정량적 연구와 정성적 연구의 차이

정량적 조사와 정성적 조사는 설문조사에 함께 사용하여 광범위하고 심도 있는 결과를 얻을 수 있는 상호 보완적인 방법입니다.

간단하게 말해, 정량적 데이터는 조사의 광범위하고 일반적인 면을 입증할 수 있는 수치를 확보합니다. 정성적 데이터는 이러한 점이 의미하는 바를 자세하고 심도 있게 나타냅니다.

설문조사에서 이러한 방법들을 사용해 최상의 결과를 확보하려면 둘이 가진 차이를 이해해야 합니다. 다음은 이 차이점에 대한 설명입니다.

정량적 조사 방법은 변수를 측정하는 데 사용할 수 있는 수치 데이터를 수집하도록 설계되었습니다. 정량적 데이터는 구조화되어 있고 통계적이며 그 결과는 객관적이고 결정적입니다. 이 방법은 체계적으로 분석된 데이터 수집에 의존하는 근거 이론 방법을 사용합니다. 정량적 조사는 연구에서 일반적인 결론을 도출하고 결과를 예측해야 할 때 지원을 제공하는 방법론입니다.

설문조사는 비용 효율적이고 유연하며 연구자가 매우 큰 표본 크기에서 데이터를 수집할 수 있기 때문에 정량적 조사를 위한 훌륭한 도구입니다.

정성적 조사는 인사이트를 얻기 위해 수치가 아닌 데이터를 수집하도록 설계된 방법론입니다. 이 조사는 비통계적이며 구조화되지 않았거나 반구조화되어 있으며 '왜'라는 질문에 답하는 연구 설계를 기반으로 수집된 데이터에 의존합니다.

정성적 조사는 주제를 측정하는 것 이상으로 주제를 설명하려는 정보를 수집합니다.  이 유형의 조사는 그래프나 차트에 표시되는 확실한 숫자와 대비되는 의견, 관점, 속성을 측정합니다.  

정성적 조사 방법은 일반적으로 인터뷰나 포커스 그룹과 같은 직접적인 관찰을 포함합니다. 이러한 시장 조사는 조작하는 일 없이 주로 자연스러운 환경에서 수행되기 때문에 연구자는 있는 그대로 연구하며 실험과 대조 그룹이 없습니다.

정성적 조사는 사람들의 동기, 사고 및 태도에 대한 정보를 얻기 위해 주어진 주제를 심도 있게 연구합니다. 정성적 접근 방식은 연구 질문에 대한 이해의 깊이를 가져오지만 결과 분석을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

정량적 데이터는 큰 그림을 보도록 해줍니다. 정성적 데이터는 여기에 세부사항을 더하고 설문조사 결과에 의미를 가진 관점을 제공합니다.

조사 프로젝트에서 이 방법들을 적절하게 사용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

이 두 가지 조사 방법은 상충하지 않으며 오히려 함께 사용할 때 그 효과를 더 발휘합니다. 빅데이터의 세상에서는 결과를 도출할 수 있는 탄탄한 기반을 형성하는 수많은 통계 및 수치들이 있습니다. 하지만 이러한 기반은 수치에 의미를 부여하는 실제 사람들로부터 확보한 정보 없이는 완전할 수 없습니다.

그렇다면 이 두 가지 형태의 조사를 어떻게 결합할 수 있을까요? 정성적 조사는 새 문제점이나 기회를 발견하려고 하는 경우에서 거의 항상 시작점 역할을 하여 나중에 더 심도 있는 조사를 수행할 수 있도록 해줍니다. 정량적 데이터는 각 문제 또는 기회를 확증하고 이해할 수 있는 측정치를 제공합니다.

예시를 들어보도록 하겠습니다.

회사에서 콘퍼런스를 개최하였고 참석자들로부터 이에 대한 피드백을 받고자 한다고 가정하겠습니다. 이때 참석률, 전반적인 만족도, 연사들의 질, 제공된 정보의 가치 등 정량적 조사로 측정할 수 있는 것들이 이미 여러 가지 있습니다. 이 모든 질문들은 선택형이자 측정될 수 있는 방법으로 주어질 수 있습니다.

그러나 무심코 지나칠 수도 있었던 다른 주제를 탐색하기 위해 정성적 조사 질문인 몇 개의 서술형 질문도 제공할 필요가 있습니다. 이 예에서는 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

정성적 질문을 통해 공통적인 사안을 찾게 되면 이러한 사항을 좀 더 심도 있게 연구할지 결정할 수 있으며 다음 행사에 변화를 주고, 다음 컨퍼런스 후에는 이러한 주제에 대해 정량적 질문을 추가할 수 있습니다.

예를 들어, 몇몇 참석자들이 컨퍼런스 장소를 찾기 힘들었던 것이 컨퍼런스에서 가장 좋지 않았던 점이었다고 답했다고 가정하겠습니다. 다음 번에는 참석자들이 컨퍼런스 위치에 얼마나 만족했는지를 묻는 정량적 질문을 하거나 잠재적으로 선정해 둔 장소 목록 중 참석자들이 마음에 드는 장소를 선택하라고 물을 수 있습니다.

한 방법에서 다른 방법으로 전환해야 하는 적절한 경우를 인지하기에 좋은 방법은 서술형 질문을 살펴본 후 이 서술형 질문을 왜 사용하고 있는지를 생각해 보는 것입니다.

예를 들어, '저희 아이스크림 가격에 대해 어떻게 생각하시나요?'라고 물었다면 응답자들은 자신들이 원하는 대로 응답을 제공할 것이며, 이 중 어떤 응답들은 기대치 않은 답변이 될 수도 있습니다.

이러한 응답을 받는 상황이 그다지 바람직하지 않다면 쉽게 정량화할 수 있는 응답을 생각해 봐야 합니다. 다음의 예를 살펴 보세요.

저희 아이스크림 가격이 경쟁업체들에 비해 다음 중 어떻다고 생각하십니까?

이러한 유형의 질문은 설문조사 응답자들에게 명료성을 안겨주며 따라서 분석하기 쉽고 일관성 있는 데이터를 확보하게 됩니다.

연구 대상이 되는 주제에 대해 자세한 정보를 받도록 정성적 조사 수행에 사용할 수 있는 방법은 다양합니다.

그러나 이러한 서술형 조사 방법이 중요한 질문에 대해 항상 가장 정확한 결과를 제공해 주는 것은 아닙니다. 응답자들은 자신의 관점을 표현하기 위해 서로 다른 단어나 어구를 사용하고 응답으로 여러 가지를 언급할 만한 여유 공간이 있는 경우에는 동일한 사안에 대해 얘기하지 않게 될 수도 있으므로 결과 분석이 어렵게 됩니다.

일부 경우에는 질문을 모두 정량적으로 만드는 것이 더 효과적일 수도 있습니다.

응답자들의 혼돈을 방지하기 위해 예를 들어 ‘인터넷 서비스에 대해 어떻게 생각하십니까?’와 같은 질문은 피해야 합니다. 대신, 다음 예와 같이 선택형이자 정량적 질문을 물을 수 있습니다.

인터넷 서비스의 신뢰성에 대해 다음과 같이 생각합니다.

설문조사 응답자들은 주어진 질문을 되새겨 보고 자신이 가진 관점을 정확히 반영할 수 있는 긴 응답을 제공할 만한 인내심을 항상 가지고 있는 것은 아닙니다. 설문지에 미리 구성되어 있는 보기 중 하나를 선택하는 것이 응답자들에게는 훨씬 빠릅니다. 정량적 질문을 사용하면 설문조사에 더 많은 질문을 포함하고 더 많은 응답을 받을 수 있도록 해줍니다.

선택형 설문지에 있는 구두형 응답에도 심지어 수치적인 가치를 지정하여 나중에 지표나 그래프 등으로 전환할 수 있습니다. 이는 데이터의 전반적인 질이 더 우수하다는 뜻입니다. 가장 정확한 데이터는 항상 최우선의 결과를 도출하도록 해준다는 사실을 기억하세요.

SurveyMonkey의 고객 만족도 설문조사 템플릿은 사업이 어떻게 운영되고 있는지에 대해 전체적인 사실을 알기 위해 정성적 질문 및 정량적 질문이 어떻게 함께 사용될 수 있는지에 대한 좋은 예를 보여줍니다.

저희 회사의 고객이 되신지 얼마나 되셨습니까?

저희 제품을 구매할 가능성은 얼마나 됩니까?

다음은 SurveyMonkey의 직원 몰입도 설문조사에 포함된 예입니다.

실수를 하는 경우, 이에 대해 상사가 얼마나 자주 건설적으로 응대합니까?

이제 정성적 및 정량적 데이터의 정의와 이 두 가지 연구 방법의 차이에 대해 알게 되었으니 이 두 가지를 함께 어떻게 사용하는지도 더 잘 이해하실 것입니다. 다음 프로젝트에 전문가가 작성한 SurveyMonkey의 기본서식과 함께 이 두 가지 방법을 함께 사용해 보세요.

SurveyMonkey에는 모든 유형의 질문이 있습니다. 전문가가 디자인한 설문조사 템플릿 라이브러리를 살펴보세요.