[보고서 탭] 데이터의 의미를 자연어로 읽어주는 StatInsight 기능 알아가기

보고서 탭 화면에 들어가면 [오른쪽 사이드바]에서 분석단위를 설정할 수 있어요. 성별·연령·특정 문항 등 최대 6개까지를 추가할 수 있으며, 화면에 있는 문항별 교차분석표에도 분석단위가 그대로 반영이 됩니다.

만약에 오픈서베이 패널을 통해 조사하셨다면 분석단위가 자동으로 성별과 연령(10세)으로 설정되어 있어요.

StatInsight는 교차분석표에서 통계적으로 유의미한 발견점만 선별해 자연어 형태로 읽어주는 기능이에요. [오른쪽 사이드바]에서 분석단위를 변경하거나 [왼쪽 사이드바]에서 다른 문항을 선택할 경우 이에 맞춰 내용이 업데이트됩니다.

아래 이미지의 StatInsight를 예시로 살펴볼게요.

객관식 단일형과 StatInsight가 읽어주는 문장의 구성은 동일하나, 객관식 중복형은 응답자당 평균 몇 개의 보기를 선택했는지도 함께 제공해요.

몇 순위로 데이터를 볼지에 따라 StatInsight가 읽어주는 문장도 자동 업데이트됩니다. 순위를 변경하는 경우, 아래에 있는 교차분석표 내용과 통계적으로 유의미하다고 인식되는 데이터 기준이 달라지기 때문이에요.

평가형 문항은 긍정(만족)과 부정(불만족) 의견의 분포를 확인하는 것이 중요해요. 따라서 평가형 StatInsight에서는 긍정 및 부정 비율과 함께, 긍정 응답 비율이 높은 ‘긍정 편향’인지 부정 응답 비율이 높은 ‘부정 편향’인지 등도 알려줍니다.

주관식 숫자형 결과에는 값이 터무니없이 크거나 작은 응답들이 섞여 있을 수 있어요. 그리고 이를 이상치라고 불러요. 결과를 바르게 분석하기 위해서는 주관식 숫자형은 이러한 이상치를 정제(cleaning)하는 것이 필요하기 때문에 StatInsight에서도 이상치일 가능성이 있는 숫자 범위를 함께 알려줍니다.

주관식 숫자형은 일반적으로 횟수나 개수, 가격 등에 대한 응답자의 구체적인 생각을 물어볼 때 사용합니다. 특히 얼마일 때 구매 의향 혹은 사용 의향이 있는지를 묻는 경우에는 의향이 적은 그룹부터 많은 그룹까지 데이터의 범위를 나눠서 봐야 하는 경우가 생겨요. 주관식 숫자형 StatInsight는 이를 좀 더 쉽게 파악할 수 있게 하위 30% / 중위 40% / 상위 30%에 해당하는 값을 자동으로 산출해서 알려줍니다.