응답 탭이란?
응답 탭은 수집한 응답 데이터 중에서 오응답이나 목표 수를 초과해서 수집한 응답을 숨김 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 불성실 응답, 오응답, 경향과 크게 다른 이상치 응답 데이터를 직접 살펴보고 클리닝하는 겁니다. 이를 통해 사용자는 데이터의 신뢰도를 높여서 더욱 정밀하고 세세하게 데이터를 분석할 수 있습니다.
단, 응답 탭에서 데이터를 클리닝하는 기능은 해당 설문이 포함된 프로젝트의 담당자 권한을 가진 사용자만 할 수 있습니다. 공동 작업자는 응답 탭에 진입할 수는 있지만 데이터 클리닝 작업은 할 수 없습니다.
응답 탭 화면 구성
① 응답 설정 바
설문의 유효 응답과 숨김 처리한 응답 개수를 파악하고, 라벨·셀 높이·칼럼 너비를 조절할 수 있는 설정 바입니다. 응답 테이블에 표시되는 데이터에 대한 필터 설정도 할 수 있습니다.
유효 및 숨김: 유효는 전체 응답 중 분석에 포함되는 응답 수, 숨김은 분석에서 제외되는 응답 수입니다. 두 값의 합계는 해당 설문에 응답을 완료한 전체 응답 수입니다.
값: 응답 테이블 데이터를 값이 아닌 값 라벨 기준으로 볼 수 있습니다. 값 라벨을 선택하면 값에 입력된 텍스트로 나타납니다. 단, 뷰 전환 시에는 기존 응답 테이블의 모든 필터가 초기화됩니다.
셀 높이 넓게: 응답 테이블 영역의 셀 높이를 넓게 혹은 좁게 조절할 수 있습니다. 기본값은 ‘셀 높이 넓게’로 설정되어 있습니다.
칼럼 너비 자동 조절: 응답 테이블 영역의 칼럼 너비를 텍스트 분량에 맞춰 자동 조절할 수 있습니다.
AND/OR 필터: AND와 OR 중 어떤 조건으로 필터를 설정할지 선택할 수 있습니다.
모든 필터 해제: 응답 테이블에 설정한 필터를 모두 초기화합니다.
② 다운로드 및 변수 불러오기
응답 테이블을 CSV 파일 형태로 다운로드하거나 테이블에 새로운 변수를 불러와서 추가할 수 있습니다.
다운로드: 응답 테이블에 표시된 변수를 기준으로 CSV 파일 형태로 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 변수 불러오기 기능으로 응답 테이블에 새 변수를 추가하면, 변수가 추가된 테이블 기준으로 CSV 파일이 다운로드됩니다.
변수 불러오기: 응답 테이블에서 살펴볼 변수를 불러올 수 있습니다. 변수는 데이터의 구성 요소 중 하나로 측정하거나 계산할 수 있는 항목입니다. 나이·성별·지역·응답 결과 등이 대표적인 변수 예시입니다. 응답 탭에서는 응답 데이터, 프로필 데이터, 이외 메타 데이터에서 변수를 불러올 수 있습니다.
③ 응답 테이블
해당 설문의 응답 데이터를 불러와서 살펴볼 수 있는 테이블입니다. 응답별 응답 번호, 클리닝 상태, 응답 ID, 패널 ID, UID, 응답 종료 시각, 응답 성실도 점수가 기본으로 표시됩니다. 변수 불러오기 기능을 사용해서 테이블에 추가 노출할 변수를 불러올 수도 있습니다.
No.: 응답 테이블에 표시되는 응답 데이터의 순서와 개수를 확인할 수 있는 셀 번호입니다. 각 응답 데이터의 고유한 번호가 아니라서 불러온 응답 데이터의 개수나 필터 설정에 따라 숫자가 달라집니다. 사용자가 응답 데이터를 몇 번까지 확인했는지 파악하는 데 활용됩니다.
상태: 유효한 응답 데이터인지 여부가 표시됩니다. 목표 대비 초과 수집되어 사용자가 제외한 응답은 ‘초과’ 상태로 표시되며, 불성실·오응답 등 사유로 클리닝한 데이터는 ‘클리닝’ 상태로 표시됩니다.
UID: 데이터스페이스 사용자가 패널에게 직접 부여할 수 있는 맞춤 식별자입니다. 예를 들어 사내에서 사용하는 회원번호나 사원번호를 UID로 설정했다면 응답 테이블에 해당 코드가 표시됩니다.
rd_id: 해당 설문에 수집된 응답 데이터에 부여되는 고유 ID입니다. 개별 응답 데이터를 식별하기 위해 쓰이는 코드이며, 임의 변경이 불가능합니다.
finished_at: 응답자가 설문 응답을 완료한 시간이 표시됩니다.
sincerity_score: 오픈서베이가 자체적으로 개발한 고유 알고리즘으로 평가한 응답자별 응답 성실도 점수가 표시됩니다.
📌 꼭 알아두세요!
응답 성실도 점수는 변수당 응답 시간, 평가형 응답의 분포, 불성실 응답 개수 등 데이터를 종합한 오픈서베이 고유 알고리즘을 기반으로 평가됩니다.
응답 성실도 점수는 100점 만점 기준으로 평가되며 점수가 낮을수록 불성실 응답으로 간주합니다. 70점 미만을 받은 응답자의 응답은 데이터 클리닝을 고려할 수 있습니다.
④ 데이터 클리닝 바
응답 테이블에서 선택한 응답 데이터를 클리닝하거나 유효화하는 작업을 하는 영역입니다. 응답 데이터를 클리닝할 때는 기준 식별자와 기준 변수 및 클리닝 사유를 입력할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 더욱 투명하게 관리할 수 있습니다.
아래에서 각 항목을 자세히 살펴봅니다.
기준 식별자: 특정 응답 데이터를 클리닝하거나 유효화할 시에 기준이 되는 변수를 선택하는 영역입니다. 기준 식별자는 응답 ID, 패널 ID, UID 중 선택 가능합니다. 선택한 기준에 따라 모든 응답을 클리닝하거나 유효화합니다.
대상 응답: 클리닝하거나 유효화할 응답 ID를 직접 입력할 수 있는 영역입니다.
클리닝 기준 변수: 응답 데이터를 클리닝할 때 클리닝 원인이 되는 변수가 무엇인지 선택할 수 있는 영역입니다.
클리닝 사유: 응답 데이터를 클리닝하는 사유를 선택하는 영역입니다. 불성실, 욕설, 논리에 맞지 않는 응답, 대상자 조건 미해당, 응답 소요 시간, 기타 (직접 입력 가능) 중 하나를 선택할 수 있습니다. 기타 (직접 입력) 선택 시 사유를 직접 입력할 수 있습니다.
⑤ 응답 현황 보기
데이터 클리닝 바 오른쪽의 ‘응답 현황 보기’를 활성화하면 나타나는 영역입니다. 해당 설문의 수집그룹별 총 응답 수, 초과 및 클리닝 응답 수, 유효 응답 수, 수집 목표 수를 테이블 형태로 살펴볼 수 있습니다. 또한, [초과 응답 제외] 버튼을 눌러서 수집그룹별 목표 대비 초과한 응답 수를 바로 제외할 수 있습니다.
수집그룹: 해당 설문에서 응답 수집을 진행한 수집그룹 현황이 표시됩니다.
총 응답 수: 수집그룹별 응답 수와 총 응답 수가 표시됩니다.
초과: [초과 응답 제외] 버튼을 눌러 분석에서 제외한 응답 수가 표시됩니다.
클리닝: [클리닝] 버튼을 눌러 사용자가 직접 클리닝 처리한 응답 수가 표시됩니다.
유효 응답: 초과 및 클리닝 응답을 제외하고 분석 대상이 되는 응답 수가 표시됩니다.
수집 목표: 수집그룹별 응답 수집 시 설정한 목표 응답 수입니다.
목표 대비: 목표한 응답 수 대비 초과하거나 미달한 응답 수가 표시됩니다.
⑥ 응답 자세히 보기
응답 자세히 보기는 한 응답자의 응답을 상세하게 볼 수 있는 화면입니다. 응답 테이블에서 상세하게 보고 싶은 응답을 선택한 후 오른쪽의 상세 값 아이콘을 눌러서 진입할 수 있습니다. 응답 자세히 보기 화면에서는 응답자의 응답 맥락을 살펴볼 수 있으며, 추후에는 이미지 응답 데이터를 함께 볼 수 있는 기능을 제공 예정입니다.
클리닝 기준 변수: 응답 데이터를 클리닝할 때 클리닝 원인이 되는 변수가 무엇인지 선택할 수 있는 영역입니다.
클리닝 사유: 응답 데이터를 클리닝하는 사유를 선택하는 영역입니다. 불성실, 욕설, 논리에 맞지 않는 응답, 대상자 조건 미해당, 응답 소요 시간, 기타(직접 입력 가능) 중 하나를 선택할 수 있습니다.
좌우 화살표: 이전 응답 혹은 다음 응답으로 응답 자세히 보기 화면을 전환할 수 있습니다.
클리닝/유효화: 해당 응답을 클리닝하거나 유효화할 수 있습니다.