설문을 위한 대표 표본을 얻는 방법

설문을 수행할 때 타켓팅하는 그룹이나 대상의 모든 사람으로부터 피드백을 캡처하는 일은 불가능합니다. 이들 모두에게 설문을 전달했더라도 응답하지 않거나 관심이 없는 사람이 반드시 있기 마련입니다.

다행히 목표 설문 그룹에 있는 모든 사람에게 설문을 시행하지 않고도 설문을 통해 인사이트를 얻는 데 충분한 매우 유용한 데이터를 확보할 수 있습니다. 실제로, 지나치게 너무 많은 사람에게 설문을 시행하면 불필요하게 시간과 비용을 낭비하고 프로세스를 더욱 복잡하게 만들 수도 있습니다.

대표 표본추출(sampling)을 통해 분석한 결과로 실행 가능한 데이터와 유용한 인사이트를 제공하여 시장 조사와 고객 경험 개선 활동을 지원할 수 있습니다.

대표 표본은 더 큰 그룹에서 유사한 특성을 나타낼 수 있는 일부를 추출한 것입니다. 대표 표본추출은 생성된 데이터가 더 큰 그룹의 더 작고 더 다루기 쉬운 버전이므로 더 큰 모집단을 분석하는 데 도움이 됩니다. 대표 표본추출을 활용하는 한 예로, 선거 중 여론 조사 전문가들은 유권자들의 대표 표본을 대상으로 설문을 실시하여 어느 후보가 지지를 얻는지 알아봅니다.

대표 표본추출로 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 데이터의 통계적 분석과 검토를 통해 설문 대상일 수 있는 모든 사람 또는 대다수의 의견을 받을 필요 없이 더 큰 고객층이나 대상 그룹 내의 특정 그룹을 대표하는 정확한 정보를 캡처할 수 있습니다.  

물론 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 대표 표본추출과 관련된 명확한 이점과 잠재적 위험을 잘 알고 있어야 합니다. 이러한 지식을 갖춘 상태에서 이 도구를 전략적으로 사용하여 고객에 대한 심도 있는 인사이트를 얻고, 그 정보를 사용하여 고객 경험을 개선하거나 더 나은 사업 결정을 내릴 수 있습니다.

특정 교육 프로그램에 참여한 300명의 그룹(남성 150명, 여성 150명)이 있다고 가정해 보세요. 프로그램에 대한 피드백을 받아 프로그램에 어떤 문제가 있었는지 찾아내고, 참가자들이 프로그램의 어떤 요소가 가장 가치 있다고 생각했는지 알아보고 싶습니다. 

설문 절차의 일부로 대표 표본에 의존하여 교육에 참가한 대다수의 사람들로부터 응답을 받을 필요가 없습니다. 대신 총 300명의 참가자로부터 60명(남성 30명, 여성 30명)을 포함할 수 있는 신뢰할 수 있는 대표 표본을 생성할 수 있습니다. 이들의 응답이 더 큰 그룹의 응답을 대표할 것입니다.

응답을 받은 후에는 결과를 분석하여 전체 그룹의 의견을 대표하는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 표본이 프로그램을 완료한 남성과 여성으로 나뉘어져 있으므로 성별에 따라 응답을 평가할 수도 있습니다.

300명에게 의존하여 설문 응답을 받는 대신, 남성과 여성의 비율을 똑같이 나누어 총 60명의 응답만으로 충분히 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이로써 시간과 비용을 절약합니다.

SurveyMonkey Audience는 전 세계 도처의 이상적인 응답자들과 연결하여 대표 표본을 제공합니다.

학술, 과학 및 시장 조사를 통해 오랜 시간에 걸쳐 테스트하고 검증된 많은 대표 표본 확보 방법이 확립되어 있습니다. 

가장 일반적인 방법은 다음을 포함합니다. 

이러한 대표 표본 캡처 방법 중 하나를 사용하여 결과의 신뢰성과 정확성을 보장합니다.

확률 표본추출은 확률 이론을 기반으로 한 방법을 사용하여 더 큰 모집단으로부터 표본을 선정하는 표본추출(sampling) 기법입니다. 참가자가 확률 표본에 포함되기 위해서는 무작위 선택이라는 방법을 사용하여 선택해야 합니다. 무작위 선택은 설문 대상 모집단에 속한 모든 사람이 표본에 선정될 수 있는 동일한 및 이미 알려진 확률이 있다는 것을 의미합니다. 따라서 모집단이 1,000명이면 모든 사람이 선택될 확률이 각각 1,000분의 1입니다.

설문이나 조사를 수행하는 사람들이 표본에 포함할 설문 대상자를 선별할 수 없기 때문에 확률 표본추출은 실제로 모집단을 대표하는 표본을 캡처할 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 간략히 말해, 확률 표본추출은 사람에 의한 편향이나 표본추출 오차가 발생할 가능성을 없애고 통계 이론에 의존하여 더 큰 모집단으로부터 작은 그룹의 설문 대상을 무작위로 선정한 다음 이들의 응답이 더 큰 모집단의 응답과 일치할 것으로 예측합니다.

무엇이든 단순하게 유지하는 것이 좋습니다. 단순 무작위 표본추출은 시행 가능한 표본을 얻기 위한 간단명료한 방법입니다.

단순 무작위 표본추출은 그룹이나 표본에 있는 각 개인에게 번호를 지정한 다음 자동 프로세스를 통해 무작위로 번호를 뽑아 표본에 포함될 사람을 결정합니다. 추첨 방식을 통해, 또는 무작위로 번호를 선택해 주는 번호 생성 소프트웨어를 사용하여 표본에 포함될 번호를 선택할 수 있습니다.

이 방법은 콘셉트 테스트 수행에서 종종 발생할 수 있는 표본추출 편향을 피하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 표본추출 편향은 모집단의 일부 구성원이 다른 구성원보다 표본에 선정될 가능성이 시스템적으로 더 높을 때 설문 과정에서 발생할 수 있습니다. 표본추출 편향은 특정 견해에 호의적이거나 특정 견해를 지지하는 것처럼 보이는 결과를 만들어서 표본추출 오차, 잘못된 가정 및 현명하지 못한 결정으로 이어질 수 있습니다.

단순 무작위 표본추출은 모집단의 모든 구성원에게 조사 참가자로 선정될 수 있는 동등한 확률을 제공하여 표본추출 편향이 발생할 가능성을 최소화합니다.

비확률 표본추출은 그다지 무작위적이지 않습니다. 비확률 표본추출은 조사를 수행하는 사람들이 무작위 선택이 아닌 주관적 판단에 의해 표본을 선택하는 기법입니다. 주관적 판단은 확립된 공식이나 통계 분석에 의한 것이 아니라 개인의 전문적 의견이나 경험에 의존하여 표본에 포함될 응답자를 식별하는 것입니다.

비확률 표본추출을 수행할 때에는 모집단의 모든 구성원에게 조사에 참여할 기회가 동등하게 주어지는 것이 아닙니다. 즉, 모집단의 각 구성원이 선정될 가능성이 이미 알려져 있습니다.

비확률 표본추출은 사람의 판단과 그로 인한 오차나 표본추출 편향이 생길 가능성이 있으므로 확률 표본추출보다 덜 엄격한 방법입니다. 긍정적인 면에서는 이 접근 방식이 가장 유용한 정보를 제공할 가능성이 있는 사람들을 설문에 참여시키거나 조사에 포함하는 더욱 효율적이고 효과적인 방법일 수 있다는 점입니다. 비확률 표본추출은 인사이트와 결론을 도출하기 위해 숫자가 아닌 데이터에 초점을 두는 정성적 조사에 자주 사용되는 주요 도구입니다.

그렇게 엄격하거나 신뢰할 만하지 않다면 비확률 표본추출을 사용할 이유가 있습니까? 상황에 따라 그럴만한 이유가 있습니다. 비확률 표본추출은 예비 설문(사전에 결정된 표본 크기에 비해 더 적은 표본을 대상으로 설문 시행)과 같은 탐색 조사에 특히 유용할 수 있습니다. 시간 제한, 비용 제약, 또는 기타 난제로 인해 무작위 확률 표본추출이 어렵거나 불가능한 상황에서도 종종 비확률 표본추출이 사용됩니다.

할당 표본추출은 대상 모집단의 특정 하위 집합에 대해 자세히 알아야 하고 예산이 많지 않을 때 조직이 강력한 데이터 중심의 결정을 내리는 데 도움이 되는 대표 결과를 제공할 수 있습니다. 

이 방법은 조사 전문가들이 특정 모집단을 대표하는 개인들을 포함하는 표본을 만드는 비확률 표본추출 방법입니다. 할당 표본추출을 사용하면 설문 결과가 대상 모집단에 근접하도록 보장할 수 있습니다. 이로써 실제로 사용할 수 있는 결과를 얻게 됩니다. 할당 표본추출은 비확률 표본추출과 유사한 위험-보상 관계를 동반하지만 특정 대상 그룹으로부터 실행 가능한 데이터와 인사이트를 캡처하는 매우 효과적인 방법입니다.

표본이 너무 크면 설문과 이후의 분석이 복잡해지고, 비용이 많이 들며, 많은 시간이 소모될 수 있습니다. 더 많은 사람을 대상으로 제대로 설문을 수행하고 더 높은 응답률을 얻으면 데이터의 정확성과 확실성이 높아지는 것이 사실이지만, 그렇게 추가로 얻게 되는 혜택은 일반적으로 많은 비용과 시간이 드는 것은 물론 다루기도 힘든 설문을 실행하여 제시되는 위험에 비해 가치가 없습니다. 많은 경우에 대표 표본추출은 유효하며 통계적 유의성이 있는 결과를 얻는 더욱 빠르고, 간편하며, 접근하기 쉬운 방법입니다.

표본이 너무 작으면 통계적 유의성이 없는 결과를 얻을 가능성이 높습니다. 예를 들어 조사하는 주제에 대해 문외한이거나 더 큰 그룹을 대표하지 않는 개인들의 불균형한 수를 포함하게 될 수 있습니다. 이로써 결과를 왜곡하고 결함이 있거나 불완전한 데이터를 얻어 궁극적으로는 잘못된 결정을 하게 될 수 있습니다. 그러므로 항상 ‘꼭 맞는’ 대표 표본 크기를 찾는 것을 목표로 해야 합니다. 적절한 표본 크기를 사용하면 시간과 비용 효율성 이점을 누리는 동시에 신뢰할 수 있는 대표 표본 통계를 얻을 수 있습니다. SurveyMonkey의 표본 크기 계산기로 적절한 표본 크기를 쉽게 알아낼 수 있습니다.

표본추출 편향은 모집단의 일부 구성원이 다른 구성원보다 표본에 선정될 가능성이 시스템적으로 더 높을 때 발생할 수 있습니다. 특정 정치 여론 조사에 대한 논란을 들을 때, 종종 여론 조사 전문가가 특정 정파에 치우친 너무 많은 개인들에게 여론 조사를 실시하는 표본추출 편향에 초점을 두는 것을 알 수 있습니다.

표본추출 편향은 선호하는 이론, 아이디어 또는 노력에 호의적이거나 지지하는 것처럼 보이는 결과를 가져다 줄 수 있습니다. 그러한 결과가 왜곡되고 현실을 반영하지 않는다면 잘못된 결정을 하거나 조직의 평판을 해치는 것은 물론 자신의 평판도 해칠 가능성이 있습니다.

표본추출 편향을 피하는 가장 좋은 방법은 엄격하게 확률로 표본을 선택하는 단순 무작위 표본추출을 수행하는 것입니다. 이로써 모집단의 모든 구성원에게 조사 참가자로 선정될 수 있는 동등한 확률을 제공합니다. 판단에 의해 참가자를 선정하는 비확률 표본추출을 사용할 예정이라면 반드시 관련자들이 경험과 신뢰성이 있고 필요를 인식하고 있는지 확인하여 결과와 결론을 손상시킬 표본추출 편향을 피하도록 하세요.

대표 표본추출에 의존하는 설문에서 표본추출 편향의 일부 요소를 피하는 것은 불가능합니다. 예를 들어 아주 바쁜 사람들은 설문에 덜 참여하는 경향이 있습니다. 그 결과, 설문이 정말 바쁜 사람들의 관점을 완전히 캡처하지 못하므로 많은 경우 아주 바쁜 사람들을 대표하지 못합니다.

편향을 줄이는 더 많은 방법을 찾고 계십니까? SurveyMonkey의 시장 조사 설문 템플릿에는 응답자들이 더 솔직하게 답변하도록 돕는 다양한 질문 유형이 포함되어 있습니다. 

대표 표본은 관련 유형의 사람들이 가능하면 많이 표본에 포함되도록 하고, 사람들을 적절하게 혼합하여 인터뷰하거나 설문을 실시할 수 있도록 보장하므로 중요합니다. 이로써 결과가 편향으로 인해 손상되지 않는 것은 물론 특정 그룹을 과도하게 대표하는 것을 피할 수 있습니다.

대표 표본은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

대표 표본추출은 시장 조사, 고객 경험 및 기타 비즈니스 목표를 지원하기 위해 유용한 데이터와 인사이트를 생성하여 설문을 최대한 활용하는 핵심 요소일 수 있습니다.

대표 표본을 사용하여 설문 수행 시 도움을 받으려면 SurveyMonkey의 시장 조사 솔루션을 확인해 보세요. 대표 표본을 식별하기 원하십니까? SurveyMonkey의 Audience 계산기가 프로세스를 빠르고 쉽게 해줍니다.