설문조사의 신뢰도는 응답자의 답변 수준에 따라 결정됩니다. 응답자가 흥미를 잃으면, 설문을 빨리 끝내기 위해 무성의한 답변을 할 수도 있습니다. 따라서 설문지에 품질 점검 항목을 넣는 것이 좋습니다.
품질 점검 항목은 응답자의 답변을 추가 검토할 필요가 있는지 알려주는 수단으로 설문지에 작성해 넣거나 프로그래밍할 수 있습니다. 그 형태는 너무 빠르게 설문을 완료한 응답자를 표시하는 단순 경고일 수도 있고, 응답자의 답변이 모순되는 경우 알려주는 프로그램 변수일 수도 있습니다. 이러한 품질 점검 항목을 통해 응답자가 집중하고 있는지, 각 문항에 충분한 시간을 들여 응답하고 있는지, 일관된 답변을 제공하고 있는지 확인할 수 있습니다.
품질 경고에 걸린 응답자를 분석할 때는 ‘삼진아웃제’를 따르는 것이 좋습니다. 응답자가 세 가지 품질 점검 항목을 통과하지 못할 경우, 자동으로 데이터 세트에서 제외해야 합니다. 반면, 한 두 개 항목만 통과하지 못할 때는 추가 검토를 하는 것이 바람직합니다.
필요한 품질 점검 항목의 수는 설문 길이에 따라 달라집니다. 평균 설문 시간(LOI, length of interview)이 10분가량이라면, 3개 정도의 점검 항목으로 충분합니다. LOI가 20분에 가까운 설문이라면, 5~7개의 점검 항목을 넣어 끝까지 응답자가 집중하고 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
점검 항목이 데이터의 품질을 확보하는 데 유용하긴 하나, 그것만으로 모든 문제를 예방할 수는 없습니다. 선별질문을 정교하게 설계하면 품질 경고의 발생 빈도를 줄일 수 있습니다. 또한 평소 응답자들과 꾸준히 관계를 유지하는 업체라면 점검에 걸린 응답에 대해 응답자에게 직접 확인을 요청할 수도 있습니다.
주요 품질 점검 유형
품질 점검 항목은 설문에 간단히 포함할 수 있어, 데이터의 품질을 확보하고 최종 데이터 세트의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
- 지식 점검: 설문 주제에 대해 충분히 잘 알고 있는 응답자만 설문에 참여할 수 있도록 하기 위한 항목입니다. 예를 들어, 정확한 정의를 고르게 하거나, 다양한 약어의 의미를 묻거나, 기타 정보를 제공하게 할 수 있습니다. 이러한 문항은 선별질문 섹션에 포함하는 것이 좋습니다.
- 과속 경고: 응답자가 설문조사를 비정상적으로 빠르게 완료했다면, 질문을 제대로 읽지 않고 응답했을 가능성이 높습니다. 과속 경고는 일정 시간 이내에 응답을 완료한 사용자에 대하여 경고를 활성화합니다. 보통 업계에서는 응답에 걸린 시간이 평균 설문 시간의 3분의 1미만일 경우 과속 응답으로 간주합니다.
- 상충 응답 경고: 중요한 데이터일수록 확인 절차를 거쳐야 설문조사의 정확도를 높일 수 있습니다. 응답의 일관성을 점검하려면, 같은 질문을 두 번 하거나 유사한 질문을 던져 상충되는 답변이 나오는지 확인해 볼 수 있습니다. 그러나 응답자가 이전 답변을 기억하지 못할 수 있으므로, 후속 질문에서 기존 응답을 함께 보여주는 것이 좋습니다.
- 레드 헤링: 레드 헤링은 지식 점검과 유사하지만, 응답자가 해당 주제나 산업을 실제로 잘 알고 있는지 확인하기 위한 항목입니다. 예를 들어, 실제 기업명 사이에 가짜 회사를 끼워 넣는 방식으로 질문을 만들어 테스트할 수 있습니다. 단, 가짜 항목이 실제와 너무 비슷하지 않도록 주의해야 합니다.
- 반복 선택 경고: 이 경고는 응답자가 복수 선택 질문에서 거의 모든 항목을 선택하거나, 행렬형 문항에서 같은 항목을 반복적으로 고를 경우 활성화됩니다. 이와 같은 현상은 피로가 원인일 수 있으므로, 이를 최소화할 수 있도록 설문조사를 설계해야 합니다.
- 서술형 응답 검증: 서술형 문항에 중복된 응답, 다수의 오탈자, 질문과 무관한 답변, 무의미한 답변이 없는지 확인하는 기능입니다. 응답의 품질을 평가하지는 않으나, 성의 없게 서술형 답변을 작성한 응답자를 가려낼 수 있습니다.
위와 같은 경고와 점검 항목을 설문에 포함함으로써, 설문조사에 투입되는 시간과 비용이 유용하고 실질적인 결과로 이어질 수 있습니다. 여기에 잘 설계한 선별질문과 목적에 부합하는 전문가 패널까지 더해지면, 정량 조사를 통해 강력한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
GLG 설문조사는 모든 설문에 품질 점검 항목을 포함하고 있으며, 자체 품질 검토팀이 응답자와 응답 내용을 평가해 데이터 왜곡 가능성이 있는 부적절한 응답을 걸러냅니다. 응답자 패널을 통해 인사이트를 도출하고 싶다면, 지금 GLG와 함께 설문조사를 실시해 보세요.
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