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서베이 리서치(Survey Research)
사후 실험설계의 일종으로 마케팅 조사에서 가장 많이 이용되는 방법으로 설문지, 우편, 전화, 패널 등을 이용하여 응답자로 하여금 연구 주제와 관련된 주제에 답하게 함으로써 체계적, 계획적으로 실증적인 자료를 수집, 분석하는 조사 설계 방법이다.
이는 주로 모집단에서 표본을 추출하여 그들의 사회적, 심리적 특성 변수를 연구함으로써 변수들 간의 상호관계, 분포, 상태를 연구하는데, 인과관계의 규명보다는 현상의 기술, 설명, 예측, 탐색에 중점을 둔다.
시험 효과(Testing Effect)
시험효과는 실험 설계에서 고려해야 할 외생 변수로 주 시험효과와 상호작용 시험효과로 나누어진다. 주 시험효과는 실험변수와 관계없이 동일한 측정을 반복하게 됨으로써 일어나는 현상으로, 주 시험효과의 존재는 실험 설계의 내적 타당성을 저해한다. 예를 들어, 지능검사를 실시하고 기억에서 사라지기 전에 동일한 내용에 대해 재검사를 하게 되면 더 높은 지능 지수가 나오게 되는 경우가 이에 해당된다.
상호작용 시험효과는 실험변수를 가하기 전에 실시한 결과변수에 대한 측정이 실험변수에 영향을 미치게 되어 일어나는 현상이다. 실험변수에 영향이 미친다는 것은 피험자에 대해 사전 측정을 하지 않은 경우보다 실험변수의 결과변수에 대한 효과가 강하게 작용할 수 있다는 것이다. 예컨대, 광고의 인지도에 대한 영향을 측정하고자 할 때, 광고를 노출시키기 전에 해당 상품에 대한 인지도를 측정한 후 광고라는 실험 자극을 피험자에게 처치할 경우 실험 변수인 광고에 대한 관심도가 사전 측정을 하지 않은 경우보다 높아질 수 있어 광고효과는 더 커지는 현상이다.
따라서, 상호작용 시험효과는 실험집단과 모집단 사이의 실험변수에 대한 반응의 차이를 유발하므로 실험집단에서 얻어진 결과를 모집단에 적용하여 일반화시키는데 문제가 제기될 수 있으므로, 이러한 외생 변수의 저해는 곧 실험 설계의 외적 타당성을 저해하는 결과를 가져온다.
쌍대 비교법(Paired Research)
두 개의 자극을 한 쌍으로 만들어 그 두개의 자극 중에서 어느 한 쪽이 다른 것보다 더 좋다거나, 어떤 특성을 더 많이 가지고 있는가를 비교하여 판단하게 하는 것이다. 만약 n개의 자극이 있다면 n(n-1)개의 쌍이 나오게 된다. 쌍대 비교법에서 문제가 되는 것은 쌍을 비교한 측정치들간에 모순성 있을 때이다. 즉, 상표 1이 2보다 뛰어나고, 상표 2가 3보다, 그리고 3이 4보다 뛰어나다고 평가하고 다시 상표 4가 1보다 뛰어나다고 평가하는 경우이다. 이렇게 응답에 일관성이 없을 때에는 그 모순성의 정도가 얼마나 심각한가를 고려하여 전체 상표의 순위를 결정하여야 한다.
명목 척도(Nominal Scale)
명목척도는 측정 대상의 속성을 분류하거나 확인할 목적으로 숫자를 부여하는 것이다. 즉, 우리가 소비자의 성별이라는 속성을 측정할 때에 남자를 1, 여자를 2라고 숫자를 부여한다면, 여기에서 1과 2는 남자와 여자라는 성의 구분을 위한 것이지 다른 의미는 전혀 없다. 예컨데, 주민등록번호, 학번, 운동선수의 백넘버 등은 모두 명목척도이다.
이러한 명목척도로 사회현상을 측정하게 되면 척도 자체가 측정 대상 속성의 분류와 확인에 목적이 있으므로 분석을 위한 통계기법도 단순한 비율이나 빈도 등과 같이 비모수 통계 이외에는 사용할 수 없다. 즉, 이러한 숫자를 가지고서는 가감승제를 할 수 없기 때문에 산술평균을 구할 수 없다.
서열 척도(Ordinal Scale)
순위척도라고도 하는 서열척도는 측정 대상 속성의 순위를 밝혀주는 척도이다. 즉, 어떤 측정 대상의 속성이 높고 낮음, 많고 적음에 대하여 그 양을 표현하는 것이 아니라, 순위만을 표현하는 것이다. 학교에서 매기는 등수는 바로 이러한 서열척도를 잘 반영한 것이다.
만약 학교에서 어느 한 학급의 성적을 순위로 매기는 경우 1등이 평균 90점, 2등이 85점, 3등이 84점이라고 하면, 이들은 점수의 많고 적음에 상관없이 일방적으로 순위가 매겨지는 것이다. 즉, 1등과 2등의 점수차이는 5점이지만, 2등과 3등의 점수차이는 불과 1점에 지나지 않는다.
서열척도의 경우에는 중앙값, 서열 상관계수, 서열의 차이 분석 등과 같은 비모수 통계 이외에는 통계기법을 적용할 수 없다.
등간 척도(Interval Scale)
사회 현상을 측정하는데 사용되는 도구를 척도라 하는데 등간 척도는 이러한 척도 중 하나이다. 등간 척도는 대상의 속성에 값을 부여하되 그 속성에 대한 값의 간격이 같은 것을 의미한다.
갑이라는 사람이 막걸리를 1만큼 좋아하고 을은 2만큼 좋아하고 병은 3만큼 좋아한다면, 갑과 을, 병 사이의 선호 간격은 같은 것이다. 그러나, 등간 척도는 간격만 같은 뿐이지 병이 갑보다 막걸리를 3배나 좋아한다고 말할 수는 없다. 왜냐하면, 이 때의 숫자 개념은 절대 영점을 포함하고 있지 않기 때문이다.
한 예로 사회 현상을 측정할 때 등간 척도는 어떤 서술된 문장 내용에 대해서 동의하는 정도에 대해서 전적으로 반대한다, 반대한다, 중립이다, 찬성한다, 전적으로 찬성한다 의 5점 척도로 등 간격해서 측정 도구로 사용될 수 있다.
등간 척도로 측정할 때 이러한 숫자를 가지고 산술평균을 비롯하여 표준편차, 상관계수 등과 같은 모수 통계기법을 이용하여 분석할 수 있다.
비율 척도(Ratio Scale)
비율 척도란 등간 척도가 갖는 특성이외에 절대영점을 갖고 있는 척도를 말한다. 절대영점이란 어떤 대상의 기본이 되는 속성이 전혀 존재하지 않는 상태를 말한다. 비율척도로 측정한 경우에는 한 측정치와 다른 측정치의 차이뿐만 아니라 몇 배인가도 측정해 준다. 예컨대, 키, 몸무게, 길이, 넓이 등은 다 비율척도 인데, 무게의 경우 100kg이 50kg보다 2배 더 무겁다고 이야기할 수 있다.
비율 척도도 등간 척도와 마찬가지로 모수 통계의 모든 기법을 사용하여 평균, 표준편차, 상관계수 등을 분석할 수 있다.
비표본 추출 오류의 의의와 유형
조사과정에서 발생하는 오류는 기본적으로 표본추출 오류와 비표본추출 오류 두 가지로 분류할 수 있다. 모집단에서 극히 일부를 표본으로 추출하므로 통계량은 표본마다 다르고, 따라서, 표본추출 오류는 하나의 변수를 관찰하여 얻은 값과 장기적으로 되풀이하여 측정한 평균치와의 차이를 말한다. 이러한 표본추출 오류는 표본규모를 증가시킴으로써 줄일 수 있다.
표본통계량의 분포는 다수의 표본을 선정하였을 때 표본통계량이 표본마다 모두 동일할수록 평균치에 더욱 집중되는 경향이 있다.
비표본추출 오류는 표본에 의한 조사가 아니더라도 조사과정에서 발생하는 다수의 오류를 말한다. 비표본추출 오류가 발생하는 이유는 다음과 같다.
① 문제의 개념이나 성격을 잘못 이해하고 있는 경우
② 응답내용이나 통계량을 잘 못 해석하는 경우
③ 자료를 집계하고 기호화하는 과정에서 오류를 범하는 경우
④ 조사결과를 잘못 작성하는 경우
비표본추출 오류는 표본추출 오류와 같이 정형화되어 있지 않기 때문에, 표본추출 오류는 표본규모를 증가시키면 감소하지만, 비표본추출 오류는 반드시 그렇지는 않으며, 오히려 표본 규모를 증가시키면 비표본추출 오류가 증가하는 경우도 있다.
표본추출 오류는 일정한 확률표본절차만 따른다면 추정할 수가 있지만, 비표본추출 오류는 그 크기는 물론 방향도 알 수가 없다.
이러한 비표본추출 오류는 감소시킬 수는 있으나 감소시키는 방법은 표본규모를 증가시키는 것보다 자료수집상의 방법을 개선하는데 의존하여야 한다. 비표본추출 오류는 크게 비관찰 오류와 관찰오류 두 가지로 분류할 수 있다.
1. 비관찰 오류
조사대상이 되는 모집단의 일부가 포함되지 않거나 표본대상으로 선정되었다 하더라도 응답하지 않는 경우에 발생한다.
(1) 불포함 오류
조사대상이 되는 모집단의 일부를 표본추출 대상에서 제외시킴으로써 발생하는 오류를 말한다.
(2) 무응답 오류
표본추출 대상으로 선정된 모집단의 구성분자 중에서 일부가 조사에 응하지 않음으로써 필요한 정보를 입수하지 못하는 경우를 말한다. 무응답자들이 응답자들과 유사한 견해나 태도를 지니고 있는가를 알지 못하기 때문에 무응답 오류는 심각한 문제를 야기할 수도 있다.
2. 관찰오류
표본에서 입수한 정보가 부정확하거나, 자료를 처리하거나 보고서를 작성하는 과정에서 발생하는 오류를 말한다.
(1) 조사현장에서의 오류
응답오류가 발생하는 요인도 수없이 많으므로, 이를 모두 분류하여 예시하는 것은 불가능하다. 그러나, 자료수집 과정에서 발생하는 오류를 억제하기 유효한 모델이 개발되고 있다. 그 중 하나가 면접자-피면접자 상호작용 모델로 다음과 같은 가정을 하고 있다.
① 면접이란 면접자와 피면접자 양자가 지니고 있는 배경특성과 심리 및 행동 요소들 이 면접결과에 대하여 중대한 영향을 미치는 상호작용과정을 말한다.
② 면접자와 피면접자는 상대방이 지니고 있는 구체적인 행동 요소들을 인식하고 이 에 따라 반응하게 된다.
(2) 자료처리 과정에서의 오류
최종적으로 자료를 편집하고, 기호화하며, 집계하고, 분석하는 과정에서 오류가 발생할 가능성이 있다. 이러한 오류는 자료를 처리하는 과정에서 적절한 통제를 가함으로써 완전히 제거할 수 는 없으나 대부분 줄일 수 있다.
3. 표본추출 오류
모집단에서 추출한 조사표본이 모집단의 특성을 대표하지 못하여 발생하는 것으로 표본설계 과정을 적절히 통제하거나 적절한 표본추출 기법을 사용함으로써 이러한 오류를 제거 또는 감소시켜야 한다.
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