정량적 연구의 효과적인 사용법

양적인 방법론을 확인하고 데이터를 수집하기

QuantData_LowRes정량적인 연구는 샘플 그룹의 결과를 한 그룹 전체에 해당하는 결과로 일반화할 수 있게 해줍니다. 구조적이며 통계적인 정량적 연구는 결론을 이끌어 내고 어떤 업무 수행에 대하여 충분한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 능력을 제공합니다.

대부분의 정량적 연구는 정성적 연구를 수행하는 중 수립되었을 수 있는, 미리 결정된 가설이 옳거나 틀렸음을 입증하기 위해 사용됩니다.

정량적 질문은 설문조사의 대부분을 차지하나 흔히 비효율적으로 사용됩니다. 정량적 질문을 작성하는 경우, 다음의 세 가지 목표 중 한 가지를 달성할 수 있도록 하세요:

1. 응답자들의 특성 정의: 모든 폐쇄형 질문은 응답자들의 특성을 좀 더 자세히 정의하기 위한 것입니다. 이는 다음에 대한 정보 획득을 포함할 수 있습니다:

  • 특성: 연령, 성별, 인종, 수입 등을 파악
  • 행동 양상: 매주 인터넷에서 보내는 시간, 통근 수단, 운동 습관 등과 같은 응답자의 습관 파악
  • 의견이나 태도: 제품에 얼마나 만족한지 또는 선거된 정치인을 좋아하는지 등과 같은 응답자의 생각 파악.

이러한 특성을 아는 것은 응답자가 누구이며 이들이 어떻게 행동하고 무엇을 좋아하며 어떤 기대를 하고 있는지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

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2. 데이터 동향 측정: 동일한 설문조사를 시간에 걸쳐 반복하여 수행함으로써 데이터 동향을 알아낼 수 있습니다. 의견이 어느 특정한 방향으로 천천히 기울어지기 시작한다든가 시기적인 패턴을 알아차리게 될 수 있습니다.  요지는 시간의 경과에 따라 동향을 관찰함으로써 설문조사 결과를 상황에 맞추어 해석할 수 있게 된다는 것입니다.

예를 들어, 고객들에게 “매우 만족함”부터 “매우 만족하지 않음”의 척도를 사용하여 고객 서비스에 대한 만족도를 평가해 달라고 했을 때 20%의 고객이 “매우 만족함”이라는 답변을 주었다고 가정하죠. 이로써 현재 고객 서비스의 상황에 대해 알게 되었지만, 이 수치는 또한 앞으로의 진척 상황을 측정할 수 있는 척도로 사용될 수도 있습니다.

원래의 설문조사가 진행된 후에 고객 요구를 충족하기 위해 개선 사항을 만들었다고 가정합시다. 다시 동일한 설문조사를 진행하여 그 “매우 만족한” 고객들의 수치가 증가되었는지 아니면 감소되었는지를 알아볼 수 있습니다. 이렇게 함으로써 시간에 걸쳐 고객 만족도에 대한 귀사의 진척 상황을 효과적으로 측정할 수 있으며 또한, 설문조사 진행 간에 새로이 도입한 개선 사항과 절차의 효과를 직접 측정할 수 있습니다.

3. 그룹 비교: 설문조사 질문들은 응답자 그룹들을 서로 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

위에 언급된 예로 돌아가보죠. 응답자의 연령, 성별, 수입에 대한 인구 통계적 질문을 추가함으로써 다음과 같은 질문을 비교할 수 있습니다: 젊은 남성 층이 노령의 여성층보다 우리 서비스에 더 만족해 하고 있는가?

다른 그룹들을 비교함으로써 어떤 고객층을 대상으로 삼아야 하며, 메시지는 어떻게 전달하고, 특정 시장에 적합하기 위해 언제 제품이 변경되어야 하는지에 대해 파악할 수 있게 됩니다. 또한 만족한 고객들의 퍼센트를 벤치마크에 비교하여 경쟁업체들에 비해 귀사의 상황은 어떠한지도 알아볼 수 있습니다.

정량적 연구의 대체적 용도

정량적 연구는 설문조사의 영역을 초월하여 더욱 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다. 다음은 그 용도를 보여주는 두 가지 예입니다:

1. 실지 데이터 관찰: 정량적인 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터를 매일 수집하고 계시죠? 고객이 귀사의 웹사이트에 얼마나 오랫동안 방문해 있었는지부터 판매가 어느 철에 가장 최고의 수치에 달하는지 등과 같이 여러가지 데이터가 있습니다. 최근 빅데이터라고 불리기 시작한 이 실제 세계의 정보는 귀사가 직접 연구를 수행한 것 만큼이나 사업 결정을 내리는 데 있어 매우 유용합니다!

빅데이터는 사람들이 무엇을 하는지에 대해 많은 정보를 줄 수는 있으나 어째서 그런 행동을 하는지에 대한 이유는 제공하지 않는다는 것을 유념해야 합니다. 이런 것을 파악하려면 좀 더 직접적인 정량적 및 정성적 연구가 필요합니다!

2. 인과관계 실험: “이유”를 좀 더 잘 이해하기 위해서는 인과관계 실험이 새로운 무언가가 어떤 환경에 추가되었을 때 어떤 일이 벌어지는지를 관찰함으로써 원인과 이유의 관계를 결정하는 데 사용됩니다. 이 새로운 요소는 광고가 판매에 미치는 영향이나 사내 모임이 직원 몰입도에 미치는 영향을 측정하는 것 등 다양합니다.

귀사가 판매하는 제품의 포장을 변경할 계획이라고 가정합시다. 귀사에서는 이 포장의 변경이 판매에 미칠 잠재적인 영향에 대해 이해하고자 합니다. 이 새 포장을 일부 매장에 도입하여 기존 포장과의 판매 실적과 비교할 수 있습니다. 인과관계 실험은 A/B 테스팅의 배경이 되는 개념입니다.

이제 성공적으로 시작할 수 있는 도구를 갖추었으나 시작하시기 전에 정성적 연구를 포함하는 것도 잊지 마세요. 연구 설계에 정량적 및 정성적 연구를 모두 사용하는 방법에 대한 좀 더 자세한 정보는 이 문서를 참고하세요.

이 문서는 SurveyMonkey의 설문조사 101 프로젝트의 일부입니다. 더 많은 분들이 더 효과적인 설문조사를 만들 수 있도록 도와드리고자 합니다. 이 프로젝트에 대해 더 자세세히 알아보고 연구 커뮤니티에 저희가 어떻게 개입되어 있는지 더 자세히 알아보세요.