정량적 데이터
정량적 데이터(Quantitative Data)는 정밀하고 통계적이며 수치적인 측정을 통해 얻는 데이터다. 값이 숫자 또는 수치적 등급으로 표현되어 계산·비교·통계 처리가 가능하다는 점이 핵심이다.
조건
- 표본 대표성: 통계학적으로 견본이 될 수 있는 표본을 대량으로 사용한다
- 분석 가능성: 합산·평균·표준편차 등 분석 가능한 정보를 제공해야 한다
- 재현성: 일정한 간격을 두고 조사를 반복할 수 있어야 한다
- 객관성: 관찰자의 주관이 개입되지 않아야 한다
정성 데이터와의 차이
| 구분 | 정량적 데이터 | 정성적 데이터 |
|---|---|---|
| 형태 | 숫자, 등급 | 텍스트, 이미지, 인터뷰 |
| 질문 | 얼마나, 몇 번 | 왜, 어떻게 |
| 처리 | 통계·수치 분석 | 내용 분석·코딩 |
| 강점 | 일반화, 규모 | 맥락 이해, 동기 탐색 |
둘은 경쟁이 아니라 보완 관계다. 정량은 “무엇이 얼마나”를, 정성은 “왜 그런가”를 설명한다.
데이터 척도
| 척도 | 특징 | 예 |
|---|---|---|
| 명목(Nominal) | 분류만 가능 | 성별, 색상 |
| 순서(Ordinal) | 순서 의미 | 만족도 1~5 |
| 구간(Interval) | 차이 의미, 0은 임의 | 섭씨 온도 |
| 비율(Ratio) | 차이·비율 의미, 절대 0 | 키, 나이, 매출 |
수집 방법
- 설문(리커트 척도 등)
- 로그·트래킹 이벤트
- 센서 측정
- 거래·결제 데이터
- A/B 테스트 결과