#### 1. 항목평정법 (Itemized Rating) **개념:** 항목평정법은 여러 개의 구분된 범주를 제공하여 응답자가 그 중 하나를 선택하도록 하는 평가 방법입니다. 일반적으로 리커트 척도가 이에 속합니다. **예시 데이터:** 제품 만족도 조사 **연구주제:** 새로운 스마트폰 모델에 대한 소비자 만족도 조사 **예시 질문:** ```python "새로운 스마트폰 모델에 얼마나 만족하십니까?" 1. 매우 불만족 2. 불만족 3. 보통 4. 만족 5. 매우 만족 ``` #### 2. 연속평정법 (Continuous Rating) **개념:** 연속평정법은 응답자가 연속적인 선상에서 자신의 의견을 표시하도록 하는 방법입니다. 이는 더 미세한 차이를 반영할 수 있습니다. **예시 데이터:** 서비스 품질 평가 **연구주제:** 고객 서비스 만족도 조사 **예시 질문:** ```python "서비스의 전반적인 만족도를 0에서 100까지의 점수로 표시해 주세요." 0----------------------------------------------------------100 ``` #### 3. 비율분할법 (Fractionation Method) **개념:** 특정 속성의 비율을 기준으로 다른 속성의 비율을 상대적으로 평가합니다. **예시 데이터:** 시간 사용 조사 **연구주제:** 학생들의 일과 시간 분포 조사 **예시 질문:** ```python 자동차 선택 시 고려하는 요인 중, 가격의 중요성을 100점이라고 한다면, 다음의 요인은 몇 점에 해당한다고 생각하십니까? 가격: 100점 디자인: ( )점 성능: ( )점 ``` #### 4. 고정총합척도법 (Constant Sum Method) **개념:** 고정총합척도법은 응답자가 주어진 총합을 여러 항목에 분배하는 방법입니다. 이는 각 항목의 상대적 중요성을 평가하는 데 유용합니다. **예시 데이터:** 마케팅 예산 배분 **연구주제:** 마케팅 채널별 예산 배분 조사 **예시 질문:** ```python "총 100점을 마케팅 채널별로 배분해 주세요." - TV 광고: _____점 - 온라인 광고: _____점 - 인쇄물 광고: _____점 - 기타: _____점 (전체 합이 100점이 되도록 입력해 주세요) ``` ### 결론 각 평가 방법은 특정 상황에 적합하게 사용됩니다. 항목평정법은 응답자가 선택한 범주를 통해 간편하게 데이터를 수집할 수 있으며, 연속평정법은 더 미세한 차이를 반영할 수 있습니다. 비율분할법과 고정총합척도법은 응답자가 여러 항목의 상대적 중요성을 평가할 때 유용합니다. 이를 통해 연구자는 더 정교하고 유의미한 데이터를 수집할 수 있습니다.