목차
설문조사를 마치고 데이터를 확인하다 보면 객관식 문항뿐 아니라 주관식 문항에서도 고민되는 응답이 발견됩니다.
“없음”
“모르겠음”
“ㅋㅋㅋㅋ”
“asdfgh”
이런 응답을 보면 어떻게 처리해야 할지 고민하게 됩니다.
“이건 불성실 응답으로 봐도 되나?”
“없음이라고 적은 사람도 제외해야 하나?”
“주관식에 이상하게 답했으면 전체 설문을 삭제해야 할까?”
객관식 문항은 응답시간이나 동일 번호 반복 선택 등을 확인할 수 있지만, 주관식 문항은 응답 내용을 직접 살펴봐야 하는 경우가 많습니다.
그렇다고 짧거나 성의 없어 보이는 답변을 모두 삭제하는 것은 적절하지 않을 수 있습니다.
주관식 응답에서는 글의 길이보다 질문에 맞는 의미 있는 답변인지 확인하는 것이 중요합니다.
1. 주관식 응답도 별도의 데이터 검수가 필요합니다
주관식 문항은 응답자가 정해진 보기 없이 자신의 생각이나 경험을 작성하는 방식입니다.
예를 들어
“서비스 이용 과정에서 불편했던 점을 자유롭게 작성해 주세요.”
라는 질문이 있다고 해보겠습니다.
어떤 응답자는 구체적인 경험을 길게 작성할 수 있습니다.
반면 어떤 응답자는
“대기시간”
“직원 응대”
처럼 짧게 답할 수도 있습니다.
두 응답 모두 질문에 적절한 내용을 담고 있다면 분석에 활용할 수 있습니다.
하지만
“123456”
“ㅁㄴㅇㄹ”
처럼 질문과 관련된 의미를 파악하기 어려운 응답도 있을 수 있습니다.
따라서 주관식 데이터 검수에서는 단순히 응답이 입력되어 있는지만 확인하기보다 실제로 질문에 대한 답변으로 볼 수 있는지를 살펴봐야 합니다.
2. 짧은 응답이라고 무조건 무의미한 것은 아닙니다
주관식 응답을 검수할 때 가장 주의해야 할 부분입니다.
예를 들어
“서비스 이용 시 가장 불편했던 점은 무엇입니까?”
라는 질문에
“없음”
이라고 답한 응답자가 있다고 해보겠습니다.
이 답변은 짧지만 실제로 불편한 점이 없었다는 의미일 수 있습니다.
반면
“서비스 개선을 위해 가장 필요한 사항을 구체적으로 작성해 주세요.”
라는 질문에
“ㅇ”
이라고 답했다면 의미를 파악하기 어려울 수 있습니다.
즉, 같은 짧은 답변이라도 질문의 내용에 따라 판단이 달라집니다.
특히
“없음”
“해당 없음”
“잘 모르겠음”
같은 표현은 응답자가 실제로 전달하려는 의견일 수 있습니다.
따라서 이런 응답을 무조건 불성실 응답으로 분류해서는 안 됩니다.
응답의 길이가 아니라 해당 질문에서 의미 있는 답변으로 인정할 수 있는지를 기준으로 판단해야 합니다.
3. 무의미 응답은 어떤 기준으로 구분할 수 있을까요?
주관식 응답을 검수할 때는 몇 가지 유형을 나누어 살펴볼 수 있습니다.
① 의미를 파악하기 어려운 문자 반복
예를 들어
“asdfasdf”
“ㅁㄴㅇㄹ”
“123123123”
처럼 무작위 문자나 숫자를 반복한 경우입니다.
질문에 대한 의미 있는 답변으로 보기 어려울 수 있습니다.
② 질문과 관련 없는 내용
서비스 개선 의견을 묻는 질문에 전혀 관계없는 문장을 작성한 경우입니다.
다만 응답자가 질문을 다르게 이해했을 가능성도 있으므로 맥락을 함께 살펴보는 것이 좋습니다.
③ 의미 없는 동일 표현 반복
여러 주관식 문항에
“몰라”
“몰라”
“몰라”
처럼 같은 표현을 반복한 경우입니다.
이때도 모든 응답을 바로 제외하기보다 해당 문항들이 어떤 내용을 묻고 있는지 확인할 필요가 있습니다.
④ 답변을 대신한 기호나 공백
“…”
“???”
“—”
처럼 의미를 판단하기 어려운 기호만 입력한 경우입니다.
이러한 응답은 실제 의견이 제공되지 않은 것으로 처리할 수 있습니다.
다만 무의미 응답을 판별할 때는 문자 형태만으로 자동 삭제하기보다 질문과 응답의 관계를 함께 검토하는 것이 좋습니다.
4. ‘모르겠다’와 ‘응답하기 싫다’는 다르게 볼 필요가 있습니다
주관식 응답에서는 다음과 같은 표현도 자주 발견됩니다.
“잘 모르겠습니다.”
“생각해본 적 없습니다.”
“답변하고 싶지 않습니다.”
겉으로 보면 모두 구체적인 의견이 없는 응답처럼 보일 수 있습니다.
하지만 의미는 조금씩 다릅니다.
‘잘 모르겠습니다’는 해당 주제에 대한 지식이나 판단이 부족하다는 의미일 수 있습니다.
‘생각해본 적 없습니다’는 관련 경험이나 의견이 아직 형성되지 않았다는 의미일 수 있습니다.
‘답변하고 싶지 않습니다’는 응답을 거부한다는 의미입니다.
연구 목적에 따라 이러한 차이 자체가 중요한 정보가 될 수도 있습니다.
예를 들어 특정 정책에 대한 인식 수준을 살펴보는 연구라면 ‘모르겠다’는 응답도 의미가 있을 수 있습니다.
반면 구체적인 개선 의견을 내용분석하려는 경우에는 분석 가능한 제안이 없는 응답으로 별도 분류할 수 있습니다.
따라서 의견이 없다는 것과 무의미하게 답변했다는 것을 같은 기준으로 처리하지 않는 것이 중요합니다.
5. 주관식 하나가 이상하다고 전체 응답을 삭제해야 할까요?
주관식 문항에서 무의미한 응답이 발견되면 전체 설문을 제외해야 하는지 고민할 수 있습니다.
예를 들어 한 응답자가 객관식 문항에는 정상적으로 답했지만 주관식 문항에만
“asdf”
라고 작성했다고 해보겠습니다.
이 경우 주관식 응답 하나만으로 전체 설문이 불성실하다고 단정하기는 어렵습니다.
응답자가 해당 질문에 답변할 의사가 없었거나, 주관식 작성에 부담을 느꼈을 가능성도 있기 때문입니다.
따라서 주관식 응답의 문제와 전체 설문의 품질을 구분해서 살펴볼 필요가 있습니다.
주관식 내용분석에서는 해당 답변만 분석에서 제외하되, 다른 문항의 데이터는 유지하는 방법도 고려할 수 있습니다.
반면 여러 객관식 문항에서도 비정상적인 응답 패턴이 나타나고, 주관식 문항에서도 무작위 문자가 반복된다면 전체 응답의 품질을 추가로 검토할 근거가 될 수 있습니다.
중요한 것은 주관식 한 문항의 문제를 전체 응답의 문제로 바로 확대하지 않는 것입니다.
6. 오타나 맞춤법이 틀린 응답은 어떻게 처리할까요?
주관식 데이터를 정리하다 보면 맞춤법이나 띄어쓰기가 틀린 응답도 자주 발견됩니다.
예를 들어
“대기시간이 넘 길어요.”
“직원분들이 불친절햇어요.”
처럼 작성한 경우입니다.
문장이 완벽하지 않더라도 전달하려는 의미는 충분히 이해할 수 있습니다.
이런 응답을 단순히 맞춤법이 틀렸다는 이유로 무의미 응답으로 분류해서는 안 됩니다.
다만 내용분석을 위해 비슷한 표현을 하나의 범주로 묶는 작업은 필요할 수 있습니다.
예를 들어
“대기시간이 길다”
“오래 기다려야 한다”
“줄이 너무 길다”
등을 ‘대기시간 관련 불편’이라는 범주로 분류할 수 있습니다.
이때 원래 응답을 직접 수정해 덮어쓰기보다는 원문을 보존하고 별도의 코딩 변수에 분류 결과를 기록하는 방식이 좋습니다.
원문을 남겨두면 나중에 분류 기준을 다시 확인하거나 수정할 때도 도움이 됩니다.
7. 검수 기준은 응답을 삭제하기 전에 정해두세요
주관식 데이터 검수에서 가장 주의해야 할 것은 사람마다 판단 기준이 달라지는 상황입니다.
예를 들어 한 검수자는
“없음”
을 정상 응답으로 인정하고,
다른 검수자는 무의미 응답으로 분류한다면 어떨까요?
같은 데이터라도 검수자에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
따라서 검수를 시작하기 전에 기준을 정해두는 것이 좋습니다.
예를 들어
- 질문과 관련된 의미를 파악할 수 있는 응답은 유지
- ‘없음’, ‘모르겠다’ 등은 질문의 성격에 따라 별도 분류
- 무작위 문자나 숫자 반복은 무의미 응답 후보로 검토
- 질문과 무관한 응답은 맥락을 확인한 뒤 판단
- 주관식 문항의 문제만으로 전체 설문을 자동 제외하지 않음
처럼 기준을 마련할 수 있습니다.
여러 명이 함께 검수한다면 일부 응답을 먼저 분류해보고 판단이 다른 사례를 논의하는 것도 좋습니다.
또한 애매한 응답은 한 사람이 임의로 결정하기보다 별도 표시해두고 다시 검토할 수 있습니다.
이렇게 하면 검수 과정에서 불필요하게 응답이 삭제되는 일을 줄일 수 있습니다.
8. 검수 결과도 원본과 분리해서 관리하는 것이 좋습니다
주관식 응답은 원문 자체가 연구자료이기 때문에 원래 내용을 보존하는 것이 중요합니다.
예를 들어 다음과 같이 변수를 구분할 수 있습니다.
| 원문 응답 | 검수 분류 |
|---|---|
| 대기시간이 너무 길어요 | 유효 응답 |
| 없음 | 의미 있는 ‘없음’ 응답 |
| 잘 모르겠습니다 | 판단 유보·모름 |
| asdfgh | 무의미 응답 |
| 직원이 불친절했어요 | 유효 응답 |
이처럼 원문과 검수 결과를 분리하면 어떤 기준으로 응답을 분류했는지 확인할 수 있습니다.
또한 무의미 응답으로 판단한 이유나 애매한 사례에 대한 메모를 남겨두면 이후 재검수에도 도움이 됩니다.
특히 주관식 데이터를 범주화하거나 내용분석할 계획이라면 검수 단계와 실제 내용 코딩 단계를 구분하는 것이 좋습니다.
검수는 분석할 수 있는 응답인지 확인하는 과정이고, 내용 코딩은 응답이 어떤 주제를 담고 있는지 분류하는 과정이기 때문입니다.
두 작업을 구분하면 데이터 처리 기준을 더 명확하게 관리할 수 있습니다.
📌 정리
주관식 응답도 객관식 데이터와 마찬가지로 검수가 필요하지만, 단순히 글자 수나 표현 방식만으로 불성실 여부를 판단해서는 안 됩니다.
✔ 짧은 응답이라고 무조건 무의미한 것은 아닙니다.
✔ ‘없음’, ‘모르겠다’, ‘응답 거부’는 구분해서 판단해야 합니다.
✔ 무작위 문자나 숫자 반복은 무의미 응답으로 분류할 수 있습니다.
✔ 오타나 맞춤법 오류가 있어도 의미를 파악할 수 있다면 활용할 수 있습니다.
✔ 주관식 한 문항이 이상하다고 전체 설문을 자동 삭제해서는 안 됩니다.
✔ 원문은 보존하고 검수 결과와 내용 코딩은 별도로 기록하는 것이 좋습니다.
✔ 여러 명이 검수한다면 동일한 판단 기준을 적용할 수 있도록 사전에 합의해야 합니다.
특히 주관식 응답을 검수할 때는 ‘무엇을 삭제할 것인가’보다 ‘어떤 응답을 어떤 기준으로 분류할 것인가’를 먼저 정하는 것이 중요합니다.
응답자의 표현이 짧거나 서툴더라도 연구에 필요한 의미가 담겨 있을 수 있습니다.
따라서 데이터를 정리할 때는 불필요한 응답을 걸러내는 것뿐 아니라, 실제로 활용할 수 있는 의견이 검수 과정에서 빠지지 않도록 함께 확인해보세요.