바라보기, 찾기, Likert scale, 리커트 척도, 설문조사

 

尺度 / Scale

측정을 목적으로 일정한 규칙에 따라 질적인 측정 대상에 적용할 수 있도록 만들어진 계량적 도구. 즉 측정 도구.

사회과학의 현장에서 굉장히 강조되는 연구방법론으로, 사회조사분석사 자격증을 위해서 공부하게 되는 주된 주제 중 하나이다. 종류가 굉장히 많이 개발되어 있고, 대부분의 경우 사용하는 척도에 따라서 결과 데이터 역시 차이가 발생할 것이 자명하기 때문에 설문조사나 자료분석을 위해서는 절대로 경시할 수 없는 개념이다. 척도를 통해 측정하는 측정 수준(measurement level)에 대한 내용은 측정 문서를 참고.

사회과학에서 측정의 대상이 되는 개념(concept) 내지 구성(construct)은 굉장히 막연한 경우가 많아서, 과학적 방법으로 탐지할 수 없는 주관적이고 모호한 성격을 띠게 된다. 이때 사회과학자는 조작화(operationalization)를 통해서 그 '뜬구름' 을 계량화 가능한 형태로 가공한다. 이때 조작화의 결과로 그 개념은 하나 또는 여러 지표(indicator)들로 구성될 수 있다. 예를 들어, '육아에 우호적인 환경' 개념을 조작화하기 위해서는 지자체 육아지원 예산, 인구 대비 어린이집 수, 주민 육아 만족도, 평균 통학거리 등의 여러 지표들을 동원할 수 있다. 그리고 이런 지표들을 측정할 수 있도록 돕는 도구로 지수(index)와 척도가 있는 것이다.-나무위키

지수와 척도는 서로 거의 동일한 기능을 수행하나, 지수가 다수의 데이터를 연산하여 일정한 수치를 도출한다면, 척도는 그에 더하여 강도 구조(intensity structure)를 탐지할 수 있다는 추가적인 장점을 갖는다. 예컨대 육아 만족도를 척도로 측정할 경우, 단순히 만족한다는 정도를 넘어서 어느 정도로 만족하는지에 대한 정보를 얻을 수 있다. 그러나 주제에 따라서는 지수만으로도 충분한 정보가 얻어지기도 한다. 장래 인구추계에 흔히 사용되는 소멸위험지수의 경우, 특별한 이유가 없는 이상에야 구태여 척도를 동원해서 측정할 이유는 없다. 그래서 객관적으로 파악이 가능한 유형적인(tangible) 개념은 지수로, 좀 더 주관적이고 인식의 세계에 있는 무형적인(intangible) 개념은 척도로 측정하는 경향이 있어, 서로 상호보완적인 도구로 봄이 옳다.[1]

척도는 합성측정(composite measures)의 형태로 구성된다. 즉 단일문항이 아니라 복수의 문항들로 구성되어 있다. 구태여 여러 문항들을 동시에 활용하는 이유는 단일문항이 엄격한 기준으로 사용되기에는 너무 불안하기 때문이다. 어떤 개념은 다차원성(multi-dimensionality)을 갖고 있어서 하나의 문항으로는 그 중 하나의 차원밖에는 측정하지 못할 수 있고, 또 여러 문항들이 서로 도와주지 않으면 응답자의 혼란이 초래되어 그 하나의 문항의 응답결과에 왜곡이 발생, 신뢰도와 타당도가 저해되기 때문이다. 조사자 입장에서도 합성측정을 활용해야 신뢰도 분석이나 차원성 분석 등의 통계적 검토가 훨씬 쉽다.

개념도 발음도 비슷한 측도와 혼동할 수 있다. 하지만 수학에서 말하는 측도(measure)는 조사방법론에서는 측정이라는 단어로 번역되고 있으며, 조사방법론의 척도는 오히려 scale이라는 단어에 대응된다. 그래서 measure를 척도로 번역하는 것은 자칫 학문적 비용을 초래할 수 있다. 측도(측정)는 어떤 크기나 면적, 부피 따위를 재고 그 값을 수치로 나타낸다는 뜻이다. 가장 대표적인 사례가 바로 결정계수 R2인데, 이것은 어떤 모형의 설명력을 정량화한 측도이다. 또한 한 사람의 소득이나 재산의 화폐가치 역시 그 사람의 재력을 화폐단위로 정량화한 측도이다. 측도는 정량적인 성질을 전제로 하므로, 소득이나 자산과는 달리 예컨대 소득분위는 서열수준에 해당하여 측도가 될 수 없다.

 

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Likert rating scale

농학자이자 경영학자인 렌시스 리커트(R.Likert)에 의해 1932년에 개발되었다.

리커트 척도는 어떤 태도에 대해 연속적인 강도 관계를 갖는 다수의 값들로 구성된 다수의 문항을 활용하는 평정 척도이다. 하나의 주제를 그 척도의 중심내용으로 삼아서 여러 개의 진술의 세트를 구성한다. 그리고 그 진술들에 대해서 응답자가 응답하는 전반적인 경향을 측정치로 합산하여 결과 점수를 도출하는 척도. 리커트 척도에서 가장 중요한 것은 동일한 주제를 다루는 서로 다른 진술들 사이에는 매우 높은 연관성이 보장되어야 한다는 것이다. 즉, 문항 간 내적 일관성이 높아야 한다. 그렇기 때문에 일차적으로 사전검사(pilot testing)를 거쳐서 신뢰도가 낮게 나타나는 문항이 있으면 이를 제거하고 본 조사에 투입하게 된다.

리커트 척도는 3점(＋, 0, －)을 두는 경우는 드물고, 보통 5점[6]이나 7점[7] 등 홀수 보기를 두는 경우가 많다. 만일 홀수 보기가 아니라면 이는 중도적 응답인 "보통이다" 를 삭제했거나, "잘 모르겠다" 같은 예외적인 응답을 추가한 경우. 일본 등의 문화권에서는 극단적인 응답을 가급적 자제하고 거의 대부분 중간 정도에서 응답하는 경향을 보이는데, 이것이 심할 경우 아예 "보통이다" 를 없애버리는 것도 가능하다. 특히 한 개인이 어느 쪽으로든 입장을 표명하는 것 자체가 중요한 경우. 이런 방법을 강제선택법(forced-choice method)이라고도 한다.

리커트 척도는 개인의 태도나 가치를 평가하기에 매우 유용하며, 굉장히 범용적이고 다루기에도 편하다. 그러나 총점을 계산하는 과정에서 각 문항 간의 응답자의 편차는 전부 사라지고, 총점이 의미하는 개념적 정의가 무엇인지에 대해서도 별도로 이론을 세워야 하며 그 자체로는 별 의미가 없다. 또한 자기보고(self-report) 식이기 때문에 주관성이 혼입된다는 문제점도 있고, 사람마다 각 점수가 의미하는 긍정/부정 및 동의/거부의 정도가 다 다를 수 있다.-나무위키

 

이 중에서 어떤 식으로 보기를 안내하느냐에 따라서 의미가 전부 달라질 수 있다. 숫자를 임의로 매기자면, 어떤 사람들은 －30, －10, 0, ＋10, ＋30 같은 서수적인 의미로 생각할 수 있고, 어떤 사람들은 －30, －15, 0, ＋15, ＋30 같은 등간의 의미로 생각할 수 있다. 이런 사람들이 하나의 조사 내에서 전부 뒤섞여 버렸다고 한다면 결과 데이터의 해석도 그만큼 난감해질 수 있다. 그럼 9점이나 그 이상까지 값을 늘릴 수 있지 않겠느냐고 할 수 있겠지만 리커트 척도에서 그런 경우는 거의 없으며, 직관성을 위해서 100℃ 온도계 척도를 사용하거나 커다란 눈금자 그림을 보여주고 그 위에 적당한 곳에다 V자 표시를 하라고 안내하는 경우가 많다. 물론 막상 그렇게 하면 응답자들은 이번에는 거꾸로 5의 배수, 10의 배수 위에 체크하는 청개구리 같은 모습을 보인다(…).

그래서 리커트 척도의 측정 수준은 늘 논란의 중심에 있다. 일반적으로는 등간 수준(interval level)으로 간주되는 편이지만, 등간 수준과 서열 수준 사이에 위치한다고 보는 편이 학문적으로는 가장 적절하다. 사실 조사방법론 연구자들에게 "리커트 척도는 등간수준인가요 서열수준인가요?" 라고 물어보면 이들이 순식간에 두 패로 나뉘어서 치열하게 싸우는 모습(...)을 볼 수 있다.

리커트 척도가 등간 수준인지 서열수준인지가 중요한 이유는 통계학의 꽃인 회귀분석을 쓸 수 있냐없냐가 갈리는 문제이기 때문이다. 서열수준은 회귀분석에 맞지 않는 자료인 경우가 절대다수이기 때문이다. 예를 들어 몸무게를 키에 대해 단순선형회귀분석을 한다고 했을 때, 160cm에서 161cm로 가는 1cm와 170cm에서 171cm로 가는 1cm는 자로 쟀을 때 똑같은 값이이어야한다. 그래야 회귀분석 계산 결과를 놓고 '키가 1cm 정도 더 큰 사람은 몸무게가 얼마 더 클 것으로 기대된다'라고 해석할 수 있기 때문이다. 하지만 서열 수준이 되면 이런 해석을 할 수 없다. 그리고 애석하게도 리커트 척도는 등간척도라고 하기 힘든 경우도 많다. 예컨대 설문지 상에서 '매우 그렇다'에서 '그렇다'로 한 칸 움직이는 것과, '그렇다'에서 '보통이다'로 한 칸 움직이는 것이 동일한 변화라는 보장이 없기 때문이다.

이런 점 때문에 통계적 방법론을 깐깐하게 적용하는 리뷰어들은 리커트 척도에 서열 수준 측정의 성격이 있다고 보아 리커트 척도 결과를 가지고 회귀분석을 돌린 논문은 읽지도 않고 리젝트하는 경우도 있다. 선행연구를 통해 해당 리커트 척도가 회귀분석 등을 써도 된다고 검증된 경우거나, 연구자가 회귀분석 등을 써도 된다는 점을 입증한 경우라면 이야기가 달라지지만, 이러기는 극히 어렵다.

2021년 사회적 이슈가 된 KBS 세대인식 조사에 대한 통계방법론적 논쟁도 일정부분 리커트 척도의 등간척도 여부에서 기인한다. 해당 연구를 보면 설문조사를 통해 자신이 생각하는 자신의 경제 계층을 보고하도록 했다.

사회조사분석사 자격증 같은 중립적인 관점이 요구되는 상황에서는 "실질적으로는 서열 수준이나 통계적 분석의 편의를 위해 임의로 등간 수준으로 전제한다" 고 설명한다.

또한 각 값들이 정확히 어떤 의미를 갖는지에 대해서 안내될 필요가 있고, 논문이나 보고서에서도 이를 반드시 보고해야 한다. 예를 들어 "당신은 현 집권여당에 대해 얼마나 지지하십니까?" 질문에 1점으로 대답하는 것은 여당에 아무 지지의견이 없음을 의미할 수도 있지만, 만일 1점을 "야당에 대해 강력히 지지한다" 로 정의할 때에는[8] 아무 지지의견이 없다는 반응이 중간값(5점 척도상에서는 3점)이 된다. 이처럼 각 값에서 정의되는 반응의 내용이 다르기 때문에 값에 대응되는 의미를 명확히 정의해야 하는데 이를 간혹 앵커링(anchoring)이라 부르기도 한다. 영자논문에서도 흔히 ("1"＝definitely, "5"＝never) 또는 ("1"＝strongly disagree, "7"＝strongly agree) 같은 의미의 안내가 따라붙는 것을 볼 수 있다.[9]

전통적으로는 리커트 척도에 응답한 값들을 전부 합산하는 총화평정법(summated rating method)으로 통계 분석을 준비하곤 했다. 리커트 5점 척도 10개 문항 중에서 예컨대 5개 문항에는 ③번에, 4개 문항에는 ④번에, 1개 문항에는 ⑤번에 체크했다면, 총화평정법으로 그 응답자의 점수는 5×3＋4×4＋1×5＝36점으로 합산된다. 하지만 학술논문의 경우 총점이 중요한 것이 아니라 편차치가 중요한 경우도 있고, 중앙값을 보는 편이 더 유리한 경우도 있어서 더 이상 리커트 척도가 곧 총화평정 척도라고 말하기는 조금 어렵게 되었다. 실제로 평균과 표준편차를 취해서 보고하는 것은 심리학을 비롯한 여러 사회과학계에 정착되어 있는 관행이다.

현실적으로 보면 리커트 척도는 한 마디로 학계에서 사회과학 논문 연구방법의 AK-47(…)이라고 해도 과언이 아닐 정도다. 주관성이 개입할지언정 계량화 자체는 보장되는 가장 간단한 양적연구 방법이기도 하고, 주어진 진술에 어떤 태도를 취하는지 보면 되기 때문에 연구자에게나 참가자에게나 굉장히 직관적이다. 이 편의성 하나 때문에 백 년 가까이 척도계의 최강자로 군림할 수 있었던 것이다. 특히 후속 통계분석을 준비하는 입장에서는 이런 거라도 있어야 t-검정을 할 수 있다. 그러나 세상의 어떤 척도도 단점이나 한계가 없는 완벽한 척도가 아니기 때문에, 한계점을 잘 모른 채 리커트 척도를 함부로 쓰면 곤란하다. 지도교수에게 갈굼을 듣게 된다.

똑같은 리커트 척도가 질문만 바뀌면서 계속 반복될 경우, 각 보기마다 계속해서 '매우 찬성', '찬성', '보통', '반대', '매우 반대' 같은 방식으로 안내를 반복하는 것은 지저분하고 비효율적이다. 이 경우에는 질문지를 표처럼 엮어서 맨 위에다 각각의 보기에 해당하는 안내를 적어 놓고, 그 밑으로는 그냥 보기의 숫자만 적어서 동그라미를 칠 수 있게 하면 된다. 자리가 없다면 맨 왼쪽이 어떤 의미고 맨 오른쪽이 어떤 의미인지만 기입해서 서열관계를 암시하기도 한다. 아래 소개된 예시가 대표적. 이처럼 질문지를 깔끔하게 정리하는 방식의 리커트 척도를 행렬식 질문이라고 부르는 사람들도 있다.

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리커트 척도(Likert scale)는 설문 조사 등에 사용되는 심리 검사 응답 척도의 하나로, 각종 조사에서 널리 사용되고 있다. 리커트 척도에서는 응답자가 제시된 문장에 대해 얼마나 동의하는지를 답변하도록 한다. 리커트 척도라는 명칭은 이 척도 사용에 대한 보고서를 발간한 렌시스 리커트(Rensis Likert)의 이름에서 따온 것이다(Likert, 1932). 라이커트 척도라고도 한다.-위키백과

 

리커트 척도는 문장을 제시하고 그것에 대해 대답하는 형식이다. 응답자들은 그 문장에 대한 동의/비동의 수준을 응답하고, 그 문장을 어떻게 객관식/주관적 평가를 응답한다. 응답범주에 명확한 서열성이 있어야 하며 설문지에서 문항들이 갖는 상대적인 강도를 결정한다.[1] 5단계 척도를 사용하는 것이 많지만, 학자에 따라서는 7단계 또는 9단계 척도를 사용해야 한다고 하는 경우도 많다.

• 5단계 리커트 척도를 사용한 예아이스크림은 아침 식사로 적합하다
  1. 전혀 그렇지 않다.
  2. 그렇지 않다.
  3. 보통이다.
  4. 그렇다.
  5. 매우 그렇다.

리커트 척도는 양극 척도 방법이며, 그 문장에 대한 긍정적 반응과 부정적 반응을 측정하는 것이다. 경우에 따라서는 가운데에 있는 "보통이다."를 없애고 긍정과 부정 중 어느 한쪽을 선택하도록 하는 경우도 있다. 리커트 척도는 어떤 요인에 의해 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 응답자는 극단적인 선택을 피하려는 경향이 있고, 제시된 문장에 동의하고 싶어하는 경향이 있으며, 자신과 자신이 속한 조직이 긍정적으로 보이도록 하려는 경향이 있다.

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Website User Survey

1.The website has a user friendly interface.

1)strongly agree

2)agree

3)neutral

4)disagree

5)strongly disagree

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답변이 끝난 후 각 항목을 별도로 분석하거나 항목 군에 대한 답변의 합계를 찾아 평가를 한다. 따라서 리커트 척도는 누적 척도이라고도 불린다. 단일 항목에 대한 답변은 일반적으로 순서 척도 자료로 취급된다. 이것은 특히 5개 정도는 응답자가 인접하여 선택항목 사이를 띄면서 느낌 여부를 알 수 없기 때문이다. 순서 척도로 작업하는 경우 비모수적인 검정으로 분석한다. 여러 항목에 대한 응답을 누적하는 경우 거리 척도 자료로 취급된다. 누적된 형태가 정규 분포를 따른다면, 분산 분석 등의 모수적인 검정이 가능하다. 리커트 척도 데이터를 단순히 "예"와 "아니오"로 구분하는 경우도 있다. 이 경우 통계 기법으로 카이제곱 검정 등의 방법을 사용한다.

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리커트 척도 설문조사 질문을 언제 어떻게 사용할 수 있는지 알아보기

어떠한 사안에 대해 얼마나 동의를 하거나 동의하지 않는지 묻는 질문에 답변해 보신 적이 있나요?

그런 질문이 바로 리커트 척도라는 것입니다. 리커트 척도는 단순히 ‘예/아니요’를 묻는 질문에서 벗어나 좀 더 심도 있게 태도나 의견을 측정하기 위해 광범위하게 사용됩니다.

리커트 질문을 구성하는 요소가 무엇인지 살펴보고, 예를 알아보고, 이 도구를 언제 사용하며 설문조사에 어떤 식으로 포함시켜야 유용하게 쓰일 수 있는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

리커트 척도가 무엇일까요?

리커트 등급 척도를 이해하려면 먼저 설문조사 척도가 무엇인지 이해해야 합니다.

설문조사 척도는 숫자든 단어든 주제에 대한 의견 범위를 모두 포함하는 답항의 집합을 나타내며, 항상 폐쇄형 질문(응답자에게 미리 채워진 보기를 제시하는 질문)의 일부입니다.

리커트 척도 설문조사 질문이 무엇일까요? 리커트 척도 질문은 통계 척도라고도 하며, 어느 성향의 가장 끝에서부터 다른 끝까지의 범주로 구성되는 5점 또는 7점의 척도를 사용하는 질문입니다. 일반적으로 리커트 설문조사 질문은 척도 내에 보통 또는 중간 선택을 포함합니다.

리커트 척도(미국의 사회과학자 Rensis Likert의 이름을 따 명명함)는 의견, 인지 및 행동양상을 측정하는 가장 신뢰성 있는 방법 중 한 가지로, 상당히 널리 애용되고 있습니다.

예 또는 아니요와 같이 두 가지 요소로만 구성되어 있는 질문들과 달리 리커트 유형 질문은 제품이 ‘그저 괜찮았는지’ 또는 ‘뛰어났는지’에 대해 더 자세한 피드백을 받도록 해줍니다. 리커트 질문을 통해 최근 회사 모임에 대해 직원들이 '매우 만족'했는지, '다소 불만족'스러웠는지 또는 '보통'이었는지에 대해서도 알 수 있습니다.

이 방법은 의견의 정도를 알아내도록 해주어 피드백을 심도 있게 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 또한, 서비스나 제품에서 개선해야 하는 부분을 정확하게 파악할 수 있도록 해줍니다.-서베이 몽키, SurveyMonkey

 

 

리커트 척도의 이점

리커트 척도 등급은 정량화할 수 있는 답항을 제공하여 더 쉽게 데이터를 분석할 수 있도록 구성되어 있습니다. 좀 더 구체적으로 응답자들이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지와 관련된 답변 범위도 제공됩니다.

응답자들이 편하게 답변할 수 있는 리커트 척도 질문으로 데이터 품질을 개선하세요

리커트 척도의 한 가지 장점은 응답자들이 생각해 보기에는 너무 부담스러운, 지나치게 광범위한 질문을 작성하는 것과 같은 설문조사 디자인의 일반적인 취약점을 피할 수 있다는 점입니다. 이러한 질문은 응답자들로 하여금 피로감을 느끼게 하여 질문에 빠르게 답변을 해버려 데이터의 질을 저해할 수 있습니다.

서둘러야 하는 상황에 처한 설문조사 작성자들은 때로 빨리 설문조사를 작성하기 위해 ‘예/아니오’, ‘모두 선택’, 서술형, 순위형 또는 행렬형 등의 광범위한 질문 유형을 선택하게 됩니다.

일반적으로, 이러한 상황의 대부분에서는 리커트 척도를 신뢰하는 것이 좋은 방법입니다. 리커트 척도 질문을 사용하면 응답자들이 간단하고 직접적인 질문에 초점을 두고 기꺼이 답변할 수 있게 됩니다.

리커트 척도는 질문이 한 가지 주제에 초점을 맞출 때 더 유용합니다.

설문조사에 있는 일련의 질문들이 동일한 주제에 대해 묻는 것은 중요합니다. 그를 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 왜일까요? 데이터를 보고해야 할 때에는 몇 가지 질문으로부터 확보한 결과를 요약한 점수를 분석해야 하기 때문입니다.

예를 들어 다음과 같은 첫 번째 질문을 할 수 있습니다.

오늘 밤 제공된 식사의 질에 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

그런 다음에는 다음의 질문을 합니다.

오늘 밤 전채요리의 질에 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

오늘 밤 주요리의 질에 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

오늘 밤 후식의 질에 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

하지만 다음과 같은 질문은 설문조사의 다른 부분으로 구성되도록 해야 합니다.

오늘 밤 코트 보관소의 서비스에 얼마나 만족하거나 불만족하십니까?

한 가지 주제에 대한 질문을 한 그룹으로 구성하고 이에 대한 응답을 더하여 점수를 내면(이 경우 ‘음식의 질’에 대한 점수) 조사하고자 하는 특정 제품, 서비스 또는 이벤트에 대한 태도를 신뢰성 있게 측정할 수 있습니다.

리커트 척도 사용 사례 및 예

리커트 척도 질문은 직원들이 직무에 대해 어떻게 느끼는지 알아보든, 최신 제품에 대해 고객들이 어떻게 생각하는지 알아보든 다양한 유형의 설문조사에서 사용됩니다.

고객 만족도

전형적인 고객 만족도 설문조사에서는 사용자가 의견의 순위를 정할 수 있는 서열 척도를 사용합니다. 예를 들어 5점 리커트 척도에서는 고객에게 높음부터 낮음까지의 척도(가운데 하나는 중립적 옵션) 중에서 문장에 대한 동의 정도를 표시하도록 요구합니다.

고객 서비스에 대한 리커트 척도 응답은 매우 유연하며 동의부터 만족도, 빈도, 바람직함 등 다양한 감성을 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 고객이 온라인 도움말 포털을 얼마나 자주 이용하는지 알아보고 싶은 경우에는 빈도 응답(예: 전혀 안 함, 거의 안 함, 가끔 함, 자주 함, 빈번히 함)이 유용할 것입니다. 다음은 ‘만족도’에 대한 고객 서비스 리커트 유형 척도의 예입니다.

회사에 대해 전반적으로 얼마나 만족하십니까, 또는 얼마나 불만족하십니까?

• 매우 만족
• 다소 만족함
• 만족하지도 불만족하지도 않음
• 다소 불만족
• 매우 불만족

 

리커트 척도 질문의 사용 시기

설문조사 질문 유형은 매우 다양합니다. 그렇다면 리커트 질문을 언제 사용해야 하는지 어떻게 판단할 수 있을까요?

리커트 척도는 한 가지 특정 주제에 대해 사람들이 어떻게 생각하는지 심도 있게 조사하는 데 매우 유용합니다. 다음과 같은 사항에 대해 상세하게 알아보고 싶을 때 리커트 설문조사 질문을 사용해 보세요.

• 사람들이 신제품에 어떻게 반응하는지
• 사무실의 최근 조치에 대해 팀원들이 어떻게 생각하는지
• 고객사가 귀사의 고객 서비스에 대해 어떻게 느끼는지
• 공개 이벤트가 참석자들에게 얼마나 성공적이었는지

…또는 어떤 특정 사항에 대한 정서를 측정하거나, 응답이 더 자세하길 원할 때 여느 다른 질문에 사용할 수 있습니다.

좀 더 전문적인 용어를 사용하자면, 상세한 정보는 설문조사 전문가들이 분산이라고 일컫는 요소입니다. 분산이 많으면 많을수록 사람들이 가지는 생각의 뉘앙스를 더 잘 알 수 있게 됩니다.

 

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어렵다. ㅜ.ㅜ.

 

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