리코드란 1개의 변수를 불러와서 라벨(질문지)·보기 텍스트를 변경하거나, 원하는 기준에 따라 여러 보기를 묶어서 보고 싶을 때 활용하는 기능입니다. 예를 들어 거주 지역을 묻는 문항에 ‘서울’ ‘경기도’ ‘인천’ 보기가 각각 있을 때 ,이를 ‘수도권’이라는 하나의 보기로 묶어서 원하는 기준에 따라 더욱 원활하게 분석 작업을 할 수 있습니다.

1) 변수 관리 > 변수 조합 > 리코드 버튼을 눌러 리코드 화면에 접속합니다. 처음 진입하면 대상 변수를 선택할 수 있는 드롭다운 바만 표시됩니다.

2) 대상 변수 드롭다운 바를 눌러서 리코드 작업을 할 변수를 선택합니다.

3) 대상 변수를 선택하면 아래처럼 새 변수 및 작업 영역이 나타납니다.

4) 대상 변수 작업 영역에서 하나로 묶을 보기를 선택한 후 [그룹핑] 버튼을 누릅니다.

그럼 새 변수 작업 영역에 그룹핑한 보기가 생성됩니다.

5) 그룹핑한 보기의 보기 라벨을 적절한 텍스트로 변경합니다.

6) 다른 보기도 원하는 분석 기준에 따라 그룹핑하거나 그대로 복사해서 가져온 뒤 보기 라벨을 수정합니다.

새 변수의 보기 번호는 그룹핑 및 복사한 순서대로 매겨집니다. 만약 새 변수의 보기 순서를 변경하고 싶다면, [해제] 버튼을 눌러 생성한 보기를 제거한 후 순서에 맞게 보기 그룹핑 작업을 다시 해주세요.

새 변수의 보기 라벨명을 가나다 순으로 정렬하거나 빈도가 많거나 적은 순으로 보고 싶다면 각 컬럼명 오른쪽에 정렬 버튼을 선택해 주세요.

7) 오른쪽 상단의 [변수 생성] 버튼을 누릅니다.

8) 새 변수 미리보기 창에서 작업 내역을 미리 살펴본 뒤 [완료] 버튼을 누릅니다.

만약 수정하고 싶은 게 있다면 오른쪽 상단의 [X]나 하단의 [취소] 버튼을 눌러 주세요.

리코드 기능으로 보기 그룹핑 작업을 한 뒤에 생성할 변수의 이름, 라벨(질문지), 문항 유형, 보기 라벨을 변경할 수 있습니다.

새 변수의 변수 이름 필드에서 원하는 이름으로 텍스트를 변경합니다. 새 변수의 기본 이름은 ‘N + 기존 변수명’입니다. 변수 이름에는 영어, 특수문자(_, -, ., (), ~, {}, [], +) 숫자를 모두 사용할 수 있습니다.

변수 이름은 중복해서 사용할 수 없기 때문에 기존 변수와 중복된 이름을 사용할 시 변수 생성 버튼을 누를 시 경고창이 나타납니다.

새 변수의 변수 라벨 필드에서 원하는 라벨로 텍스트를 변경합니다. 기본으로 대상 변수의 변수 라벨이 채워져 있습니다. 변수 라벨에는 한글, 영어, 특수문자, 숫자를 모두 사용할 수 있습니다.

새 변수는 기본으로 대상 변수의 문항 유형과 동일하게 생성되지만, 필요 시 직접 문항 유형을 변경할 수 있습니다. 필요 시 변수 유형에 표시된 것 중 원하는 변수 유형을 직접 선택해 주세요.

단, 변수의 문항 유형을 변경하면 작업 영역의 내용이 모두 초기화됩니다. 유형 변경 경고 창에서 [확인] 버튼을 누르면 문항 유형이 변경됩니다.

또한, 기존 변수 유형에 따라 변경 가능한 변수 유형에 제한이 있습니다. 아래에서 문항 유형별로 변경 가능한 유형 현황을 살펴봅니다.

새 변수의 보기 작업 영역에서 생성한 보기의 라벨 텍스트를 변경할 수 있습니다. 새 변수 보기 라벨에는 한글, 영어, 특수문자, 숫자를 모두 사용할 수 있습니다.

또한, [한꺼번에 편집] 버튼을 눌러서 새 변수의 보기 라벨을 한 화면에서 한꺼번에 수정할 수도 있습니다. 수정을 마친 뒤 [저장] 버튼을 누르면 새 변수 작업 영역에 반영됩니다.

주관식 숫자형 문항을 객관식 단일형 문항으로 리코드하는 경우 자동 그룹핑 기능을 활용할 수 있습니다. 자동 그룹핑이란 주관식 숫자형 문항으로 수집한 응답을 객관식 보기로 자동 변환할 수 있는 기능입니다. 자동 변환 시에는 주관식 숫자형으로 받은 응답 데이터에서 최소값·최대값·구간만 설정해주면 됩니다.

아래에서 구체적인 자동 그룹핑 방법을 알아봅니다.

1) 대상 변수로 주관식 숫자형 문항을 불러옵니다.

2) 새 변수 영역에 변수 유형을 ‘객관식 단일’로 선택합니다. 그럼 작업 영역에 [자동 그룹핑] 버튼이 나타납니다.

3) [자동 그룹핑] 버튼을 누르고 최소값, 최대값, 구간을 설정합니다.

4) 최소값·최대값·구간 설정 뒤 [확인] 버튼을 누르면 새 변수 작업 영역에 객관식 보기가 자동으로 생성됩니다. 자동으로 입력된 보기 라벨을 원하는 분석 기준에 따라 수정합니다.

5) 모든 작업을 완료했다면 오른쪽 상단의 [변수 생성] 버튼을 누릅니다. 변수 미리보기 후 [확인] 버튼을 누르면 자동 그룹핑을 적용한 객관식 단일 변수가 생성됩니다.

주관식 숫자형 문항을 주관식 숫자형 문항으로 리코드하는 경우 값 대체 기능을 활용할 수 있습니다. 값 대체란 주관식 응답 데이터 중 특정 값을 다른 값으로 대체하고 싶을 때 사용하는 기능입니다.

예를 들어 무선 이어폰 사용 기간을 ‘월’ 단위 숫자형 응답으로 받을 때 응답자의 단위 오인지로 ‘360(30년)’이라는 값으로 응답을 제출했다면, 이상치 응답이 분석할 데이터 에 포함되지 않도록 해당 응답을 전체 평균 값으로 대체할 때 사용하는 겁니다. 값 대체는 전체 평균 이외에도 미응답, 0, 혹은 직접 입력한 숫자로도 할 수 있습니다.

1) 대상 변수로 주관식 숫자형 문항을 불러옵니다.

2) 새 변수 영역에 변수 유형을 ‘주관식 숫자’로 선택합니다. 그럼 작업 영역에 [값 대체] 버튼이 나타납니다.

3) 대상 변수 작업 영역에서 값을 변경하고 싶은 주관식 응답을 선택한 후 [값 대체] 버튼을 누릅니다. 평균, 미응답, 0 중 어떤 값으로 대체할지 선택하거나, 변경할 값을 직접 입력합니다.

5) 값 대체 작업을 한 이후 변수를 복사해온 뒤 오른쪽 상단의 [변수 생성] 버튼을 누릅니다. 변수 미리보기 후 [확인] 버튼을 누르면 값 대체가 적용된 주관식 숫자형 변수가 생성됩니다.