조사 데이터 수집

Survey data collection

1930년대에 확률 표본 추출을 적용하면서, 조사는 사회과학, 마케팅 및 공식 [1]통계경험적 연구를 위한 표준 도구가 되었다.조사 데이터 수집과 관련된 방법은 통계 조사를 위해 데이터를 수집할 수 있는 여러 가지 방법 중 하나이다.이들은 조직적인 방법으로 개인 표본으로부터 정보를 수집하기 위해 사용되는 방법입니다.먼저 종래의 종이연필면접(PAPI)에서 컴퓨터 지원면접(CAI)으로 변경되었다.현재는 대면조사(CAPI), 전화조사(CATI), 메일조사(CASI, CSAQ)가 웹조사로 [2]대체되고 있습니다.

데이터 수집 모드

설문조사를 [3]관리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.설문 조사에서는 부품마다 다른 방법을 사용할 수 있습니다.예를 들어, 면접관 관리는 일반적인 토픽에 사용할 수 있지만, 민감한 토픽에 대해서는 자가 관리를 사용할 수 있습니다.관리 모드 간의 선택은 1) 비용, 2) 대상 모집단의 범위(특정[4] 모드에 대한 그룹별 선호도 포함), 3) 질문의 유연성, 4) 응답자의 참여 의향 및 5) 응답 정확도를 포함한 여러 요소에 의해 영향을 받는다.다양한 방법이 응답자의 답변 방식을 변경하는 모드 효과를 생성합니다.가장 일반적인 관리 모드는 다음 [5]제목 아래에 나열되어 있습니다.

모바일 조사

모바일 데이터 수집 또는 모바일 설문조사는 점점 더 인기 있는 데이터 수집 방법입니다.오늘날 설문조사의 50% 이상이 모바일 [6]기기에서 열립니다.설문조사, 양식, 앱 또는 수집 도구는 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 장치에 있습니다.이러한 장치는 데이터를 수집하기 위한 혁신적인 방법을 제공하며, 데이터 분석과 이해를 지연시키는 번거로운 "데이터 입력" (종이 형식 데이터를 컴퓨터에 입력)을 제거합니다.종이를 제거함으로써 모바일 데이터 수집 비용도 대폭 절감할 수 있습니다.과테말라의 한 세계은행 조사에 따르면 모바일 데이터 수집을 사용할 때 이전의 종이 기반 [7]접근 방식에 비해 비용이 71% 절감되었습니다.

SMS 설문조사는 모든 언어 및 국가에서 모든 단말기에 도달할 수 있습니다.인터넷 접속에 의존하지 않고 편할 때 답변을 보낼 수 있어 빠르고 대량으로 응답해야 하는 많은 상황에 적합한 모바일 조사 데이터 수집 채널이다.그 결과, SMS 설문조사는 2시간 이내에 80%의 응답을 제공할 수 있으며, 출장/[9]인적 비용이 들지 않기 때문에 대면 조사에 비해 훨씬 낮은 비용으로 응답할 수 있습니다.

휴대 전화의 [10][11]보급률이 높을 뿐만 아니라, 응답 시간이 단축되고 이전에는 도달하기 어려웠던 목표 그룹에 도달할 수 있다는 이점도 있습니다.이와 같이, 마케팅 담당자, 연구자, 및 고용주는, 데스크탑 컴퓨터 앞에서 [12][13]종래와는 다른 환경에서, 실질적이고 의미 있는 모바일 인게이지먼트를 실현할 수 있습니다.그러나 웹 설문조사에 응답하기 위해 모바일 기기를 사용하는 경우에도 대부분의 응답자는 여전히 [14][15]집에서 응답합니다.

온라인 조사

온라인(인터넷) 조사는 마케팅, 사회 및 공식 통계 연구를 포함한 다양한 연구 분야에서 필수적인 연구 도구가 되고 있다.ESOMAR 온라인 조사 조사에 따르면 [1]2006년 전 세계 데이터 수집 비용의 20%를 차지했다.다른 유형의 자기관리형 [16]앙케이트에서 사용할 수 있는 기능 이외의 기능을 제공합니다.온라인 소비자 패널은 설문조사를 위해 광범위하게 사용되지만 패널은 정기적인 기여자이고 피곤한 경향이 있기 때문에 품질이 떨어지는 것으로 간주됩니다.는 질은multitrait-mutlimethod 접근(MTMM)을 사용하여(신뢰성의 제품과 유효로 정의되)평가는 심지어 질문들에 대한 온라인 가입 위원회(Netquest)의 소설 시리즈 중 질은 아주 같은 ques의 측정 품질과 비슷하다고 하지만, 어떤 연구들과 꽤 합리적인 quality[17][18]을 발견했다.결함은European Social Survey(ESS; 유럽사회조사)[19]에서 SKE를 받았습니다.이것은 대면조사입니다.

미 해군 030618-N-2893B-001 정보 기술자 1급 Annette Leasure가 BUPRS 온라인 유니폼 설문지를 작성하는 데 몇 분 정도 소요됩니다.

일부 연구는 단일 질문에 대한 대면 조사 및/또는 전화 조사의 품질을 온라인 조사의 품질과 비교했지만, 둘 이상의 질문(복합 점수 또는 색인이라고도 [20][21][22]함)으로 측정한 보다 복잡한 개념에 대해서도 비교했다.확률 기반 조사(온라인 조사도 마찬가지)에만 초점을 맞춘 결과, 전화 조사 실적이 좋지 않은 반면, 대면 조사(쇼카드 사용)와 웹 조사는 전반적으로 상당히 유사한 수준의 측정 품질을 가지고 있는 것으로 나타났습니다.종이와 연필로 된 앙케이트와 웹 기반 앙케이트를 비교한 다른 연구에서는 직원들이 종이와 연필로 된 형식보다 온라인 설문 접근 방식을 선호하는 것으로 나타났습니다.직원들이 같은 설문조사에 반복적으로 응답하는 이른바 '풍선 충전재'에 대한 우려도 있다.일부 직원들은 사생활에 대해서도 우려하고 있다.회사 설문에 응할 때 이름을 밝히지 않더라도 익명성이 보호되고 있음을 확신할 수 있는가?이러한 두려움 때문에 일부 직원들은 의견을 [23]개진하지 못한다.

온라인 설문조사의 이점

  • 웹 설문조사는 더 빠르고, 단순하며,[2] 더 저렴합니다.그러나 비용 절감은 오류와 밀접하게 관련되어 있기 때문에 실제로는 그리 간단하지 않습니다.다른 조사 모드에 대한 응답률 비교는 일반적으로 온라인 조사에 바람직하지 않기 때문에, 더 높은 응답률(예: 전통적인 권유 방법)을 달성하기 위한 노력은 비용을 [1]상당히 증가시킬 수 있다.
  • 모든 데이터를 한 [2]달 안에 수집하고 처리할 수 있기 때문에 전체 데이터 수집 기간이 크게 단축됩니다.
  • 응답자와 설문지 간의 상호작용은 이메일이나 서류 조사에 비해 [16]더 역동적이다.온라인 설문조사는 또한 덜 거슬리고 사회적 만족 [2]효과로 인한 고통을 덜 겪습니다.
  • 복잡한 건너뛰기 패턴은 [16]응답자에게 거의 보이지 않는 방식으로 구현될 수 있습니다.
  • 개별 질문에 대한 팝업 지침을 제공하여 지원이 [16]정확히 필요한 부분에 대한 도움말을 제공할 수 있습니다.
  • 답변 선택지가 긴 질문은 종이 [16]설문지에서 일반적으로 자유자재로 질문되는 특정 질문에 대한 답변을 즉시 코딩하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 온라인 설문조사는 상황에 맞게 조정할 수 있다(예: 응답자는 부분적으로 완성된 양식을 저장할 수 있으며 설문지는 이미 사용 가능한 정보로 미리 로드될 수 있다).[2]
  • 온라인 설문지는 작업을 수행할 수 있는 속도, 오류 빈도 및 인터페이스에 [2]대한 사용자 만족도와 관련하여 유용성을 측정하는 가용성 테스트를 적용하여 개선할 수 있다.

온라인 설문조사의 주요 방법론적 문제

  • 시료채취.확률 표본(대상 모집단의 모든 단위에 대한 포함 확률을 미리 알고 있는 경우)과 비확률 표본(종종 시간과 노력을 덜 필요로 하지만 일반적으로 통계적 추론을 지원하지 않는 경우) 간의 차이는 중요하다.확률 샘플은 커버리지 이외의 문제(일반 인구의 모든 구성원이 인터넷에 접속할 수 있는 것은 아님)와 프레임의 문제에 크게 영향을 받습니다(온라인 조사 초대장은 전자 메일을 사용하여 가장 편리하게 배포되지만 샘플링 프레임으로 사용될 수 있는 일반 인구의 전자 메일 디렉토리는 없습니다).커버리지 및 프레임 문제는 데이터 품질에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 연구 [1][24]결과를 배포할 때 적절하게 보고해야 합니다.
  • 온라인 설문조사에 초대합니다.표본 추출 프레임이 부족하기 때문에 많은 온라인 설문조사 초대장이 웹 사이트나 다른 미디어에 URL 링크 형태로 게시되어 표본 선정의 편견이 연구 통제에서 벗어나거나 가능성이 낮은 표본으로 이어집니다.웹 설문 조사에 전화 또는 우편으로 초대하는 것과 같은 기존의 요청 모드는 온라인 설문 조사에서 가능성 샘플링 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.그러나 이러한 접근방식은 비용이 극적으로 증가하고 실효성이 [1]의문시되는 문제에 직면해 있다.
  • 무응답.온라인 앙케이트의 응답률은 일반적으로 낮고, 이메일 초대장이 있는 기업 앙케이트의 1% 미만에서 특정 멤버십 앙케이트의 거의 100%까지 매우 다양합니다.온라인 조사에서는 참여를 거부하거나 과정 중에 설문조사를 종료하거나 특정 질문에 응답하지 않을 뿐만 아니라 잠복해 있는 응답자 및 부분 및 항목 무응답 조합과 같은 다른 무응답 패턴을 관찰할 수 있다.응답률은 응답자에게 금전적 또는 기타 유형의 인센티브를 제공하고, 응답자에게 여러 번 연락(추종 조치)하며,[1] 설문지 난이도를 가능한 낮게 유지함으로써 높일 수 있다.반응을 얻기 위해 인센티브를 사용하는 것에는 후퇴가 있다.이러한 상황에서는 비편향적 대응에 의문이 제기될 수 있습니다.피드백을 얻는 가장 구체적인 방법은 결과를 어떻게 처리했는지 알리는 것입니다.피드백에 근거해 구체적인 액션을 취해, 고객에게 의견을 계속 전달하도록 하는 것이 매우 동기부여가 됩니다.
  • 묵인 편견인간 본성에 내재된 현상으로 인해, 많은 사람들은 묵인적인 성격을 가지고 있으며 내용에 관계없이 동의하지 않는 것보다는 의견에 동의할 가능성이 더 높습니다.그 사람들은 종종 질문자를 자신의 분야의 전문가로 보고 질문에 긍정적인 반응을 보이는 경향이 있다.그렇긴 하지만, 묵인 편향은 응답자가 실제로 [25]동의하지 않을 수도 있지만, 당신이 요구하거나 말하는 것이 무엇이든 동의하는 경향을 보일 때 그 자체로 나타난다.
  • 플랫폼 문제사용하는 플랫폼에 대한 지식이 부족하면 참가자와 클라이언트가 [citation needed]혼란을 겪을 수 있습니다.
  • 앙케이트 설계현대의 웹 설문지는 다양한 설계 기능(다른 질문 유형, 이미지, 멀티미디어)을 제공하지만, 그러한 요소의 사용은 응답자가 질문을 이해하거나 반응을 자극하는 데 필요한 범위로 제한되어야 한다.따라서 데이터의 유효성과 신뢰성이 떨어지기 때문에 응답에 영향을 미치지 않아야 합니다.적절한 설문지 설계는 응답자 또는 조사 모드 자체(응답자의 동기 부여, 컴퓨터 사용 능력, 능력, 사생활 문제 등)로 인해 발생할 수 있는 측정 오류를 낮추는 데 도움이 될 수 있다.[1]
  • 평가조정.표본 추출이 확률 선택에서 벗어나거나 비적용 및 비응답 문제에 직면할 때 다양한 강력한 절차가 개발되었다.표준 통계 추론 절차(예: 신뢰 구간 계산 및 가설 검정)에는 여전히 확률 표본이 필요합니다.실제 조사 관행, 특히 확률 표본의 원칙을 크게 무시하는 마케팅 조사와 여론 조사에서는, 비확률 표본이 [1]작동할 수 있는 조건을 명시할 것을 통계 전문가에게 요구하고 있다.

이러한 문제와 잠재적인 해결책은 여러 출처에서 [26][27]논의됩니다.

전화

  • 면접관을 활용하면 샘플 담당자가 응답할 수 있게 되어 응답률이 [28]높아집니다.
  • 면접관은 응답자의 질문에 대답함으로써 질문의 이해를 높일 수 있다.
  • 시내 통화료 구조에 따라 상당히 비용 효율적입니다.
  • 대규모 국내(또는 국제) 샘플링 프레임에 최적
  • 면접관의 편견이 있을 수 있다(예: 일부 사람들은 남성보다 여성 면접관과 민감한 문제를 기꺼이 논의할 수 있다)
  • 오디오 이외의 정보(그래픽, 데모, 맛/냄새 샘플)에는 사용할 수 없습니다.
  • 3가지 타입:

메일

  • 설문지는 응답자에게 전달하거나 우편으로 발송할 수 있으나, 모든 경우 우편으로 연구자에게 반송된다.
  • 장점은 대부분의 나라에서 대량 배송료가 저렴하기 때문에 비용이 매우 저렴하다는 것입니다.
  • 설문조사가 반환되고 통계 분석을 시작하기 전에 종종 수개월의 긴 지연이 발생한다.
  • 설명이 필요할 수 있는 문제에는 적합하지 않습니다.
  • 응답자는 편리한 대로 대답할 수 있다(긴 설문조사를 분할할 수 있다.질문에 답하기 위해 기록을 확인해야 할 경우에도 유용하다).
  • 면접관의 편견이 없다
  • 무응답 편향은 파동에 걸친[29] 추정을 통해 보정할 수 있다.
  • 많은 양의 정보를 얻을 수 있습니다.일부 메일 설문조사는 50페이지나 됩니다.
  • 메일 패널을 사용하여 응답률을 높일 수 있습니다.
  • 선불식 금전적[30] 인센티브를 사용하여 응답률을 높일 수 있습니다.
  • 응답률은 설문조사가 전송된[31] 메일 클래스에 따라 영향을 받습니다.
    • 패널 멤버는 참가에 동의했습니다.
    • 패널은 같은 응답자가 여러 번 조사되는 세로형 설계에서 사용할 수 있습니다.

대면

  • 전화나 우편이 개발되지 않은 장소에 적합
  • 면접관의 편견 가능성
  • 결과를 왜곡하기 위해 여러 번 완료하여 조작이 용이함

혼합 모드 조사

연구자들은 데이터 수집을 위해 위의 몇 가지 방법을 결합할 수 있습니다.예를 들어, 연구원들은 쇼핑몰에서 쇼핑객들을 초대하고, 참가자들에게 이메일을 통해 설문지를 보낼 수 있다.컴퓨터가 조사 프로세스에 도입됨에 따라 조사 모드에는 다양한 접근 방식 또는 혼합 모드 설계의 조합이 포함됩니다.가장 일반적인 방법 중 [32]몇 가지는 다음과 같습니다.

  • 컴퓨터 지원 개인면접(CAPI):컴퓨터는 질문을 화면에 표시하고 면접관은 응답자에게 질문을 읽어준 다음 응답자의 답변을 입력합니다.
  • 오디오 컴퓨터 지원 셀프인터뷰(오디오 CASI):응답자는 컴퓨터를 조작하고, 응답자는 화면에 질문을 표시하고, 응답자에게 질문 녹음을 재생하고, 응답자는 자신의 답변을 입력한다.
  • 컴퓨터 지원 전화 인터뷰(CATI)
  • 대화형 음성 응답(IVR):컴퓨터는 응답자에게 전화로 질문 녹음을 재생하고, 응답자는 전화기의 키패드를 사용하거나 큰 소리로 응답합니다.
  • 웹 조사:컴퓨터가 질문을 온라인으로 관리합니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b c d e f g h Vehovar, V.; Lozar Manfreda, K. (2008). "Overview: Online Surveys". In Fielding, N.; Lee, R. M.; Blank, G. (eds.). The SAGE Handbook of Online Research Methods. London: SAGE. pp. 177–194. ISBN 978-1-4129-2293-7.
  2. ^ a b c d e f Bethlehem, J.; Biffignandi, S. (2012). Handbook of Web Surveys. Wiley Handbooks in Survey Methodology. Vol. 567. New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-12172-6.
  3. ^ "The essential guide to CATI CAWI CAPI methodologies".
  4. ^ Agley, Jon; Meyerson, Beth; Eldridge, Lori; Smith, Carriann; Arora, Prachi; Richardson, Chanel; Miller, Tara (February 2019). "Just the fax, please: Updating electronic/hybrid methods for surveying pharmacists". Research in Social and Administrative Pharmacy. 15 (2): 226–227. doi:10.1016/j.sapharm.2018.10.028. PMID 30416040. S2CID 53281364.
  5. ^ Mellenbergh, G.J. (2008). "Surveys". In Adèr, H.J.; Mellenbergh, G.J. (eds.). Advising on Research Methods: A consultant's companion. Huizen, The Netherlands: Johannes van Kessel Publishing. pp. 183–209. ISBN 978-90-79418-01-5.
  6. ^ "Mobile-ready. Event driven. Feature rich. Online customer surveys". QuestBack. Archived from the original on 23 October 2015.
  7. ^ Schuster, Christian; Perez Brito, Carlos. "Evaluating Cash Transfers in Guatemala". Magpi. Retrieved 27 November 2016.
  8. ^ Global, OnePoint. "SMS surveys". OnePoint Global. Retrieved 27 June 2016.
  9. ^ Selanikio, Joel. "Getting More Data for Less Money". Magpi. Retrieved 9 November 2016.
  10. ^ 레빌라, M., 토니넬리, D., 오초아, C, G.Loewe (2015)."온라인 옵트인 패널에서 모바일 디바이스에 액세스할 수 있는 사용자는 누구입니까?모바일 설문에 대한 잠재적 응답자 분석"D. Toninelli, R. Pinter 및 P. de Pedraza(eds)의 모바일 조사 방법:모바일 연구 방법론의 기회와 과제, 페이지 119-139 (8장)런던: 유비쿼티 프레스.ISBN 978-1-909188-53-2.DOI: https://dx.doi.org/10.5334/bar.h라이선스: CC-BY 4.0.
  11. ^ Callegaro, Mario (3 October 2013). "Do You Know Which Device Your Respondent Has Used to Take Your Online Survey?". Survey Practice. 3 (6) – via www.surveypractice.org.
  12. ^ "Mobile engagement becomes standard operating procedure". Survey Anyplace. Archived from the original on 2014-02-08.
  13. ^ Burger, Christoph; Riemer, Valentin; Grafeneder, Jürgen; Woisetschläger, Bianca; Vidovic, Dragana; Hergovich, Andreas (2010). "Reaching the Mobile Respondent: Determinants of High-Level Mobile Phone Use Among a High-Coverage Group" (PDF). Social Science Computer Review. 28 (3): 336–349. doi:10.1177/0894439309353099. S2CID 61640965.
  14. ^ Mavletova, Aigul; Couper, Mick P. (22 November 2013). "Sensitive Topics in PC Web and Mobile Web Surveys: Is There a Difference?". Survey Research Methods. 7 (3): 191–205. doi:10.18148/srm/2013.v7i3.5458.
  15. ^ Toninelli, D.; Revilla, M. (2016). "Smartphones vs PCs: Does the Device Affect the Web Survey Experience and the Measurement Error for Sensitive Topics? A Replication of the Mavletova & Couper's 2013 Experiment". Survey Research Methods. 10 (2): 153–169. doi:10.18148/srm/2016.v10i2.6274.
  16. ^ a b c d e Dillman, D.A. (2006). Mail and Internet Surveys: The Tailored Design Method (2nd ed.). New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-03856-7.
  17. ^ Revilla, Melanie; Ochoa, Carlos (14 December 2015). "Quality of Different Scales in an Online Survey in Mexico and Colombia". Journal of Politics in Latin America. 7 (3): 157–177. doi:10.1177/1866802X1500700305. S2CID 56357343 – via journals.sub.uni-hamburg.de.
  18. ^ Revilla, M., and W.E. Saris (2015). "Estimating and comparing the quality of different scales of an online survey using an MTMM approach". In Engel, U. (Ed), Survey Measurements: Techniques, Data Quality and sources of Error. Chapter 5, pp. 53-74. Campus. Frankfurt. New York. ISBN 9783593502809. Available at press.uchicago.edu.
  19. ^ Revilla, Melanie; Saris, Willem; Loewe, Germán; Ochoa, Carlos (26 May 2015). "Can a non-probabilistic online panel achieve question quality similar to that of the European Social Survey?". International Journal of Market Research. 57 (3): 395–412. doi:10.2501/IJMR-2015-034. S2CID 167732979.
  20. ^ Revilla, M. (2015년)"혼합 모드와 유니모드 설계에서의 품질 추정치 비교: 유럽 사회 조사로부터의 실험", 품질 및 수량.2015, 49(3): 1219-1238.2014년 6월 13일 온라인 공개.DOI: 10.1007/s11135-014-0044-5
  21. ^ Revilla, Melanie A. (30 December 2012). "Measurement invariance and quality of composite scores in a face-to-face and a web survey". Survey Research Methods. 7 (1): 17–28. doi:10.18148/srm/2013.v7i1.5098.
  22. ^ Revilla, Melanie (31 December 2010). "Quality in Unimode and Mixed-Mode designs: A Multitrait-Multimethod approach". Survey Research Methods. 4 (3): 151–164. doi:10.18148/srm/2010.v4i3.4278.
  23. ^ Schultz & Schultz, Duane (2010). Psychology and work today. New York: Prentice Hall. p. 40. ISBN 978-0-205-68358-1.
  24. ^ Wright, Kevin (1 April 2005). "Researching Internet-Based Populations: Advantages and Disadvantages of Online Survey Research, Online Questionnaire Authoring Software Packages, and Web Survey Services". Journal of Computer-Mediated Communication. 10 (3): 1034. Retrieved 6 March 2018.
  25. ^ 요반치, 네마냐"연구에서의 4가지 편견 유형 및 편견이 없는 설문 조사 방법"리드퀴즈2020년 3월 16일 취득.
  26. ^ Salant, Priscilla, Don A.딜먼.「자신의 앙케이트를 실시하는 방법:최고의 프로페셔널은, 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위한 실증된 기술을 제공합니다」(1995).
  27. ^ 칼튼, 그레이엄설문조사 샘플링 소개.제35권세이지, 1983년
  28. ^ Groves, R.M. (1989). Survey Costs and Survey Errors. New York: Wiley. ISBN 978-0-471-67851-9.
  29. ^ J. Scott Armstrong and Terry S. Overton (1977). "Estimating Nonresponse Bias in Mail Surveys" (PDF). Journal of Marketing Research. 14 (3): 396–402. CiteSeerX 10.1.1.36.7783. doi:10.2307/3150783. JSTOR 3150783. Archived from the original (PDF) on 2010-06-20.
  30. ^ J. Scott Armstrong (1975). "Monetary Incentives in Mail Surveys" (PDF). Public Opinion Quarterly. 39: 111–116. doi:10.1086/268203. S2CID 146397107.
  31. ^ J. Scott Armstrong (1990). "Class of Mail Does Affect Response Rates to Mailed Questionnaires: Evidence from Meta-Analysis (with a Reply by Lee Harvey)" (PDF). Journal of the Market Research Society. 32: 469–472.
  32. ^ Groves, R.M.; Fowler, F. J.; Couper, M.P.; Lepkowski, J.M.; Singer, E.; Tourangeau, R. (2009). Survey Methodology. New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-21134-2.