변수 탭이란?

변수 탭은 설문 문항이나 응답자 정보 등 '변수' 형태의 데이터를 분석하기 좋게 가공할 수 있는 공간입니다. 설문은 응답자가 답변하기 쉬운 방식으로 설계해 수집하고, 실제 분석 단계에서는 분석가의 편의에 맞춰 데이터를 자유롭게 재편집할 수 있습니다.

예를 들어 특정 문항을 분석에서 제외하거나, 복잡한 응답 값을 단순하게 그룹화(리코드)하고, 여러 변수를 조합해 새로운 지표를 만드는 작업이 가능합니다. 전문 통계 툴에서 제공하는 핵심적인 데이터 가공 기능을 오픈서베이 분석 화면 내에서 간편하게 실행할 수 있습니다.

🙋 변수란 무엇인가요?

변수의 기본적인 정의는 ‘특정 유형의 데이터를 저장할 수 있는 공간’입니다. 분석 서비스에서는 설문 문항 데이터, 메타 데이터, 파라미터 데이터가 모두 변수에 해당합니다.

일반적으로 1개의 문항이 1개의 변수로 인식되며, 각 변수에는 문항 번호·유형·질문·보기 등 세부 데이터가 연결됩니다. 변수 테이블에서는 이를 다음과 같은 구성으로 확인할 수 있습니다.

구분	변수 내 표시 항목	예시
문항 번호	이름	Q1, Q2
문항 유형	유형	선택형, 텍스트 등
문항 질문	라벨	최근 한 달 이내 마신 음료를 선택해 주세요.
문항 보기	값	1. 커피, 2. 이온 음료, 3. 우유 등
문항 응답 수	응답 수	1,000

변수 탭이란?

예를 들어 특정 문항을 분석에서 제외하거나, 복잡한 응답 값을 단순하게 그룹화(리코드)하고, 여러 변수를 조합해 새로운 지표를 만드는 작업이 가능합니다. SPSS와 같은 전문 통계 툴에서 제공하는 핵심적인 데이터 가공 기능을 오픈서베이 분석 화면 내에서 간편하게 실행할 수 있습니다.

변수 탭은 언제 필요할까요?

✅ 데이터를 분석 목적에 맞게 재정리해야 할 때

"연령대 응답이 1세 단위로 너무 세분화되어 있어요.

분석하기 편하게 10대, 20대처럼 그룹으로 묶어서 볼 수 없을까요?🤔"

🧙 이렇게 활용할 수 있어요

변수 생성 기능을 통해 기존의 세부 응답 값을 원하는 기준으로 다시 묶는 '리코드' 작업을 할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 단순화하여 집단 간 차이를 더 명확하게 확인할 수 있습니다.

✅ 여러 문항을 조합해 새로운 기준을 만들 때

"평소 이용하는 브랜드와 가장 선호하는 브랜드를 합쳐서

'충성 고객군'이라는 새로운 변수를 만들고 싶어요.🤔"

🧙 이렇게 활용할 수 있어요

여러 변수를 논리적으로 조합하거나 수식을 활용해 새로운 변수를 생성할 수 있습니다. 특정 조건을 만족하는 응답자들만 따로 분류해 분석 지표로 활용함으로써, 보다 심화된 인사이트를 도출할 수 있습니다.

✅ 외부 데이터를 설문 결과와 합쳐서 보고 싶을 때

"우리 회사 내부의 회원 등급이나 구매 이력 정보를

설문 데이터와 연결해서 분석할 수 있을까요?🤔"

🧙 이렇게 활용할 수 있어요

'변수 임포트' 기능을 활용하면 외부에서 가지고 있는 데이터를 기존 설문 결과에 결합할 수 있습니다. 자사 데이터와 설문 응답을 연결함으로써 고객의 행동과 인식을 입체적으로 연결해 분석할 수 있습니다.

주요 기능 및 이용 방법

1️⃣ 변수 목록 관리

전체 변수 리스트를 한눈에 확인하며 순서를 변경하거나, 분석에 포함할지 여부를 선택할 수 있습니다. 변수의 이름(이름), 질문 내용(라벨), 응답 보기(값) 등을 직접 수정하여 분석표를 더 이해하기 쉽게 다듬을 수 있습니다.

📖 참고 문서: 변수 목록 아티클 보기

2️⃣ 변수 생성

기존 설문 데이터를 활용해 새로운 분석용 변수를 만드는 기능입니다. 데이터를 원하는 기준에 맞게 재구성하거나 계산해, 보다 다양한 방식으로 분석할 수 있습니다.

리코드: 하나의 변수를 불러와 라벨(질문지)이나 값을 수정하거나, 여러 값을 원하는 기준에 따라 묶어 새로운 값으로 재구성하는 기능입니다. 예를 들어 거주 지역 변수에 ‘서울’, ‘경기도’, ‘인천’이 각각 있을 때 이를 ‘수도권’이라는 하나의 값으로 묶어 분석에 활용할 수 있습니다.
조합: 두 개 이상의 변수를 결합해 새로운 변수를 만드는 기능입니다. 예를 들어 가구 구성, 자녀 유무, 결혼 여부와 같은 여러 변수를 조합해 ‘자녀가 있는 3인 이상 기혼 가구’처럼 라이프스테이지를 파악할 수 있는 통합 변수를 만들 수 있습니다.
수식: 숫자형·평가형 등 숫자 형태의 응답 데이터를 사칙연산(+,-,*,/)이나 함수(sum, min, max, mean 등)로 계산해 새로운 변수를 생성하는 기능입니다. 예를 들어 장을 볼 때 사용하는 금액을 만원 단위로 입력받았다면 ‘1만원’을 ‘10,000원’으로 변환한 변수를 만들어 분석에 활용할 수 있습니다.
VTL: 변수를 변환하거나 조합할 때 사용하는 오픈서베이의 변수 처리 언어입니다. 리코드·조합·수식과 같은 작업을 코드 형태로 직접 입력해 새로운 변수를 만들 수 있어, 많은 데이터를 빠르게 처리하거나 복잡한 변수 생성 작업을 수행할 때 유용합니다.ㅇ
가중치: 분석 시 인구통계학적 구성비 등 특정 기준에 맞도록 데이터에 가중치를 적용하는 기능입니다. 이를 통해 표본이 실제 모집단의 비율에 더 가깝도록 보정할 수 있습니다.

📖 참고 문서: 변수 생성 아티클 보기

3️⃣ 변수 임포트하기

변수 임포트는 이미 수집된 설문 결과 데이터에 외부 변수(예: CRM 정보, 매출 데이터 등)를 추가로 결합하는 기능입니다. 응답자 식별 키를 기준으로 자사 보유 데이터(회원 등급, 매출 데이터 등)를 붙여 분석의 범위를 확장할 수 있습니다.

변수 탭에 대해 잘 확인하셨나요?

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