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

방법 선택은 조사 목표를 달성하기 위해 수집하려는 데이터 및 인사이트의 유형에 따라 다릅니다. 정성적 데이터는 개별 응답을 심도 있게 이해하기 위해 필요한 세부정보와 맥락을 제공하며, 정량적 데이터는 일반적인 아이디어나 조사의 가설을 입증하는 데 필요한 누적된 결과를 제공합니다. 설문조사에서 이러한 방법들을 사용해 최상의 결과를 확보하려면 두 가지 방법의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 그럼 이 차이에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

정량적 조사는 연구에서 일반적인 결론을 도출하고 결과를 예측해야 할 때 지원을 제공하는 방법론입니다. 이 조사 방법은 변수를 측정하는 데 사용할 수 있는 수치 데이터를 수집하도록 설계되었습니다. 산출되는 정량적 데이터는 체계적으로 분석된 수집 데이터를 기반으로 객관적이고도 결정적인 결과를 나타낼 수 있도록 구조화되고 통계적이어야 합니다.

정성적 조사는 연구 결과 뒤에 숨은 이유를 이해하기 위해 고안된 방법론입니다. 이 방법론은 통계 및 구조화된 데이터에 덜 중점을 두지만 텍스트 기반 정보를 통해 인간의 행동, 동기 및 정서에 대해 심도 있는 이해를 제공합니다. 

정성적 조사 방법은 일반적으로 인터뷰나 포커스 그룹과 같은 직접적인 관찰을 포함합니다. 이러한 유형의 시장 조사는 주로 자연스러운 환경에서 수행되기 때문에 연구자는 실험이나 대조 그룹이 없이 있는 그대로를 연구합니다.

정성적 접근 방식은 조사 질문에 대한 이해의 깊이를 가져오지만 결과 분석을 더 어렵게 만들 수 있습니다.

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

본질적으로 정성적 조사 및 정량적 조사 방법론은 다양한 설문조사 목표를 파악할 수 있게 해줍니다. 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 구체적으로 살펴보겠습니다.

빅 데이터 세계에는 의사결정을 내리는 데 의존할 수 있는 강력한 토대를 형성하는 수많은 통계와 수치가 있습니다. 하지만 그 수치에 의미를 부여하는 실질적인 사람들로부터 수집된 정보가 없이는 완전한 토대를 구축할 수는 없습니다. 따라서, 이 두 가지 조사 방법은 서로 충돌하지 않으며, 사실 함께 작업하는 것이 훨씬 효율적입니다.

다음은 두 가지 조사 방법을 결합하는 방법에 대한 최고의 팁입니다. 

두 가지 유형의 인사이트를 모두 확보함으로써 연구 주제를 종합적으로 이해할 수 있습니다. 하지만, ‘무엇’ 보다는 ‘이유’에 대해 알아야 한다고(또는 그 반대의 경우) 이미 결정했다면, 한 가지 조사 방법만 선택하는 것이 더 간편할 수도 있습니다. 다시 한 번 더 살펴보도록 합시다.

정량적 데이터 (무엇)

정성적 데이터(이유)

SurveyMonkey의 고객 만족도 설문조사 템플릿은 사업이 어떻게 운영되고 있는지에 대해 전체적인 사실을 알아보기 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 조사 방법의 차이점을 알게 되었으므로, 이러한 데이터를 결합하거나 어느 한 가지를 집중적으로 사용하는 방법도 이해하실 것입니다. 전문가가 작성한 설문조사 템플릿 중 하나를 이용해 다음 프로젝트에 활용해 보세요.

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