좋은 설문 만들기 #07: 리커트 척도, 의미 분별 척도, 순위 척도 활용법

설문조사에서 태도, 의견, 선호도, 만족도와 같이 직접적으로 관찰하기 어려운 추상적인 개념들을 측정 가능한 데이터로 변환하는 데 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 **응답 척도(Response Scale)**입니다. 어떤 척도를 선택하고 어떻게 보기(응답 선택지)를 구성하느냐에 따라 수집되는 데이터의 질과 신뢰도가 크게 달라지므로, 마케터는 다양한 응답 척도의 특징을 이해하고 적절히 활용할 수 있어야 합니다.

다음은 마케팅 설문조사에서 자주 사용되는 주요 응답 척도 유형과 그 활용법입니다.

1. 리커트 척도 (Likert Scale)

• 주요 특징: 특정 진술에 대한 동의/반대 정도, 만족도, 중요도, 빈도 등을 측정. 일반적으로 5점 또는 7점 척도가 많이 사용됨. (예: 1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)
• 장점:
  • 응답자가 이해하고 답변하기 쉬움.
  • 데이터 수집 및 통계 분석이 비교적 용이함.
  • 다양한 주제에 폭넓게 적용 가능.
• 단점:
  • 응답자들이 극단적인 선택을 피하고 중간값을 선택하려는 경향(중앙 집중 경향)이 나타날 수 있음.
  • 사회적으로 바람직하다고 여겨지는 방향으로 응답하려는 편향(사회적 바람직성 편향)이 발생할 수 있음.
  • 각 보기 간의 간격이 응답자에게 동일하게 인식되지 않을 수 있음.
• 주로 활용되는 질문 유형 및 구체적인 질문 예시:
  • 만족도 측정: "최근 구매하신 OOO 제품에 전반적으로 얼마나 만족하십니까?"
    (① 매우 불만족 ② 불만족 ③ 보통 ④ 만족 ⑤ 매우 만족)
  • 동의/반대 측정: "우리 회사의 복지 제도는 직원들의 사기 진작에 도움이 된다고 생각합니다."
    (① 전혀 동의하지 않음 ② 동의하지 않음 ③ 보통 ④ 동의함 ⑤ 매우 동의함)
  • 중요도 측정: "제품 선택 시 다음 요소들이 얼마나 중요하다고 생각하십니까? (각 항목에 대해 응답)"
    가격: (① 전혀 중요하지 않음 ~ ⑤ 매우 중요함)
    디자인: (① 전혀 중요하지 않음 ~ ⑤ 매우 중요함)
• 보기 구성 시 주의사항:
  • 균형 잡힌 보기: 긍정적, 중립적, 부정적 응답을 균형 있게 포함해야 함. (예: '매우 좋음, 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨' vs. '훌륭함, 매우 좋음, 좋음')
  • 명확한 레이블: 각 보기의 의미가 명확해야 함.
  • 홀수점 vs. 짝수점: 홀수점 척도는 '보통'과 같은 중립적 선택지를 제공하며, 짝수점 척도는 중립을 허용하지 않고 긍정 또는 부정 중 하나를 선택하도록 유도함. 설문 목적에 따라 선택.
  • 보기 순서: 논리적인 순서로 배열 (예: 부정 → 긍정).

2. 의미 분별 척도 (Semantic Differential Scale)

• 주요 특징: 한 쌍의 반대되는 형용사(또는 명사구)를 양극단에 배치하고, 그 사이에서 특정 대상에 대한 응답자의 주관적인 느낌이나 이미지를 평가하도록 함. (예: 현대적이다 1-2-3-4-5 전통적이다)
• 장점:
  • 응답자가 미묘한 감정이나 태도의 차이를 표현하기 용이함.
  • 브랜드 이미지, 제품 속성, 광고 컨셉 등 다차원적인 평가에 유용함.
  • 시각적으로 직관적이며 응답자의 흥미를 유발할 수 있음.
• 단점:
  • 양극단의 적절한 형용사 쌍을 선정하는 것이 중요하며, 어려울 수 있음.
  • 문화적 배경이나 개인의 경험에 따라 형용사에 대한 해석이 달라질 수 있음.
  • 분석 방법이 리커트 척도보다 다소 복잡할 수 있음.
• 주로 활용되는 질문 유형 및 구체적인 질문 예시:
  • 브랜드 이미지 평가: "OOO 브랜드에 대해 어떻게 생각하십니까?"
    신뢰할 수 있다 □ □ □ □ □ 신뢰할 수 없다
    혁신적이다 □ □ □ □ □ 보수적이다
    젊다 □ □ □ □ □ 늙었다
  • 제품 속성 평가: "새로 출시된 스마트폰의 디자인을 평가해주십시오."
    세련됨 1--2--3--4--5 투박함
    가벼움 1--2--3--4--5 무거움
• 보기 구성 시 주의사항:
  • 명확한 반의어 쌍: 양극단의 형용사는 의미가 명확하게 반대되어야 함.
  • 척도점 수: 일반적으로 5점 또는 7점 척도를 사용함.
  • 긍정/부정 방향 일관성 또는 교차: 모든 항목에서 긍정적 형용사를 왼쪽에 배치하거나, 응답 편향을 줄이기 위해 일부 항목은 긍정-부정 순서를 바꾸어 제시하는 것을 고려.
  • 중립점 명시 여부: 가운데 점에 '중립' 또는 '보통'이라는 레이블을 명시할지 여부 결정.

3. 순위 척도 (Ranking Scale)

• 주요 특징: 여러 항목(아이템, 속성, 브랜드 등)을 제시하고, 특정 기준(선호도, 중요도, 시급성 등)에 따라 응답자가 직접 순위를 매기도록 요청함.
• 장점:
  • 항목들 간의 상대적인 중요도나 선호도를 명확하게 파악할 수 있음.
  • 응답자가 각 항목을 직접 비교/평가하므로 우선순위 도출에 효과적임.
• 단점:
  • 순위를 매겨야 할 항목 수가 너무 많으면 응답자의 인지적 부담이 커지고 응답의 질이 저하될 수 있음.
  • 각 순위 간의 실제적인 격차(예: 1순위와 2순위 간의 선호도 차이)는 알 수 없음.
  • 분석이 다소 복잡할 수 있음 (평균 순위, 최빈 순위 등).
• 주로 활용되는 질문 유형 및 구체적인 질문 예시:
  • 제품 기능 선호도: "다음 스마트폰 기능 중 가장 선호하는 기능부터 순서대로 3가지를 선택해주십시오. (1순위, 2순위, 3순위)"
    (보기: 카메라 성능, 배터리 수명, 디스플레이 품질, 처리 속도, 저장 공간)
  • 구매 결정 요인 중요도: "자동차 구매 시 다음 요소들의 중요도를 순서대로 나열해주십시오. (가장 중요한 것부터 순서대로)"
    (보기: 가격, 연비, 디자인, 안전성, 브랜드)
• 보기 구성 시 주의사항:
  • 항목 수 제한: 순위를 매길 항목은 가급적 5~7개 이내로 제한하는 것이 응답 부담을 줄이는 데 도움이 됨.
  • 명확한 지시문: 순위를 매기는 방법(예: 가장 중요한 것부터, 가장 선호하는 것부터)과 몇 개까지 순위를 매겨야 하는지를 명확히 안내해야 함.
  • '기타' 항목 포함 여부: 제시된 보기 외에 다른 중요한 항목이 있을 가능성을 고려하여 '기타 (직접 입력)' 항목을 포함할지 결정.

4. 명목 척도 (Nominal Scale)

• 주요 특징: 응답을 단순히 분류하거나 범주화하는 데 사용됨. 각 범주 간에는 순서나 크기의 의미가 없음. (예: 성별, 직업, 거주 지역)
• 장점:
  • 데이터 분류 및 집단 구분에 용이함.
  • 응답하기 매우 쉬움.
• 단점:
  • 수치적 분석(평균, 표준편차 등)이 불가능함.
  • 빈도나 비율 분석만 가능.
• 주로 활용되는 질문 유형 및 구체적인 질문 예시:
  • 인구통계학적 정보: "귀하의 성별은 무엇입니까?"
    (① 남성 ② 여성 ③ 기타)
  • 제품 사용 여부: "OOO 제품을 현재 사용하고 계십니까?"
    (① 예 ② 아니오)
• 보기 구성 시 주의사항:
  • 상호 배타성: 각 범주는 서로 중복되지 않아야 함.
  • 포괄성: 가능한 모든 응답을 포함해야 함. 필요한 경우 '기타' 또는 '응답 안 함' 항목 포함.

5. 비율 척도 (Ratio Scale)

• 주요 특징: 절대적인 '0'점(zero point)이 존재하며, 값들 간의 비율 계산이 의미 있는 척도. 사칙연산이 모두 가능함. (예: 나이, 소득, 구매 횟수, 사용 시간)
• 장점:
  • 가장 많은 정보를 담고 있으며, 다양한 통계 분석이 가능함.
  • 정밀한 측정이 가능함.
• 단점:
  • 민감한 정보(예: 소득)의 경우 응답 거부가 많을 수 있음.
  • 주관식으로 물을 경우 응답 범위가 매우 넓어져 데이터 처리가 어려울 수 있음.
• 주로 활용되는 질문 유형 및 구체적인 질문 예시:
  • 사용량 측정: "지난 일주일 동안 OOO 서비스를 총 몇 시간 이용하셨습니까? (숫자만 입력)"
  • 구매 금액: "최근 1회 구매 시 평균 얼마를 지출하셨습니까? (단위: 원)"
• 보기 구성 시 주의사항:
  • 단위 명시: 금액, 시간 등의 단위를 명확히 제시해야 함.
  • 응답 범위 설정 (객관식의 경우): 주관식으로 묻기 어렵거나 응답 범위를 제한하고 싶을 경우, 적절한 구간으로 나누어 객관식 형태로 제시할 수 있음. (예: 소득 구간) 이 경우, 구간 설정이 중요.

척도 선택 시 고려사항:

• 측정하려는 개념의 특성: 만족도, 태도, 빈도, 이미지 등 무엇을 측정하고 싶은가?
• 목표 응답자의 이해 수준: 응답자가 척도의 의미와 사용법을 쉽게 이해할 수 있는가?
• 원하는 데이터의 정밀도 수준: 대략적인 경향만 파악해도 되는가, 아니면 세밀한 차이까지 측정해야 하는가?
• 데이터 분석 방법: 수집된 데이터를 어떤 통계적 방법으로 분석할 계획인가?
• 응답 시간 및 부담: 응답자가 척도에 응답하는 데 얼마나 많은 시간과 노력이 소요될 것인가?

잘못된 척도 사용의 문제점:

응답 선택지가 중복되거나, 일부 응답을 누락하거나, 특정 방향으로 치우친 불균형한 보기를 제공하는 등 잘못된 척도 설계는 데이터의 신뢰성을 심각하게 저해합니다. 예를 들어, "저희 서비스에 얼마나 만족하셨습니까?"라는 질문에 "매우 만족, 만족, 약간 만족"과 같이 긍정적인 보기만 제시한다면, 불만족한 고객은 자신의 의견을 제대로 표현할 수 없어 결과가 왜곡될 것입니다.

결론적으로, 적절한 응답 척도의 선택과 세심한 보기 구성은 설문조사를 통해 유의미하고 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위한 필수 조건입니다. 마케터는 각 척도의 장단점을 충분히 이해하고, 설문의 구체적인 목적과 상황에 맞춰 최적의 척도를 선택하는 능력을 갖추어야 합니다.