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완전한 시장 조사는 네 가지 측면, 즉 연구 목적을 달성하는 방법이나 정보를 얻는 방법에 대한 계획을 세우고 데이터를 수집하는 연구 설계, 주로 선택한 표본의 모든 사람이나 조직을 인터뷰하고 설문지를 작성하는 현장 조사, 설문지의 정량화 및 통계 분석을 수행하는 통계 및 분석으로 구성되며 연구의 주요 초점인 설문지에 대한 통계 및 분석은 또한 설문조사에서 가장 어려운 부분입니다. 같은 통계 데이터라도 분석 방법과 데이터에 대한 이해도에 따라 전혀 상반된 결과가 나올 수 있기 때문입니다.
통계 분석의 수준에서 설문지의 통계 분석 방법은 크게 질적 분석과 양적 분석의 두 가지로 나눌 수 있습니다.
첫째, 정성적 분석
정성적 분석은 탐색적 연구 방법입니다. 그 목적은 문제의 방향이나 출발점에 대한 더 깊은 이해와 인식을 제공하거나, 질적 분석을 사용하여 문제를 정의하거나 처리 방법을 찾는 데 있습니다. 정성적 분석을 위한 샘플은 일반적으로 30개 이하로 작기 때문에 결과의 정확성을 파악하기 어려울 수 있습니다. 실제로 정성적 분석은 작업에 참여하는 통계학자의 데이터에 대한 자연스러운 안목과 특별한 해석에 크게 의존하며, 두 명의 정성적 연구자가 분석에서 정확히 동일한 결론을 도출할 수는 없습니다. 따라서 질적 분석은 입력 분석가의 높은 수준의 전문성을 요구하며, 데이터 수집 및 통계 작업을 수행하는 사람을 선호합니다.
둘째, 정량적 분석
설문지에 대한 초기 정성적 분석이 끝나면 보다 심층적인 연구인 정량적 분석을 수행할 수 있습니다. 동일한 설문지에 대한 정량적 분석은 먼저 설문지를 정량화한 다음 정량적 데이터를 사용하여 분석하는 것입니다. 설문지의 정량적 분석은 분석 방법의 난이도에 따라 정량적 분석과 복합 정량적 분석으로 나눌 수 있습니다.
(I) 단순 정량 분석
단순 정량 분석은 설문 결과를 백분율, 평균, 빈도 등을 사용하여 간단하게 분석하는 것입니다. 여기서는 설문지의 질문을 다음과 같은 범주로 나누어 분석할 수 있습니다.
1, 폐쇄형 질문 정량적 분석. 폐쇄형 질문은 설계자가 질문에 대한 모든 답을 제시하고 응답자는 그 중에서만 답을 선택할 수 있는 질문입니다. 예를 들어 :
정식적인 행사에 옷을 입는 것이 중요하다고 생각하십니까? (하나만 선택)
전혀 중요하지 않음 .........................................................................................................................................................................
중요함 .............................................. .2.
할 말 없음
중요 ......
매우 중요
45개의 모든 인터뷰 답변에 대해 각 답변의 수를 간단히 세어보면 전혀 중요하지 않음= 2, 중요하지 않음= 5, 상관없음= 10, 중요= 15로 계산할 수 있습니다. 결과는 표 1과 같이 요약할 수 있습니다.
표 1 격식 차림의 중요도
표 1에서 분석 결과를 명확하게 확인할 수 있습니다. 응답자의 약 1/3이 격식 차림이 중요하다고 생각하며, 격식 차림이 중요하지 않다고 생각하는 비율은 15.6%에 불과합니다.
표 1은 전체 샘플에 대한 분석 결과를 보여줍니다. 그러나 거의 모든 설문 분석에서 서로 다른 응답자 간의 비교가 필요했습니다. 이를 위해서는 보다 정교한 방법인 교차 표 분석을 통해 수행해야 합니다. 교차 표 분석은 세 가지 변수 간의 관계를 분석합니다. 예를 들어, 미국의 한 연구자는 미국인의 해외 여행 욕구가 나이와 관련이 있을 것으로 의심했지만, 분석을 통해 둘 사이에는 아무런 연관성이 없는 것으로 밝혀졌습니다. 세 번째 변수로 성별을 도입했을 때 45세 미만 남성의 60%가 해외 여행에 대한 욕구가 있는 반면, 45세 이상 남성은 40%만이 그러한 욕구를 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 여성의 경우 결과는 정반대였습니다. 따라서 모든 데이터를 혼합하여 분석할 경우 나이와 해외여행 욕구 사이의 관계가 가려지고, 성별에 따라 세분화하면 이러한 암묵적 연관성이 드러납니다.
표 2 '연령' 및 '성별'에 따른 '해외 여행 욕구'
표 2에서 교차 표집 분석의 힘을 확인할 수 있습니다. 표 2는 교차 표 분석의 힘을 보여줍니다. 여러 변수 간의 관계를 동시에 연구하는 것도 가능합니다. 예를 들어 소득과 직업을 추가하여 비교 분석할 수 있습니다.
2. 개방형 질문의 정량적 분석. 개방형 질문은 설문지 설계자가 정확한 답변을 제공하지 않고 응답자가 자유롭게 답변할 수 있는 질문입니다. 예를 들면:
표 3 해외 여행을 떠나고 싶지 않은 이유는 무엇입니까?
수집된 모든 설문지에 이 다섯 가지 답변만 있다면 분석적 요약을 하기가 쉬울 것입니다. 하지만 보통 수백 개의 설문지가 있기 때문에 개방형 질문에는 수십 개 또는 수백 개의 답변이 있을 수 있습니다. 이 수백 개의 답변을 분석하기는 어렵습니다. 따라서 질문을 분류해야 합니다. 예를 들어 여행을 가지 않는 이유를 표 4와 같이 크게 네 가지로 분류할 수 있습니다.
표 4 여행을 가지 않는 이유
위 표의 네 가지 이유를 분석에 활용하면 표를 통해 응답자의 생각을 쉽게 파악할 수 있습니다.
3. 정량적 답변의 정량적 분석, 즉 답변 결과가 숫자로 표시되는 경우. 예를 들어 "해외 여행에 얼마를 지출하십니까?"와 같은 질문이 있습니다. 이러한 유형의 질문에 가장 좋은 방법은 정량화된 데이터를 간격화하는 것이며, 간격의 범위는 경험과 전문 지식에 따라 크게 달라집니다. 간격을 사용하여 수량 분포를 나타내는 경우 위치 측정값을 포함하여 다양한 통계를 사용하여 결과를 설명할 수 있습니다. 평균, 중앙값, 최대 빈도 또는 분산, 범위, 사분위수 간격 및 표준 편차 결정.
위의 세 가지 방법은 단순한 설문 분석에 불과하며, 데이터를 처리할 때 단순한 통계 방법을 사용하면 데이터에 대한 많은 정보가 손실되어 의사 결정의 위험이 증가하고 분석이 피상적으로 변할 수 있다는 단점이 있습니다.
복잡한 정량 분석
단변량 및 이변량 분석에는 단순 분석이 많이 사용되지만 사회경제적 현상은 복잡하고 가변적이어서 두 가지 변수만으로는 요구를 충족하기 어렵습니다. 복잡한 정량적 분석이 필요할 때입니다. 설문 설계에서 일반적으로 사용되는 복합 정량 분석에는 다변량 분석과 직교 설계 분석의 두 가지가 있습니다.
1. 다변량 분석은 관찰 된 데이터를 테이블에서 내부로 분석하여 여러 변수의 규칙 성의 상호 의존성을 연구하거나 실제 문제의 필요에 따라 어떤 평가, 분류, 식별 또는 모든 지표에 공통적으로 적용되는 보다 일반적인(따라서 보다 추상적인) 요인을 찾기 위해 사용됩니다. 설문 분석에 일반적으로 사용되는 다변량 분석에는 군집 분석, 주성분 분석, 요인 분석이 있습니다.
1) 군집 분석. 군집 분석의 주요 목적은 특정 규칙에 따라 이슈에 대한 응답자의 태도를 상대적으로 유사한 그룹으로 묶고, 그 그룹을 추가 분석에 사용하는 것입니다. 오늘날에는 컴퓨터 기술의 발달로 인해 지루한 군집 분석 계산을 더 이상 수동으로 계산할 필요가 없으므로 구체적인 계산 과정은 여기서 설명하지 않겠습니다. 여기에서는 그 유용성을 설명하기 위해 한 가지 예만 제시합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
대학생의 성격과 자질을 조사할 때 어떤 자질과 성품을 갖추어야 한다고 생각하십니까?
(1) 용기, (2) 유머, (3) 규율, (4) 연민, (5) 조언을 구하려는 의지, (6) 재치, (7) 성실, (8) 예의, (9) 순종, (10) 근면, (11) 겸손, (12) 회복력, (13) 민첩성, (14) 독립성, (15) 체력.
군집 분석은 모두 0-l 변수인 15개 변수 P1~P15에 대해 수행되었습니다(이 항목을 선택하면 1, 그렇지 않으면 0). SPSS 소프트웨어로 분석할 수 있으며, 최종 군집 분석 결과는 다음과 같습니다:(예시 5개의 주요 범주)
(1)1, P2, P6, 12, 13, 14, 15
(2)P3, P8, P9
(3)P5
(4)P4
(5)P7, PIO, P11
이를 통해 군집 분석을 통해 분석된 설문지의 응답자가 어떤 범주에 속하는지 파악하여 응답자를 분류할 수 있습니다. 예를 들어 (1)은 '지능적'으로, (2)는 '전통적'으로 분류하여 응답자의 성격 성향을 파악할 수 있습니다. 군집분석의 가장 큰 장점은 간단하고 조작이 쉽다는 점이며, 단점은 이론적 체계가 완전하지 않아 설명하기 어렵다는 점입니다.
2) 요인 분석. 설문지에는 태도, 인지, 취미, 능력, 지능 및 기타 실제로 관찰할 수 없는 잠재 변수와 같이 직접 관찰할 수 없는 기본적인 특성이 있는 경우가 많습니다. 요인 분석은 이러한 잠재 변수로 관찰 가능한 변수를 설명하는 도구입니다.
설문지를 설계할 때 연구자는 실제로 일정한 구조를 가정하고, 요인 분석을 통해 연구자의 가정을 검증할 수 있습니다. 요인 분석의 주요 기능은 척도로 측정된 변수 집합에서 여러 공통 요인을 분리하거나 추출하여 다른 변수와의 관계에서 연구할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 일반적으로 복잡한 수학적 방법을 사용하여 척도에서 상관관계가 높은 관측치를 특정 규칙에 따라 그룹으로 나누고, 각 변수 그룹 * * *이 공통 요인, 즉 그룹의 변수가이 공통 요인과 높은 상관 관계가 있다는 사실에서 알 수 있듯이 이러한 공통 요인이 척도의 기본 구조를 나타내는 것으로 수행됩니다. 인터뷰 대상자의 태도를 바탕으로 이를 정량화한 다음 요인 분석을 실시했습니다. 예를 들어, 대학생들의 의류 브랜드 및 가격에 대한 태도 척도의 요인분석은 SPSS를 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음 표와 같습니다.
표 5 대학생들의 의류 브랜드 및 가격에 대한 태도 요인분석
요인분석 결과, 첫 번째 남성 요인 F1의 부하량이 높은 것은 대학생들의 가격에 대한 관심과 관련이 있음을 알 수 있으므로, 이를 다음과 같이 명명하였습니다. "가격 인식" 요인으로 명명했으며, 그 기여율은 39.28%입니다. 두 번째 공통 요인 F2의 고부하 이항 척도는 모두 브랜드와 관련이 있어 '브랜드 효과' 요인으로 명명했으며, 타당도는 28.50%, 첫 번째 요인과의 누적 타당도는 67.78%입니다. 즉, 이 두 요인의 누적 기여도는 약 70%에 달합니다. 전반적으로 이 누적 정도는 대학생들의 옷에 대한 태도를 나타내기에 충분합니다.
이 예에서 요인 분석의 장점은 하나 또는 여러 개의 복합 지표로 가능한 한 많은 원시 정보를 요약하여 문제의 높은 수준의 일반화를 달성하고 현상의 더 일반적인 특징과 패턴을 드러낼 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
2. 직교 설계 분석. 다변량 분석 외에도 또 다른 복잡한 설문 분석 방법인 직교 설계 분석이 있습니다. 직교 설계 분석의 단계는 다음과 같습니다.
(1) 먼저 직교 분석을 수행하여 설문지의 구조를 가능한 한 합리적으로 만들고,
(2) 설문 조사를 수행하여 데이터를 수집하고,
(3) 데이터를 분류하고 결과를 분석합니다(직교 검정에서 분산 분석(ANOVA) 사용 가능),
(4) 분석 결과를 얻습니다.
직교 설계에는 많은 장점이 있습니다 :
하나는 비용을 절약하고 적은 데이터로 질문에서 충분한 정보를 얻을 수 있습니다 .
둘은 프로그램 설계에서 설문지 구조 분석에 이르기까지 기성 양식을 완전히 사용하고 다 요인 설문 조사의 간단하고 효과적인 방법입니다 .
셋째, 직교 설계의 주요 장점은 신뢰성이 강하고 직교 테이블이 매우 강력한 질문을 갖도록 선택되었다는 것입니다. 대표. 여기에는 구체적인 역수가 제공되지 않습니다. 사실 이 두 가지 복잡한 분석 방법 외에도 설문지의 정량적 분석에는 여러 종류의 복잡한 방법이 있습니다.
보다 정확하고 포괄적이며 상세한 설문조사 결과를 얻기 위해 정성적 분석과 정량적 분석을 결합하여 함께 사용하는 경우가 많습니다. 오늘날 선진국의 시장 조사 실무에서는 정량적 분석을 보완하고 보완하기 위해 정성적 분석이 자주 사용됩니다. 예를 들어, 일부 질문은 응답자의 사생활과 관련이 있거나 응답자의 자아 이미지에 부정적인 영향을 미치기 때문에 응답자가 비현실적인 답변을 할 수 있습니다. 이러한 경우 정성적 분석을 사용하여 현실적인 결과를 도출할 수 있습니다.