리커트 척도 데이터 분석 방법: 단계별 가이드

Likert 척도 데이터를 분석하려면 먼저 단일 Likert형 문항을 분석할 것인지, 아니면 다중 문항 Likert 척도를 분석할 것인지 결정해야 합니다. 단일 문항은 빈도, 백분율, 중앙값, 최빈값으로 요약하고 막대그래프로 시각화합니다. 여러 문항이 하나의 개념을 측정할 때만 이를 결합하여 척도 점수를 만들고, 이때 평균과 표준편차를 사용할 수 있습니다.

이 가이드에서는 이러한 차이점, 응답을 코딩하고 정제하는 방법, AI 또는 Excel을 사용하여 데이터를 단계별로 분석하는 방법을 설명합니다. 또한 차트, 그룹 간 비교, 실제 적용 사례, 잘못된 결과로 이어질 수 있는 흔한 실수도 다룹니다.

Likert 척도 데이터란 무엇인가

Likert 데이터는 사람들이 특정 의견에 얼마나 동의하는지, 얼마나 만족하는지, 또는 어떤 일이 얼마나 자주 발생하는지 묻는 설문조사 질문에서 얻어집니다. 전형적인 5점 척도 문항은 '매우 동의하지 않음'부터 '매우 동의함'까지로 구성됩니다.

애리조나 대학교(University of Arizona)의 평가 팀은 두 가지 종류의 데이터를 유용하게 구분합니다. "Likert 척도는 일련의 개별 질문을 통해 하나의 개념을 측정하는 다중 문항 심리 측정 도구입니다." 반면, Likert형 문항은 "다양한 유형의 응답 척도를 사용하여 측정되는 개별 문항"을 의미합니다.

이러한 차이는 그 어떤 공식보다 중요합니다. Boone과 Boone은 2012년 Journal of Extension에 게재한 논문에서 동일한 점을 지적했습니다. 그들은 이 두 가지가 "고유한 데이터 분석 절차를 필요로 하며, 그 결과 오용이나 실수가 자주 발생한다"고 썼습니다.

직장 설문조사에서는 "온보딩 교육이 내 직무를 수행하는 데 도움이 되었다", "이 제품을 추천하겠다" 등과 같이 Likert형 문항을 하나씩 보고할 수 있습니다. 반면 학술 연구에서는 여러 관련 문항을 하나의 Likert 척도로 결합할 수 있습니다. 자신이 가진 데이터가 어느 쪽에 해당하는지 알면 어떤 통계 기법을 사용해야 하는지 파악할 수 있습니다.

Likert형 문항 vs. Likert 척도

애리조나 대학교(University of Arizona) 웹페이지는 각 데이터 유형에 대해 Boone과 Boone이 제안한 절차를 다음과 같이 소개합니다:

측정 지표	Likert형 문항	Likert 척도 점수
집중경향치	중앙값 또는 최빈값	평균
변산성	빈도	표준편차
연관성	Kendall의 타우 B 또는 C	Pearson의 r
기타 통계 분석	카이제곱 검정	ANOVA, t-검정, 회귀분석

단일 문항에 대해 해당 페이지는 명확하게 설명합니다. 단일 문항은 "도수분포표와 같은 정렬 및 그룹화 기법이나 막대그래프와 같은 시각적 도구를 사용하여 개별 문항으로 분석해야 합니다." 또한 "이 데이터 유형에는 평균을 계산하는 것이 적절하지 않지만, 중앙값이나 최빈값을 사용하여 데이터를 분석할 수는 있습니다"라고 덧붙입니다.

다중 문항 척도의 경우 규칙이 더 유연해집니다. 동일한 페이지에서는 합산된 점수를 "연속형 데이터로 취급할 수 있으며 최빈값, 중앙값, 평균을 포함한 모든 집중경향치 측정값을 사용하여 평가할 수 있다"고 설명합니다.

실무적인 규칙은 간단합니다. 단 하나의 질문을 보고할 때는 그 분포를 보고하십시오. 여러 질문을 합산하여 만든 점수를 보고할 때는 평균을 보고할 수 있습니다.

시작하기 전에: 응답 코딩 및 정제하기

설문조사 내보내기 파일에는 답변이 텍스트로 저장되어 있을 수 있습니다. 각 답변에 숫자가 부여되어 있으면 분석이 훨씬 쉬워지므로, 먼저 코딩 작업부터 시작하십시오.

• 순서대로 코드를 부여합니다. 5점 동의 척도 문항의 경우, '매우 동의하지 않음'에 1을 부여하고 '매우 동의함'에 5를 부여합니다.
• 레이블을 유지합니다. 코드는 정렬과 계산을 위한 것입니다. 보고서에는 여전히 응답자들이 보았던 텍스트 단어를 사용해야 합니다.
• 역채점 문항을 뒤집습니다. 질문이 부정적으로 표현된 경우, 다른 문항과 결합하기 전에 코드를 역코딩해야 합니다.
• 공란 및 "해당 없음"을 처리합니다. 이들은 집계에서 제외하고, 제외된 개수가 몇 개인지 보고하십시오.
• 척도 길이를 확인합니다. 하나의 표에 5점 척도 문항과 7점 척도 문항을 혼용하여 사용하지 마십시오.

각 문항의 문구, 코드, 역채점 여부를 기록한 간단한 코드북을 작성해 두십시오. 이렇게 하면 다음 분기에도 동일한 분석을 반복해서 수행할 수 있습니다.

Likert 척도 데이터 분석 방법

아래의 3단계는 Powerdrill Bloom을 사용하지만, 설문조사 내보내기 파일을 읽을 수 있는 모든 도구에서 동일한 방식으로 작업할 수 있습니다. Excel 버전은 다음 섹션에서 다룹니다.

1단계: 설문조사 내보내기 파일 업로드 및 응답 코딩

설문조사 도구에서 응답 데이터를 CSV 또는 Excel 파일로 내보냅니다. 이때 각 행은 응답자 한 명을, 각 열은 질문 하나를 나타내야 합니다. 파일을 업로드하고 자연어로 척도를 설명합니다. 예를 들어 "D열부터 K열까지는 5점 동의 척도를 사용합니다"라고 입력합니다.

텍스트 답변을 1부터 5까지의 숫자로 코딩하도록 요청하고, 역채점 문항을 목록으로 제공하여 코드가 뒤집히도록 합니다. 그런 다음 문항별 유효 응답 수와 공란 또는 "해당 없음"의 개수를 요청하십시오. 다음 단계로 넘어가기 전에 이 수치들이 설문조사 도구의 총 응답 수와 일치하는지 확인하십시오.

2단계: 빈도, 중앙값, 최빈값으로 각 문항 요약하기

각 문항에 대한 빈도표(모든 응답 옵션의 빈도와 백분율)를 요청하십시오. 여기에 Boone과 Boone이 단일 문항에 대해 제안한 측정값인 중앙값과 최빈값을 추가합니다.

일부 팀은 '동의함' 또는 '매우 동의함'을 선택한 비율인 'Top-Two-Box' 수치를 보고하기도 합니다. 이는 직관적으로 읽기 쉬우며, 애리조나 대학교의 예시인 "학생의 90%가 자신감이 있다고 응답함"과 같은 목표를 설정할 때 유용합니다.

일부 문항들이 하나의 척도를 구성하는 경우, 응답자별 합산 점수를 구한 다음 그 점수의 평균과 표준편차를 요청하십시오. 독자가 어떤 질문이 점수에 영향을 미쳤는지 확인할 수 있도록 문항 수준의 표를 그 옆에 함께 배치하십시오.

3단계: 결과 차트화 및 그룹 간 비교

동의율이 가장 높은 문항부터 가장 낮은 문항 순으로 정렬된 각 문항의 응답 백분율 막대그래프를 요청하십시오. 당사의 막대그래프 제작 도구(bar graph maker) 페이지에서 차트 작성에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

차트를 공유하기 전에 빈도표와 대조하여 확인하십시오. 각 문항의 막대 합계는 100%가 되어야 하며, 레이블은 응답자가 실제로 본 문구와 일치해야 합니다.

그런 다음 부서, 지역, 고객 세그먼트 등 의사 결정에 중요한 그룹들을 비교하십시오. 크기가 다른 그룹들을 공정하게 비교할 수 있도록 그룹별 각 문항의 백분율 분포를 요청하십시오. 마지막으로, 동의율이 가장 낮은 문항들을 명시한 짧은 서면 요약을 요청하십시오.

Excel에서 Likert 데이터를 분석하는 방법

응답이 코딩되고 나면 Excel에서도 Likert 분석을 원활하게 수행할 수 있습니다. 한 문항의 코드가 응답자당 하나씩 B2:B201 범위에 입력되어 있다고 가정해 보겠습니다.

각 응답 수 계산하기. Microsoft는 COUNTIF 함수를 특정 기준을 충족하는 셀의 개수를 세는 방법으로 설명하며, 구문은 COUNTIF(range, criteria)입니다. =COUNTIF(B2:B201,1)부터 =COUNTIF(B2:B201,5)까지 입력하여 각 옵션의 개수를 계산합니다.

개수를 백분율로 변환하기. 각 개수를 유효 응답 수인 =COUNT(B2:B201)로 나눕니다. 결과의 표시 형식을 백분율로 지정합니다.

중앙값 구하기. =MEDIAN(B2:B201)을 사용합니다. Microsoft는 Likert 코드에서 중요한 세부 사항을 언급합니다. "집합에 짝수 개의 숫자가 있는 경우, MEDIAN 함수는 가운데에 있는 두 숫자의 평균을 계산합니다." 예를 들어 결과가 3.5로 나오면 중앙값이 두 응답 사이에 걸쳐 있음을 의미하므로 두 레이블을 모두 보고하십시오.

최빈값 구하기. 빈도표에서 가장 높은 빈도를 기록한 옵션을 확인합니다. 두 옵션의 빈도가 같다면 둘 다 보고하십시오.

Top-Two-Box 계산하기. '동의함' 또는 '매우 동의함'을 선택한 비율을 구하려면 =(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201)을 사용합니다.

피벗 테이블(PivotTable)을 사용하면 여러 문항에 대해 동시에 동일한 계산을 수행할 수 있습니다. 행 영역에 문항을, 열 영역에 응답을, 값 영역에 응답 개수를 배치합니다. 그런 다음 값을 행 합계 비율로 표시하도록 설정합니다.

실제 적용 사례

다음은 직원 200명을 대상으로 한 어느 5점 척도 문항의 예시 결과입니다. 문항 내용은 "온보딩 교육이 내 직무를 수행하는 데 도움이 되었다"입니다. 아래 수치는 실제 설문조사 데이터가 아닌 예시용입니다.

응답	코드	빈도	백분율
매우 동의하지 않음	1	10	5%
동의하지 않음	2	20	10%
보통	3	30	15%
동의함	4	90	45%
매우 동의함	5	50	25%

이 표를 바탕으로 다음과 같은 결과를 도출할 수 있습니다:

• 중앙값: 동의함. 1부터 5까지 순서대로 정렬했을 때, 100번째와 101번째 응답은 모두 '동의함'에 속합니다. 처음 세 옵션의 누적 빈도는 60개이며, '동의함'에 다음 90개의 응답이 포함되어 있기 때문입니다.
• 최빈값: 동의함. 가장 높은 빈도인 90을 기록했습니다.
• Top-Two-Box: 70%. '동의함' 45%와 '매우 동의함' 25%를 더한 값입니다.
• Bottom-Two-Box: 15%. '매우 동의하지 않음' 5%와 '동의하지 않음' 10%를 더한 값입니다.

명확한 서면 분석 결과는 다음과 같이 작성할 수 있습니다. "응답자의 70%는 온보딩 교육이 도움이 되었다고 동의한 반면, 15%는 동의하지 않았습니다." 이 문장은 관리자에게 "평균 점수는 3.75점이었다"라는 표현보다 훨씬 더 유용하며, 단일 문항에 대한 빈도 기반 분석 접근 방식에도 부합합니다.

Likert 데이터 차트화 방법

막대그래프는 단일 문항에 적합하며, 애리조나 대학교 웹페이지에서 언급한 시각적 도구 중 하나입니다. 여러 문항을 한 번에 보여줄 때는 누적 막대그래프를 사용하여 각 문항의 전체 분포를 한 행에 표시할 수 있습니다.

통계학 문헌에서 권장하는 레이아웃이 있습니다. Heiberger와 Robbins는 Journal of Statistical Software에서 다음과 같이 주장합니다. "우리는 Likert 및 관련 척도를 위한 주요 그래픽 표시 기법으로 분산형 누적 막대그래프(diverging stacked bar chart)를 추천합니다." 이 레이아웃에서는 중앙선을 기준으로 비동의 비율은 왼쪽으로, 동의 비율은 오른쪽으로 뻗어 나갑니다.

Excel에서 간단한 버전을 만들려면 비동의 백분율을 음수로, 동의 백분율을 양수로 입력하십시오. 그런 다음 누적 막대그래프를 삽입하고 총 동의율을 기준으로 문항을 정렬합니다. '보통' 비율은 중앙선에 걸치게 나누거나 별도의 열에 표시할 수 있습니다.

각 막대에 백분율을 표시하거나, 최소한 동의 및 비동의 합계를 표시하십시오. 이렇게 하면 두 가지 핵심 수치를 차트 자체에서 바로 보여줄 수 있습니다.

어떤 차트를 사용하든 모든 문항에서 응답 순서를 동일하게 유지하십시오. 비동의에는 한 가지 색상 계열을, 동의에는 다른 색상 계열을 사용하여 독자가 차트를 빠르게 훑어볼 수 있도록 하십시오. 복잡한 설문조사 데이터를 AI로 명확한 차트로 변환하는 방법 가이드에서 차트 정리에 대해 더 자세히 다룹니다.

그룹 간 비교

설문조사 결과는 부서 간 비교나 전년 대비 비교 등 다양한 비교 분석을 필요로 할 수 있습니다. 단일 Likert형 문항의 경우, 평균을 비교하기보다는 백분율 분포를 나란히 놓고 비교하십시오.

그룹의 크기가 서로 다른 경우가 많으므로 비교 결과를 각 그룹 내의 백분율로 제시하십시오. 12명 규모의 팀과 200명 규모의 팀은 비율을 통해서만 공정하게 비교할 수 있습니다.

통계적 검정이 필요한 경우, Boone과 Boone의 표에 따르면 Likert형 문항에는 카이제곱 검정을 권장합니다. 척도 점수의 경우에는 ANOVA, t-검정, 회귀분석을 권장합니다. 그룹 크기가 작으면 검정의 신뢰도가 떨어지므로 결과 옆에 그룹 크기를 함께 보고하십시오.

다음은 예시입니다. 온보딩 문항에 대해 150명 규모의 영업 팀은 72%가 동의한 반면, 50명 규모의 지원 팀은 58%가 동의했습니다. 이를 공정하게 보고하는 방법은 "영업 팀의 72%(n = 150)와 지원 팀의 58%(n = 50)가 동의했다"고 작성하는 것입니다. 이렇게 하면 독자는 단순히 두 백분율만 보는 것이 아니라 그룹 크기를 고려하여 차이를 판단할 수 있습니다.

결과 보고하기

애리조나 대학교의 지침은 평균 사용에 대해 명확한 경고를 보냅니다. 지침에서는 "분석 단계에서 응답 척도에 수치적 값을 부여하는 것은 적절하지 않다"고 명시하고 있습니다. 경고하는 잘못된 분석 결과의 예로는 "평균적으로 학생들은 자신감을 느끼고 있다" 등이 있습니다.

명확한 보고서에는 각 문항 또는 주제별로 다음 네 가지 요소를 포함할 수 있습니다:

• 질문 문구 및 응답 옵션.
• 유효 응답 수 및 공란으로 남겨진 개수.
• 표 또는 차트로 나타낸 분포.
• Top-Two-Box 및 Bottom-Two-Box 비율을 담은 명확한 한 문장.

동일한 문항을 장기적으로 추적하는 경우, 질문 문구와 응답 옵션을 동일하게 유지하십시오. 단어가 바뀌거나 옵션이 추가되면 이전 조사와의 비교가 불가능해지므로, 변경 사항이 있다면 보고서에 명시해야 합니다.

전체 보고서 작성을 원하신다면 당사의 설문조사 결과 보고서 가이드에서 구조와 레이아웃을 확인하실 수 있습니다. 분석 결과를 회의에서 발표해야 한다면 설문조사 결과 프레젠테이션 가이드에서 슬라이드 구성 방법을 확인해 보십시오.

피해야 할 흔한 실수들

• 단일 문항 평균 내기. 평균이 3.4점이라는 결과는 사람들이 의견이 갈린 것인지 아니면 미온적인 태도를 보이는 것인지 숨기며, 위의 지침에서도 이를 권장하지 않습니다.
• 문항 통계와 척도 통계 혼용하기. 개별 문항에는 빈도와 중앙값을 사용하고, 평균은 다중 문항 척도 점수에만 사용하십시오.
• 역채점 문항 누락하기. 부정적으로 표현된 문항을 역코딩하지 않으면 척도 점수가 왜곡됩니다.
• 보통 옵션을 무단으로 제외하기. Top-Two-Box 계산 시 '보통'을 제외했다면 보고서에 이를 명시하십시오.
• 그룹 간 단순 빈도 비교하기. 대신 각 그룹 내의 백분율을 사용하여 비교하십시오.
• 소규모 샘플 과대해석하기. 응답자가 10명뿐이라면 동의율이 60%에서 70%로 상승한 것은 큰 의미가 없습니다.

설문조사 응답 데이터가 복잡한 형태로 내보내기 되었을 때, Powerdrill Bloom을 사용하여 데이터를 코딩하고 빈도표와 차트를 손쉽게 생성해 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Likert 척도 데이터는 어떻게 분석하나요?

응답을 숫자로 코딩한 다음 빈도, 백분율, 중앙값, 최빈값으로 각 문항을 요약합니다. 분포는 막대그래프로 시각화합니다. 여러 문항이 하나의 척도를 구성하는 경우, 이를 합산하여 점수를 만들고 평균과 표준편차를 보고합니다.

Likert 척도 데이터의 평균을 낼 수 있나요?

단일 Likert형 문항의 경우, Boone과 Boone의 연구에 기반한 지침에 따라 평균을 내지 않고 중앙값이나 최빈값을 사용할 것을 권장합니다. 다중 문항 Likert 척도 점수의 경우에는 평균과 표준편차를 사용하는 것이 적절합니다.

리커트 척도 데이터에 가장 적합한 차트는 무엇인가요?

단일 문항에는 막대그래프가 적합합니다. 여러 문항을 다룰 때는 누적 막대그래프를 통해 각 문항의 전체 분포를 보여줄 수 있습니다. Heiberger와 Robbins는 Likert 척도를 표시하는 주요 시각화 기법으로 분산형 누적 막대그래프를 추천합니다.

Likert 척도 데이터는 서열척도인가요, 등간척도인가요?

단일 Likert형 문항은 순서가 있는 범주(서열척도)이므로, Boone과 Boone의 지침에 따라 중앙값과 최빈값을 사용할 것을 권장합니다. 반면 애리조나 대학교 웹페이지에 따르면 여러 문항을 합산하여 만든 점수는 연속형 데이터(등간/비율척도)로 취급할 수 있습니다.

Excel에서 Likert 척도 데이터는 어떻게 분석하나요?

COUNTIF 함수를 사용하여 각 응답의 개수를 세고, COUNT 함수로 나누어 백분율을 구한 뒤, MEDIAN 함수를 사용하여 중앙값을 구합니다. 피벗 테이블을 사용하면 여러 문항을 한 번에 집계할 수 있습니다. 그런 다음 백분율 데이터를 바탕으로 누적 막대그래프를 생성합니다.

출처: Boone and Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · University of Arizona, The Analysis of Scale Data · Heiberger and Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Microsoft Support, COUNTIF function · Microsoft Support, MEDIAN function.