총 응답 수: 제출된 주관식 숫자형 응답 수를 알 수 있는 영역으로 왼쪽 상단에 위치합니다.

히스토그램: 주관식 숫자형 응답 데이터는 응답 결과의 구간별 분포를 파악할 수 있는 히스토그램 차트 형태로 나타납니다.

지표: 응답 결과를 해석할 때 함께 봐야 할 주요 지표는 히스토그램 영역 오른쪽에 위치합니다. 평균, 표준편차, 최빈값, 중앙값 등 지표가 자동으로 계산되어 나타납니다.

평균: 전체 응답 데이터의 평균값을 보여줍니다. 전반적인 경향성을 파악하는 데 유용하게 활용됩니다.

표준편차: 평균을 중심으로 응답 데이터가 얼마나 좁거나 넓게 분포하고 있는지 나타냅니다. 값이 클수록 데이터가 넓게 퍼져있고, 작을수록 가깝게 분포합니다.

최빈값: 전체 응답 데이터 중 가장 많은 사람이 언급한 숫자입니다.

중앙값: 전체 응답 데이터를 작은 값에서 큰 값으로 오름차순 나열했을 때, 가장 중앙에 있는 응답 데이터를 나타냅니다.

최솟값·최댓값: 전체 응답 데이터에서 가장 작은 값과 큰 값을 나타냅니다. 이 두 값과 히스토그램을 함께 보면 이상치 여부를 판단할 수 있습니다. 아래 문항 결과를 예시로 보면 75 이상 구간에는 응답 데이터가 거의 없다는 것을 알 수 있는데, 이를 통해 75 ~ 360은 소수의 사람만 응답한 이상치라고 해석할 수 있습니다.

Percentile 30·Percentile 70: 전체 응답 데이터를 작은 값부터 오름차순 나열했을 때 하위 30%와 하위 70%(상위 30%)에 해당하는 응답 데이터를 의미합니다. 총 응답 수가 1,000개라면 작은 순부터 300번째와 700번째 응답이 여기에 해당됩니다.
해당 지표는 응답 데이터가 작은 그룹, 중간 그룹, 큰 그룹 등 데이터를 그룹별로 나눠보고 싶을 때 활용되는 지표입니다. 예를 들어, 아래 문항 결과를 예시로 보면 Pencentile 지표를 활용해 사용 기간이 짧거나 중간 정도이거나 긴 그룹을 나눌 수 있습니다.

숫자가 큰 데이터에서 이상치 제외하기: 아래 예시 문항의 히스토그램 차트를 보면 75 구간 이후로는 응답 데이터가 거의 없습니다. 이 경우 75를 넘는 응답은 이상치로 간주할 수 있습니다. 그럼 오픈애널리틱스 주관식 숫자형 결과 화면의 [차트 x축 설정] 영역에서 최댓값을 75로 변경해서 이상치를 제외할 수 있습니다.
또한, 기존에는 구간이 15로 설정되어 있어서 각 막대 차트를 직관적으로 이해하기 어렵다 보니, 1년을 개월 수로 나눈 12로 변경해서 좀 더 직관적으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 그럼 막대 1개가 1년 단위라고 해석할 수 있는 겁니다.

숫자가 작은 데이터에서 이상치 제외하기: 이번에는 숫자가 작은 데이터에서 이상치를 제외할 차례입니다. 가장 숫자가 작은 구간에 집중해야 하기 때문에, x축 설정을 ‘최댓값 11’과 ‘구간 1’로 바꿔보겠습니다. 그럼 전체 7.6%에 해당하는 12 미만 응답만 골라볼 수 있습니다.
가장 먼저 눈에 들어오는 데이터는 6 이하 응답 데이터입니다. 예를 들어 6이라고 응답을 한 사람들이 ‘6년’이라는 생각으로 응답한 거라면, 이를 ‘6개월’로 해석할 때 데이터가 흔들릴 수 있기 때문입니다.
이럴 때는 실제 6년을 뜻하는 75에 대한 응답 수와 비교해서 판단할 수 있습니다. 75 이상(6년 이상)이라고 응답한 사람은 단 4명인데 반해서 6이라고 응답한 사람은 18명이 넘습니다. 그럼 6이 이상치가 아닐 가능성이 오히려 더 크다고 판단할 수 있죠. 이에 여기서는 1~5까지만 이상치라고 판단해서 제외할 수 있습니다.