외생변수의 통제방법 (제거,균형화,상쇄,무작위화), 정성조사 (투사법, 민족지학적 연구, 온라인리서치)

외생변수의 통제방법 (제거,균형화,상쇄,무작위화)

 

외생변수의 통제(Control)란 독립변수와 종속변수 사이에 다른 변수가 개입되어 해석상의 오류를 일으키게하는 가능성을 차단 또는 제거 하는 등의 행위를 말한다.

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외생변수의 통제 방법

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1. 제거 (Elimination) : 외생변수가 애초에 실험상황에 개입되지 않도록 함

- 예시) 20대 남성의 구매성향을 조사하려고 할 경우, 군 입대로 이탈할 가능성이 있는 군미필자를 실험대상에 포함시키지 않는다. ( "소멸"이라는 발생가능한 외생변수를 사전에 제거함 )

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2. 균형화(Matching) : 예상되는 외생변수의 영향을 동일하게 받을 수 있도록 실험집단과 통제집단을 설계함

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3. 상쇄 (Counter balancing) : 실험집단에 영향을 주는 외생변수가 두 개 이상이고 각 외생변수가 영향을 미치는 정도가 다를 경우 제시 순서를 바꾸는 등의 방법으로 외생변수로 인한 결과 왜곡을 상쇄하는 것

- 예시) "수학 - 국어 - 영어" 시험 순서를 "국어 - 수학 - 영어" 로 바꾸어 시험을 친다.

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4. 무작위화(Randomization) : 어떤 외생변수가 작용할지 모르는 경우, 실험집단과 통제집단을 무작위로 추출함

 

정성조사 (투사법, 민족지학적 연구, 온라인리서치)

 

정성조사의 전통적인 방법으로는 표적집단면접법(FGI)과 심층면접이 있으며, 최근 새로운 방법 많음

FGI나 심층면접은 조사의 목적이 명시적으로 드러나 있다는 측면에서 직접적인 정성조사이며, 아래의 투사법은 응답자의 내면의 동기, 생각, 감정 들이 응답에 간접적으로 투사된다고 보는 측면에서 간접적인 정성조사이다.

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1. 투사법

- 조사의 목적이나 연구 주제를 응답자가 모르도록 하면서 간접적으로 조사하는 방법

- 응답자의 내면에 있는 동기, 생각, 혹은 감정 등이 응답에 투사된다고 여김

 

1) 연상법 : 응답자에게 자극을 제시하고 곧바로 떠오르는 생각을 말하거나 적도록 함

ex) 단어연상법 : 자동차 브랜드 연구의 경우 가격, 디자인, 승차감 등의 단어 제시 후 떠오르는 생각

2) 완성법 : 불완전한 문장 또는 스토리를 제시 후 이를 완성하도록 하는 방법

3) 구성법 : 자극에 대한 반응을 스토리, 대화, 기술 등으로 구성하도록 하는 방법

ex) ZMET(질트만은유추출기법) : 주제와 관련하여 갖는 생각을 잡지, 카탈록, 사진 등에서 최소 12개를 선택하여 가져오도록 하고 1:1 인터뷰

ex) 사진분류법 : 비자카드와 어울리는 사람의 사진을 선택하도록 함

ex) 만화완성법

4) 표현법 : 역할연기법(건축가 역할연기법), 제3자법(네스카페 커피)

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2. Ethnographic Research 민족지학적 연구

- 연구자가 조사 대상자들과 함께 살면서 그들의 감정, 행동, 문화 등에 대해 조사하는 기술적 연구

(참여관찰의 성격을 갖는다)

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3. 온라인 리서치

1) 온라인 FGI : 4~6명, 신속한 자료수집, 비용 절감. 솔직한 의견개진 가능

2) 온라인 Bulletin Board FGI : 보다 오랜기간에 걸쳐 토론이 이뤄지는 방식

3) Web Diary (온라인으로 사용후기)

4) Online HUT(Home usage test)

 

척도와 중심경향치

 

측정이란 정해진 규칙에 따라 한 대상의 어떤 특성에 수치를 부여하는 것

마케팅조사에서 변수 중 추상적인 성격이 강한 것을 Construct(추상적 변수)라고 부르는데, 개인소비자의 심리적 특성과 관련된 Construct에 대한 조사를 하는 경우가 많다. Construct를 직접 관찰하는 것은 불가능하며 적합한 측정도구를 개발하여 측정하여야 한다. 변수 혹은 Construct를 측정함으로써 얻게 되는 값들을 자료라 부른다.

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자료의 분류

• 상태자료 : 개인 상태자료(나이, 성별, 교육수준 등), 기업 상태자료(사원수, 매출액, 업종)

• 심리적 자료 : 개인 내면에 존재하는 정신적 특성에 관한 자료 (브랜드 인지도, 태도, 감정 등)

• 행동관련 자료 : 행동에 관련한 자료 (무엇을 구매했는지, 어떤 TV 프로그램을 보는지)

• 의도관련자료 : 미래의 행동 계획 ( 구매의도 등)

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척도의 분류 (척도가 담고 있는 정보의 양에 따라 : 명목 < 서열 < 간격 < 비율 )

척도	정보				중심경향치			통계기법
	범주	서열	거리	비율	최빈값	중앙값	평균
명목척도	o	X	X	X	o	X	X	비모수(모수)
서열척도	o	o	X	X	o	o	X	비모수
간격척도	o	o	o	X	o	o	o	모수
비율척도	o	o	o	o	o	o	o	모수

• 명목척도 : 대안의 분류를 위해 임의로 숫자 부여, 숫자의 크기는 의미를 갖지 않음

중심경향치를 나타내는 데는 최빈값이 적절

예) 당신의 성별은 무엇입니까? 남자_ 여자_

• 서열척도 : 조사대상들의 특성을 서열로 나타내는 것

서열의 정보와 범주의 정보를 가짐

중심경향치를 나타내는 데는 중앙값이 적절

예) A,B,C 브랜드 선호도 순서

• 간격척도 : 대상들 간의 순서와 거리의 정보 제공, 인접한 척도들 간 동등한 간격 (온도가 대표적)

간격척도의 “0”은 절대적 0 을 의미하지 않는다.

중심경향치를 나타내는데는 평균이 적절

예) 나는 코카콜라는 좋아한다. 동의하지 않음 1 2 3 4 5 6 7 동의함

온도 0도씨는 얼음이 어는 점을 말하는 것일 뿐 온도가 없다는 뜻은 아니다.

• 비율척도 : 범주, 서열, 거리, 비율의 정보를 갖는다. (거리, 몸무게)

비율척도의 “0”은 절대적 0을 의미한다.

중심경향치를 나타내기 위해서 평균, 중앙값, 최빈값을 모두 적용할 수 있다.

예) 귀하는 지난 7일 동안 식품 쇼핑하러 점포에 몇번 갔습니까? __회

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※ 명목, 서열척도에 의해 측정된 자료는 흔히 비모수 통계로 분석되며,

간격, 비율 척도에 의해 측정된 자료는 모수 통계로 검증한다.

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중심경향치 (Central Tendency) : “자료를 대표하는 값은 무엇인가”를 읽는 방법

예1) A반의 수학점수는 80점이다 (평균)

예2) 자동차를 더 많이 구매하는 것인 남자다 (최빈값)

예3) 우리나라 나이의 중앙값은 55.5세다(중앙값) (1세~111세까지 존재할 경우)

 

• 평균(Mean) : 산술 평균 ( 통계량을 모두 더한 값 / n )

• 최빈값(Mode) : 가장 관측 빈도수가 높은 것

• 중앙값(Median) : 관측값을 크기 순서로 나열했을 때 가운데에 위치하는 값

1) 관측값의 총수가 홀수 일 때 중앙값 : 한 가운데에 있는 1개의 값

2) 관측값이 총수가 짝수 일 때 중앙값 : 가운데 위치하는 2개의 값의 평균