본 분석에서는 제외되어야 하지만, 그렇게 강한 조건을 적용하지는 않아도 된다. 평생교육사는 직관적으로 여러 문항을 응답하지 않은 경우 이를 코딩과정이나 분석과정에 포함시킬 것인지를 설문지 정리과정에서 결정하여 코딩시간이나 부담을 줄이는 방법을 사용하는 것이 적절하다. 물론 제외된 설문지도 회수된 설문지에 포함되기 때문에 따로 잘 정리하여 둔다.
설문지 ID 기입이 끝나고 나면, 설문지 응답의 코딩을 위한 규칙을 적어놓은 코딩북을 작성한다. 코딩북은 설문지의 각각의 측정문항에 대한 응답이 코딩에서 몇 칸(column)을 차지하는 지를 명확하게 기록하는 것이다(권대봉·현영섭, 2004). 예를 들어 연령의 경우 주관식으로 한국 나이를 적게 하였다면 코딩규칙은 한국 나이를 그대로 숫자로 기입하는 것이다. 만약 연령을 선다형 문항으로 질문한 경우는 어떻게 코딩해야 하는지를 코딩북에 기술한다.
이때 응답코딩의 칸은 1칸만 있으면 된다. 따라서 코딩에서 차지하는 칸은 1칸이고 코딩규칙은 1= 20대, 2=30대, 3=40대, 4=50대, 5=60대 이상이 된다. 이런 내용을 코딩북에 정리하여 코딩할 때 규칙으로 사용한다. 이런 사항을 정리하여 사례에서 보듯이 코딩규칙을 정리한다.
해당되는 문항을 보면, 성별의 경우 성별에 대한 문항의 응답이 1칸이 필요하고 코딩하는 숫자는 남자는 1, 여자는 2로 코딩한다. 나이의 경우도 선다형 문항이라서 1칸이 필요하고 1부터 5까지 각각의 연령대가 있어서 응답자의 응답에 따라서 해당되는 보기의 수를 코딩하게 된다.
연봉의 경우 만원 단위로 억 단위까지 연봉이 있어서 총 5칸이 할애되어 있다. 만약 연봉을 8,000만 원이라고 적은 경우 코딩은 08000으로 하면 된다.
자릿수를 통일하기 위하여 8앞에 0을 더 붙였다. 자신감1의 경우 1칸이 코딩하는 데 필요하고, Likert 5점 척도로 되어 있어서‘1= 매우 아니다, 2=아니다, 3=보통이다, 4=그렇다, 5=매우 그렇다’로 규칙이 정해져 있다. [코딩북과 코딩 사례]는 코딩북과 코딩 사례를 보여 준다.
코딩북 사례
설문지 ID 3칸
성별 1칸 (1=남자, 2=여자)
나이 1칸 (1=20대, 2=30대, 3=40대, 4=50대, 5=60대 이상)
연봉 5칸(만 원 단위)
근무연수 2칸(연 단위)
자신감1 1칸 (1= 매우 아니다, 2=아니다, 3=보통이다, 4=그렇다, 5=매우 그렇다)
코딩 사례
001135000104
002244500083
[코딩북과 코딩 사례]
설문자료 코딩 이전에 준비해야 할 사항 중에 하나는 코딩을 도와 줄 인력을 구하는 것이다. 평생교육사가 혼자서 코딩을 할 수도 있으나 상당한 시간이 소요된다. 만약 30개의 문항에 100부의 설문지를 받았다면 총 코딩 수는 3,000개가 넘는다.
그러나 대부분의 설문지는 30개 이상의 100부 이상의 설문지를 받기 때문에 더 많은 수의 코딩을 해야 한다. 이에 코딩작업을 도와 줄 수 있는 인력을 찾고 설문지 내용, 코딩북 내용, 코딩방법 등에 대한 교육을 실시해야 한다.
2. 설문자료 코딩 실시
설문자료 코딩 준비가 완료되면 설문지 하나씩 가지고 코딩을 실시한다. 코딩을 하기 위해서는 일반적으로 아래한글 프로그램이나 MS word 프로그램과 같은 워드 프로그램을 가지고 코딩을 한다. 예를 들어 위의 코딩북 사례에 따라서 코딩을 한다면 설문지 하나마다 응답 자료를 한글 워드 프로그램을 활용하여 코딩을 한다.
코딩 사례에서 첫째 코딩 사례를 보면, 001은 설문지 ID, 그 다음의 1은 성별이 남자, 35는 연령이 35세, 연봉은 5,000만 원, 근무연수는 10년, 자신감1은 4로 응답한 것을 알 수 있다.
워드 프로그램을 작성한 코딩파일은 텍스트 파일로 저장해야 SPSS 통계 프로그램에서 파일을 불러올 수 있다.
3. 통계파일로 전환 및 자료의 정선 실시
코딩이 완료되고 나면 코딩된 자료를 텍스트 파일로 저장하고 이를 다시 SPSS 프로그램과 같은 통계 프로그램에서 불어와서 통계프로그램 자료 파일로 전환한다. 자료를 불러오는 과정은 SPSS 매뉴얼이나 관련 통계 서적을 통하여 많은 시간을 들이지 않고 학습할 수 있다. SPSS 프로그램의 경우 6단계를 거쳐서 텍스트 파일을 SPSS 통계프로그램 파일로 전환할 수 있다.
그런데 모든 설문조사자료를 워드프로그램을 코딩하는 것은 아니다. 온라인 설문의 경우 온라인 조사 시스템에 의하여 자동으로 응답 자료가 디지털 자료로 이 자료를 평생교육사가 다운로드할 수 있다.
이런 서비스를 이용할 경우 코딩에 드는 시간을 대폭 줄일 수 있고, 또 코딩과정에서 발생되는 오류를 방지할 수 있다는 점에서 장점을 갖는다. 다만, 경우에 따라서는 유료서비스인 경우가 있고, 주로 엑셀파일로 저장되어 SPSS 프로그램 등 통계 프로그램을 자료를 전환할 경우 문제가 나타나기도 한다.
통계프로그램을 통하여 요구조사 자료가 통계프로그램 자료로 전환되면 일차적으로 자료의 정선 작업을 실시한다. 통계분석을 통하여 코딩과정이나 자료전환과정에서 발생할 수 있는 오류를 점검하는 것이다.
예를 들어 연령의 경우 1에서 5까지의 응답이 가능한데, 0이나 6과 같은 입력자료가 존재할 경우 이는 오류일 가능성이 높다. 즉, 코딩과정에서 오탈자가 발생한 것이다. 이런 점검은 주로 빈도 분석을 통하여 가능하다. 빈도분석을 하면 입력된 자료의 범주별로 빈도와 백분율이 산출되는데 논리적으로 나타날 수 없는 분석 결과가 나타날 경우 오류라고 생각할 수 있다.
이렇게 오류가 발생된 경우에는 오류가 발생된 설문지가 어떤 것인지 찾고 실제 응답자가 기입한 자료가 어떤지를 확인하여 수정을 거치게 된다. 대부분의 경우는 코딩 과정에서의 오탈자인 경우가 많다.
이때 설문지 ID가 유용하게 사용된다. 즉, 통계 자료에서 오류가 나타난 설문지 ID를 확인하고 실제 설문지를 ID로 찾아서 그 응답 자료를 통계자료와 비교하기 때문이다.
<사진 출처 : 언스플래쉬>
B. 질적 요구조사 자료 정리
면접법을 사용하여 수집한 자료는 숫자의 형태가 아니라 언어의 형태이다. 따라서 통계적 분석을 하는 것은 불가능하며 다른 방식으로 자료를 정리한다(권대봉 · 현영섭, 2004). 우선, 면담을 실시할 때, 사전 동의를 받아서 면담내용을 녹음한다. 이렇게 수집된 자료는 분석을 위하여 녹음된 내용 전체를 워드 작업을 하여 텍스트 형태로 전환한다.
녹음된 내용을 모두 받아 적어서 텍스트 파일로 변환하는 과정을 전사(transcript)라고 한다. 전사할 때, 대화의 내용을 빠짐없이 그대로 받아 적는 것이 필요하고, 감탄사나 대화 당시의 주변 환경을 기록하는 것도 가능하다.
전사의 경우도 코딩 작업과 마찬가지고 노동집약적 작업이다. 녹취한 파일을 들으면서 그 내용을 전사하는 것이라서 상당한 시간이 걸리며, 1시간 정도의 면담내용이 10쪽 이상의 분량으로 전사되기도 한다.
그런데 전사의 과정을 코딩작업처럼 평생교육사가 다른 사람에게 의뢰할 수 있으나, 전사과정에서 면담 내용을 다시 청취하고 그 내용을 해석하는 과정이 발생하기 때문에 평생교육사가 직접 전사하는 것도 의의가 있다.
면담조사 참여 동의서
1. 절차: 귀하는 **평생교육원의 평생교육프로그램 요구분석을 위한 면담조사 대상자로 선정되셨습니다. 우리 기관에서 우수한 학습자로 추천되어 면담조사 대상자로 선정하였다. 만약 면담에 응하신다면 면담내용은 녹음되고 요구분석을 위하여 사용될 것입니다.
2. 면담 운영 시간은 1시간 정도입니다.
3. 면담조사에 따른 위험사항: 설문조사에 참여하시더라도 별도의 큰 위험요소는 존재하지 않습니다. 혹시라도 의심되시는 위험이 있거나 개인신상 노출 등에 대한 걱정이 되신다면 이에 대한 사항을 조사자에게 설명해 주세요.
4. 응답자의 권리: 면담자의 모든 신상정보는 암호화되고 외부에 절대 노출되지 않습니다. 더불어 면 담자가 원할 경우 면담 자료를 삭제되며, 면담을 원하지 않으셔도 연구자와의 관계에 어떠한 영향도 없을 것임을 약속드립니다.
5. 요구조사가 종료되면 원하시는 경우 요구조사 결과의 간단한 내용을 전달받으실 수 있습니다. 더불어 궁금한 점이 있으시면 아래의 연락처로 연락주시면 해소해 드리겠습니다.
조사자: 홍길동
소속: **평생교육원 연수실
번호: 000) 123-4567, 이메일: **@**.**
저는 위 내용을 숙지했으며, 면담 참여에 동의합니다. 따라서 홍길동 주임에게 저를 면담 조사할 것을 허락합니다. 아울러, 면담자료를 분석이 활용할 것을 동의 / 반대(선택)합니다.
여기에 이름을 작성하여 주십시오:_____________________________________________________
[면담참여 동의서 양식]
전사가 완료되면 전사한 워드파일, 녹음파일 등을 정리하여 보관하고, 인터뷰 대상자별로 동의서나 면담참여자 인적 사항 등을 기록한 기록지를 정리하여 보관한다.
면담참여 동의서는 설문조사 참여 동의서와 대동소이하며, 면담참여자 인적 사항은 평생교육사가 면담내용을 분석하는데 참고할 수 있는 개인 신상정보가 포함된다. 면담조사 참여 동의서와 면담참여자 인적 사항에 대한 내용은 상황에 따라 변화될 수 있다. [면담참여 동의서 양식] 과 [면담참여자 인적사항 양식] 는 면담참여 동의서와 면담참여자 인적사항 정리 양식을 보여 준다.
면담참여자 인적사항
참여자 이름:
연락처: 이메일 주소:
인적 사항
나이: 성별: 남 여
학력 ① 중학교 졸업 ② 고등학교 졸업 ③ 전문대학교 졸업 ④ 대학교 졸업 ⑤ 대학원 졸업
직업 유무: 유 무
평생교육관련 정보
평생교육 프로그램 참여 횟수: 연 ______개 강좌
1년간 강좌를 수강한 평생교육기관 수: ________개
[면담참여자 인적사항 양식]
<사진 출처 : 언스플래쉬>
요구조사 자료 정리하기 순서
A. 양적 요구조사 자료를 정리한다.
1. 코딩체계를 담은 코딩북을 개발하고, 코딩북 규칙에 따라 코딩을 실시한다.
2. 코딩한 자료를 절차에 따라서 통계프로그램 파일로 전환하다.
3. 통계프로그램을 사용하여 문항별 빈도분석 등의 자료의 정선을 실시한다.
B. 질적 요구조사 자료를 정리한다.
1. 면담을 실시한 후 녹취파일을 활용하여 내용을 전사한다.
2. 전사파일과 녹취파일을 적절히 보완 관리하고, 동의서 등의 관련 자료 역시 정리하여 필요시 활용할 수 있도록 준비한다.
글 출처 : NCS 평생교육 + 요구분석 모듈교재
2021 고객 설문조사 결과 발표, 준비된 서비스의 시작
2021년을 맞아 한달간 진행된 ‘예스폼 서비스 만족도 조사’ 이벤트를
참여해주신 모든 분들께 감사의 말씀을 드립니다.
바쁘신 시간을 기꺼이 내주시면서 머쓱한 칭찬도 해주시고
얼굴 따가워지는 감사의 지적도 해주셨습니다.
그 모두는 예스폼을 이용하시는 소중한 마음 일 것입니다.
저희 예스폼은 고객님들께서 전해주신 말씀 하나하나를 놓치지 않고
서비스에 반영하도록 하겠습니다.
애정을 가지고 계속해서 지켜봐주시길 바랍니다.
키워드에 대한 정보 설문조사 결과 정리 방법
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