광고전략은 흔히 아래 다섯 가지 질문에 답변하는 것에서 출발합니다.  

① 광고의 목표는?

② 광고의 목표집단(target audience)은?

③ 어떤 편익을 소비자에게 약속(promise)할 것이며 그 약속의 근거(support)를 어떻게 제시할 것인가?

④ 어떻게 브랜드를 차별화할 것인가?

⑤ 어떤 매체를 통해 광고 메시지를 전달할 것인가?

목표집단에 대한 약속과 근거(promise & support)로 구성된 광고 크리에이티브는 그 형식에 관계없이 기본적으로 아래와 같은 구조를 가지게 됩니다.

‘내가(개인으로서의 목표집단) 광고가 지향하는 어떤 행동을 하면 나는 미래의 주관적 경험으로서의 어떤 소비자 편익)을 얻을 것이다. 왜냐하면….’

광고 내용에 대한 평가 역시 위의 구조가 얼마나 잘 작동하는가가 주를 이룰 것입니다. 그런데 위의 광고 크리에이티브 구조가 잘 작동하기 위해서는 광고 크리에이티브가 관련성(Relevance), 독특성(Originality), 영향력(Impact)를 가지고 있어야 합니다. 그러므로, 다양한 광고 내용 평가항목이 있겠지만 Relevance, Originality, Impact(R.O.I)에 대한 평가를 공통적으로 고려하게 됩니다.

R.O.I를 질문하는 대표적인 문항을 정리해 보면 다음과 같습니다.

단일집약적인(single-minded) 광고 메시지는 제품(브랜드)과 관련성(relevance)이 있어야 하고 목표집단과의 관련성(relevance)을 가지고 있어야 합니다. 특히, 목표집단과의 관련성이 제품(브랜드)과의 관련성보다 더 중요합니다. 소비자 편익과 관련 없는 제품 특성을 전달하는 광고는 실패할 가능성이 큽니다. ‘세게 1위 브랜드’와 같은 기업 중심의 메시지는 소비자들에게 그와 같은 사실이 어떤 의미가 있는지 생각해볼 필요가 있습니다. 물론, ‘Avis is only No. 2 in rent cars So we try harder.’와 같이 제품(브랜드)의 특성이 소비자 편익의 근거간 된다면 이야기는 달라질 것입니다.

그런데 유사제품 군 내에서 유사한 목표시장에서 경쟁하는 player들은 근본적으로 유사한 소비자 편익의 약속과 근거들을 가지고 있을 것이므로 광고 크리에이티브 뿐만 아니라 광고전략 역시 독창성(originality)을 가질 필요가 있습니다. 경쟁 player와 동일한 소비자 편익을 제안하고 있는 것은 아니지, 약속하는 편익의 근거가 본질적으로 동일한 것은 아닌지 점검해보아야 합니다.

광고의 영향력(impact)이란 목표집단에게 광고가 전달하고자 메시지에 관심을 집중시킬 수 있는 광고의 역량을 의미합니다. 광고의 영향력(impact)는 매체와 광고 크리에이티브 측면에서 파악할 수 있습니다. 의외성이 있으면서도 목표집단이 광고 메시지 수용에 관대할 수 있는 시공간을 중심으로 매체전략을 구성할 때 광고의 영향력(impact)은 높아집니다. 또한, 광고가 목표집단의 니즈에 적합하면서도 경쟁자와는 차별화된 약속(promise)을 제시하고 그 근거(support)가 약속에 대한 믿음을 심어주는 경우 광고의 영향력(impact)은 높아집니다. 약속(promise)에 대한 근거(support)는 제품의 특성뿐만 아니라 소비자 실생활과의 관련성, 광고의 카피, 광고의 음악, 모델 및 광고의 분위기 등 일체의 요소들을 포함합니다.

광고의 영향력(impact)는 특히 광고 제품이 저관여(low involvement) 제품일 때 중요합니다. 껌과 같은 기호식품과 냉장고 등 내구성 소비자 구매 시 소비자들의 관여도는 다를 수 밖에 없고 이에 따라 정보탐색행위의 수준 역시 달라질 것이기 때문입니다. 물론 제품에 대한 관여도는 절대적으로 정해진 것은 아니며, 소비자의 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

흔히 광고효과측정 시 관성적으로 광고에 대한 호감도를 측정하고 그 점수에만 집착하기 쉽습니다. 그러나, 이런 기계적인 접근보다는 광고 전략의 큰 틀에서 광고가 광고의 목표를 제대로 구현하고 있는지를 파악하는 것이 보다 더 중요합니다.

2016/08/08 - [야행하는 리서치] - 8. 실험설계의 종류①

2016/08/13 - [야행하는 리서치] - 9.실험설계의 종류②_진실험설계

준실험설계는 무작위배정에 의한 실험집단과 통제집단의 동질성을 확보할 수 없는 실험설계입니다. 준실험설계에는 다시 어느 정도 인과관계를 추론해볼 수 있는 준실험설계와 인과관계 추론이 어려운 준실험설계로 나누어 볼 수 있습니다.

인과관계를 추론해볼 수 있는 준실험설계에는 비동질적 통제집단설계, 회귀-불연속 설계, 단절적 시계열설계, 통제-시계열설계 등의 방법이 있습니다. 이 중 비동질적 통제집단설계를 제외하면 시장조사보다는 공공정책평가에 좀 더 유용한 설계라고 판단되므로 비동질적 통제집단설계를 살펴보겠습니다.

비동질적 통제집단설계는 조사대상 집단을 두 개로 나누어 한 집단에는 실험처리를 하고 한 집단에는 실험처리를 하지 않고 사전·사후측정을 하는 실험설계입니다. 비동질적 통제집단설계는 통제집단 사전사후측정 설계와 유사하지만 무작위배정을 통한 실험집단과 통제집단의 평균적인 동질성 확보가 이루어지지 않는 점에서 차이가 있습니다. 다만 비동질적 통제집단설계는 짝지우기(matching) 등의 방법을 통해 통제집단을 최대한 실험집단과 유사하게 구성하려는 실험설계입니다.

인과적 추론의 요건을 충족하지 못했다는 점에서 인과관계 추론이 어려운 준실험설계를 전실험설계(pre-experimental design)라고 부르기도 합니다. 전실험설계에는 단일집단사후측정설계, 비동질적집단 사후측정설계, 단일집단 사전사후측정설계 등이 있습니다. 이 중에서 실무에서 빈번하게 적용하는 단일집단사후측정설계를 살펴보겠습니다.

단일집단사후측정설계는 일회성사례연구(one-shot case study)로써 하나의 집단에 실험처리를 하고 그 측정값을 실험결과(effect)로 보는 방법입니다. 예를 들어 광고를 본 후 광고효과를 측정하는 조사가 단일집단사후측정설계 방식에 해당합니다. 단일집단사후측정설계는 성숙요인, 역사요인, 선발요인, 상실요인 등의 내적 타당성의 저해요인을 제어할 수 없어서 인과관계 추론의 타당성을 거의 기대할 수 없습니다.

단일집단사후측정설계는 한계가 분명함에도 불구하고 비교적 비용이 저렴하고 조사기간 역시 절감할 수 있다는 점에서 실무에서는 너무나 빈번하게 활용하고 있습니다. 그러나 단일집단사후측정설계를 적용하면서도 실험결과를 평가하려는 시도는 대단히 모순적이고 이상한 시도입니다. 설문지와 조사설계를 표준화하고 결과를 DB化하여 최소한의 기준을 형성하려는 노력이 필요합니다.

2016/08/08 - [야행하는 리서치] - 8. 실험설계의 종류①

실험설계를 살펴보기 전에 실험설계를 묘사하는 기호들의 의미를 정리해 보면 아래와 같습니다.

진실험설계는 무작위배정을 통해 실험집단과 통제집단의 비교가 가능하고 독립변수가 조작가능하며, 경쟁가설의 통제가 가능한 실험설계를 말합니다. 진실험설계 중 현실적으로 많이 사용하는 설계의 유형에는 통제집단 사후측정 설계가 있습니다.

통제집단 사후측정 설계는 인과적 추론의 저해요인인 역사요인과 성숙요인, 그리고 회귀요인을 제거할 수 있습니다. 그러나, 실험처리 전에 실험집단과 통제집단의 관찰값이 동일한지 여부를 점검할 수 없다는 한계가 있습니다.

통제집단 사후측정 설계가 처리 전 실험집단과 통제집단의 관찰값을 알 수 없다는 점을 보완한 것이 통제집단 사전사후측정 설계 혹은 고전적 실험설계입니다.

통제집단 사전사후측정 설계은 사전측정과 사후측정을 실시하게 되므로 검사요인이 유력한 내적 타당성 저해요인으로 작용하게 됩니다. 진실험설계 중 가장 강력한 실험설계의 유형에는 솔로몬의 4집단실험설계가 있습니다. 솔로몬의 4집단실험설계는 일정 및 비용 상의 문제로 시장조사에서 본격적으로 적용하기에는 한계가 있습니다.

인과적 추론의 조건을 시간적 선행성, 공변화 및 경쟁가설의 배제라고 한다면 인과관계를 규명하기 위해서는 통계적 실험-설문조사 역시 인과적 추론의 조건에 맞게 계획해야 합니다.

그런데, 모든 실험이 인과적 추론의 조건을 충족한다는 것은 현실적으로 어렵고, 실험설계는 인과적 추론의 조건 충족 정도에 따라 진실험 설계, 준실험 설계, 비실험설계로 분류하게 됩니다.

시장조사에 빈번하게 이루어지는 횡단면 조사는 실험집단과 통제집단의 동질성을 확보하는데 한계가 있는 준실험설계에 근거해 이루어지는 경우가 일반적입니다. 검정의 대상이 되는 실험처리를 한 집단을 실험집단(experiment group)이라고 하고 실험처리를 하지 않고 실험집단과 비교하는 집단을 통제집단(control group)이라고 합니다.

진실험설계는 현실의 시장조사에 적용하기에는 무리가 따르지만 진실험설계에 대한 이해는 무척 중요합니다. 왜냐하면 실무에서 적용하는 다양한 실험설계의 준거가 되기 때문입니다. 마치 경제학에서 완전경쟁시장이 현실에 존재하지는 않지만 다양한 불완전경쟁시장에서의 자원배분의 성과를 판단하는데 기준이 되는 것과 유사하다고 생각하면 될 것 같습니다.

신제품개발은 기업의 지속적인 성장과 수입확보를 위해 필수적인 활동입니다. 그러나, 미국의 경우 평균 35~40%의 신제품이 실패하고, FMCG군은 거의 90%의 신제품이 실패하는 것으로 나타났습니다. 신제품개발의 주요 실패 원인은 기존제품과 차별화된 소비자 편익을 제안하지 못하기 때문입니다. 차별화된 소비자 편익의 제안은 통찰력 있는 소비자 이해에 기반을 두고 있는데, 소비자 이해의 중요한 수단이 되는 설문 조사가 소비자에 대한 정확한 이해를 제공하지 못하는 경우도 있습니다. 

뇌 과학의 설명에 의하면 인간의 뇌는 인간, 포유류, 그리고 파충류의 영역으로 구분된다고 합니다. 그런데 대부분의 소비재 구매의사결정은 포유류의 영역에서 감성적으로 이루어지는 반면, 언어로 된 설문 조사에 대한 응답은 인간의 뇌 영역에서 처리되므로 설문 조사만으로는  소비자의 구매의사결정을 예측하는 데 한계가 있을 수 밖에 없습니다. 구태여 뇌 과학의 설명이 아니더라도 설문지에 기반을 둔 정량조사는 응답자의 기억과 언어에 의존하기 때문에, 소비자 자신도 구체적으로 인식하지 못하는 잠재욕구를 발굴하는 데에는 어려움이 있습니다. 또한 제한된 시간에 제한된 인원을 대상으로 실시하는 소비자좌담회(Focus Group Interview) 역시 기존 제품이나 광고에 대한 반응을 점검하는 데에는 효과적이지만 소비자의 심층적인 감성과 잠재욕구를 잡아내는 데는 큰 힘을 발휘하지 못하기도 합니다.

기존 설문 조사의 한계를 극복하기 위해 관찰기법, ZMET, 뇌 영상 촬영법 등 새로운 조사기법들을 소비자 조사에 적용하고 있으며 실제로 기존 설문 조사로는 기대하기 어려운 성과를 내고 있습니다.  그런데 위와 같은 방법은 비용이 많이 들고 최종 조사결과를 도출하기까지 오랜 시간이 걸린다는 문제가 있습니다. 이러한 한계 때문인지 우리나라의 경우에 대기업들만 적극적으로 위 방법을 활용하고 있는 실정입니다.

비용과 시간 상의 제약 때문에 새로운 조사기법을 적용하기 어려운 상황에 처해있다면, 기존 설문 조사를 관성적으로 답습할 것이 아니라 기존 설문 조사의 한계를 극복하기 위해 노력을 기울일 필요가 있습니다.

우선 기존 2차 자료를 활용해서 시장과 소비자에 대한 개략적인 이해를 확보해야 합니다. 특히 2차 자료를 찾을 때 잊지 말아야 할 점은 자료를 통해서 얻고자 하는 정보가 무엇인지 명확히 하는 것입니다. 다음 단계의 조사나 의사결정에 필요 없는 2차 자료를 모으는 것은 조사가 아니라는 점을 명심해야 합니다.

만약 담당하고 있는 제품이나 프로젝트에 길이 보이지 않을 때는 현장으로 나가 소비자를 관찰해 보시길 권합니다. 정기적으로 소비자를 관찰하는 기회를 가지면 더욱 좋을 것입니다. 물론 관찰조사는 매우 전문적인 역량이 필요합니다. 그러나, 체계적인 조사설계를 바탕으로 성실하게 관찰하는 것을 반복한다면 뜻 밖의 소비자 통찰력을 얻으실 수 있습니다.

신제품 컨셉트 테스트를 위한 설문의 구성 역시 고민이 필요한 항목입니다. 우선 설문의 초반부에는 제품과 관련한 소비자 문제를 파악하는데 할애해야 합니다. 예를 들어 시내 버스의 움직임과 연동하는 VR 레이싱 게임을 기획하고 있다면 우선 휴대용 게임기 시장에서의 소비자 문제를 점검하는 것에서 설문을 시작하게 될 것입니다. 신제품 컨셉트 테스트를 위한 설문의 초반부에서는 응답자가 질문의 의도를 파악하지 않으면서도 신제품이 해결하려는 소비자 문제를 노출할 수 있도록 설문을 간접적으로 구성하는 것이 중요합니다. 또한, 2차 자료와 선행조사 및 소비자 관찰을 통해 소비자에 대한 높은 이해를 가지고 있어야 할 뿐만 아니라 소비자 언어로 설문을 작성하려고 노력해야 합니다.

신제품 컨셉트 테스트에 활용할 자극물 역시 가급적 실제 제품에 가장 근접한 시제품이나 영상으로 제공하는 것이 좋고 현재의 제품 개발단계에서 그것이 어렵다면 컨셉트 설명문 작성에 많은 주의를 기울여야 합니다. 신제품 컨셉트 테스트를 위한 설문의 후반부에서는 주어진 신제품 컨셉트의 특성이 당면한 소비자 문제 해결에 도움을 주고 있는지 즉, 소비자 편익이 무엇인지 파악해야 하고 더불어 직접적으로 신제품 컨셉트에 대한 수용도를 선호도, 구매의향, 추천의향 등 다양한 시각에서 점검합니다.

또한, 단발성의 신제품 컨셉트 테스트를 지양하고 설문지를 표준화하여 개별 설문 조사 결과의 비교가능성을 높이고, 설문 조사의 결과를 데이터베이스화하여 설문 조사 결과의 해석 및 의사결정의 기준을 지속적으로 정립해 나가야 합니다. 

신제품 컨셉트 테스트 개선을 위한 조직 차원의 지원과 노력을 기대하기 어려운 상황이라고 하더라도 개인적 노력을 지속한다면 개인의 능력개발과 경력관리에 큰 도움이 됩니다.

2011년 【 문제 2 】 다음은 요인분석(factor analysis)에 관한 질문이다.

1) 요인분석의 목적과 방법에 대해 논하시오. (12점)

요인분석은 여러 개체 중에서 유사한 속성을 지닌 대상을 몇 개의 집단으로 구분하여 전체 자료의 구조를 이해하고자 하는 탐색적 분석방법. 변수의 축소를 목적으로 하는 요인분석의 경우 알려진 요인을 검증하는 확인적 분석과 새로운 요인을 추출하는 탐색적 요인분석 방법이 있음. 탐색적 요인분석에는 다시 주성분분석과 공통요인분석이 있음.

2) 요인분석에 사용할 수 있는 변수들이 갖추어야 할 조건을 쓰시오.(9점)

요인분석에 사용하는 변수는 모두 등간척도 이상의 연속형 변수여야 하며,

입력변수들은 서로 독립적인 정규분포를 따르고 변수별로 등분산가정을 충족해야 함.

관측치의 사례수는 최소한 변수의 3배 이상이 되어야 하고

입력변수 간에는 어느 정도 수준이상의 상관관계가 있어야 함.

3) 아이겐값(eigen value)과 커뮤낼러티(communality) 값이 갖고 있는 통계적 의미와 두 값의 관계에 대해서 설명하시오.(9점)

요인분석에서 아이겐 값과 커뮤낼러티를 이해하기 위해서는 요인적재값(factor loading)을 알아야 함. 요인적재값(factor loading)이란 변수와 요인간의 상관계수를 의미함.

커뮤낼러티(공통성, communality)란 추출된 요인이 변수가 가지는 분산의 몇 %를 설명할 수 있는가를 나타낸 값으로 변수와 요인들 간의 요인적재값(factor loading)을 제곱한 값들의 합.

아이겐값(eigen value)란 추출한 한 요인이 설명하는 총변량으로 입력변수들의 요인적재값(factor loading)을 제곱한 값들의 합.

즉 요인적재값을 변수의 관점에서 공통요인으로 얼마나 설명할 수 있는가를 파악한 것이 커뮤낼러티라면 각 요인의 관점에서 얼마나 많은 변수를 설명하는가를 파악한 것이 아이겐값(eigen value)임. 요인분석에서는 일반적으로 아이겐 값이 1이상인 요인만을 선택함.   

<요인분석 핵심정리>

요인분석은 회귀분석과 함께 다변량 분석 중 출제될 가능성이 높은 분석방법입니다. 이미 출제된 바 있을 뿐만 아니라 시장조사 실무와 학계의 연구에서 빈번하게 활용하는 방법이므로 일별할 필요가 있겠습니다.

1. 요인분석의 개념

▶ 변수 상호간의 연관성을 분석하여, 변수들에게 공통적으로 작용하는 요인을 추출하여 전체 자료를 대변하게 하여 변수의 수를 줄이는 분석방법

2. 요인분석의 기본가정

① 요인분석에서 사용하는 변수들은 모두 연속형 변수

(등간척도나 비율척도로 측정한 양적 변수)

2011년 【문제 2】 추정된 회귀모형에서 독립변수와 종속변수의 관계를 설명하고 R제곱의 의미와 표준화회귀계수 beta에 내포한 의미에 대하여 설명하시오.(10점)

회귀분석은 독립변수와 종속변수들간의 함수적 관련성을 규명하기 위해 수학적 모형을 가정하고 이 모형을 측정한 변수들의 자료로부터 추정하는 분석방법으로 독립변수와 종속변수들간의 선형적 관계를 규명하여 자료의 구조를 파악하는 것이 그 목적임.

R제곱은 결정계수라고도 하며 독립변수의 종속변수에 대한 설명력의 크기를 나타내는 척도임. 다중회귀분석에서 독립변수의 수가 증가하게 됨에 따라 결정계수R 제곱의 값은 높아지게 됨. 이러한 문제점을 해결하기 위해 각각의 제곱합에 자유도를 나누어 사용하는 수정결정계수를 활용하기도 함. 

비표준화회귀계수를 독립변수의 종속변수에 대한 영향력의 지표로 사용하는 경우 독립변수의 측정척도에 따라 불안전성을 보이며 특히 다중회귀모형에 심각한 문제를 야기함. 이를 해소하기 위해 독립변수와 종속변수 모두 표준화하여 회귀계수를 구하게 되면 이를 표준화회귀계수 beta라고 하게 됨.

2015년 【문제 2】 S 레스토랑은 지난 2년간 일별 매출액 자료 등을 이용하여 다음의 회귀식을 추정하였다.

  yj = 70-12D1j+25D2j+35D3j+2xij

   yj : 추정된 일별 매출

    D1 : 여름이면 1, 그 외에는 0 D2 : 가을이면 1, 그 외에는 0

    D3 : 겨울이면 1, 그 외에는 0 Xij : 일별 신문 광고비(단위 : 백만원)

다음 각 물음에 답하시오. (30점)

(1) 위 추정 회귀식에 의거하여 조사목적을 추론하고, 회귀식을 해석하시오. (10점)

일별신문광고비와 일별매출과의 선형적 관계를 규명하는 것이 목적임. 이때 매출은 계절적 주기를 가지고 있어 이를 모형에 반영하기 위해 가변수를 활용하였음. 가변수를 이용해 계절적 변동요인을 반영하지 않으면 광고비의 영향이 과대추정되는 문제가 발생할 것임.

(2) 회귀식의 추정에 사용된 독립변수와 종속변수를 제시하고, 각 변수의 척도 형태를 제시하시오. (10점)

 회귀모형의 독립변수에 질적변수의 반영이 불가피한 경우 가변수를 활용하게 됨. 문제에서 독립변수는 광고비와 계절구분이며, 종속변수는 매출. 광고비와 매출은 연속형 변수인 반면, 계절구분변수는 범주형임.

(3) 위에서 추정된 회귀식을 기준으로 다음 물음에 각각 답하시오. (10점)

  가. 위 매장의 겨울 매출액은 봄과 얼마나 차이가 나는가?

  겨울 매출 – 봄 매출 = 70+35+2x -70-2x=35

   나. 위 매장의 가을 매출액은 여름과 얼마나 차이가 나는가?

 가을 매출 – 여름 매출 = 70+25+2x -70+12-2x=37

2013년 【문제 1】 새나라교육㈜는 취학전 아동을 대상으로 신개념 교육도서를 출시하면서 TV광고를 하기로 결정하였다. 마케팅팀은 TV광고 모델로 ① 유아교육 전공 유명 교수 ② 일반 주부 ③애니메이션 캐릭터의 3가지를 대안으로 놓고 소비자 조사를 통해 구매의도가 가장 높은 대안을 선택하기로 결정하였다.

3가지 광고 모델별로 TV광고를 제작한 후 취학 전 자녀를 둔 주부 90명을 초청하여 30명씩을 무작위로 3개의 독립된 방에 배정한 후 3가지 TV광고 중 하나씩을 보여준 후 해당 교육도서에 대한 구매의도(100점 만점)를 응답하게 하였다. 이들의 평균을 비교한 결과, 유아교육 전공 유명교수 > 일반주부 > 애니메이션 캐릭터의 순으로 구매의도가 높게 나타났다.

  새나라교육㈜의 마케팅팀장은 이러한 평균 차이가 TV광고모델의 유의한 차이인지 아니면 우연한 차이인지 여부를 알아보고자 한다. (30점)

(1) 위 사례를 확인하기에 적합한 분석방법을 제시하시오. (5점)

독립변수로 구분되는 3개 이상의 집단에 속한 종속변수값의 평균에 차이가 있는지 알아보는 분석방법으로 1개의 독립변수가 있으므로 일원분산분석법.

(2) 위의 해당 분석방법의 기본원리를 설명하시오. (7점)

분산분석은 집단간 평균들의 분산과 집단 내 관측치들의 분산을 비교하여 집단간 평균차 이를 동시에 검정하는 방법.

(3) 위의 사례에서 독립변수 및 종속변수는 무엇이고 각 변수의 척도 종류를 설명하시오. (8점)

 독립변수는 모델의 유형으로 명목형 척도이며, 종속변수는 소비자 구매의도로 비율척도임. 분산분석은 독립변수가 명목형이나 서열형 척도의 범주형이고 종속변수가 등간척도나 비율척도의 연속형일 때 적용하는 분석 방법임.

 (4) 해당 분석방법을 이용해서 가설검정을 위한 검정통계량은 무엇인지 설명하시오. (5점)

분산분석에서는 집단간 평균들의 분산과 집단 내 관측치들의 분산의 비율을 검정통계량으로 하여 집단간 평균의 차이여부를 검정함. 이 때 검정통계량은 분산분석의 가정과 F분포의 정의에 따라 F분포를 따르게 됨.

검정통계량 F=집단간 분산/집단내 분산

= (집단간 변량/자유도)/(집단내 변량/자유도)

= (집단간 변량/집단의수-1)/(집단내 변량/표본크기-집단의 수)

(5) 해당 검정통계량의 통계적 의미와 유의성 검정방법을 설명하시오. (5점)

 일원분산분석에서의 검정통계량은 집단간분산과 집단내 분산의 비율이므로 이 값이 크면 집단간 차이가 있는 것으로 판단함. 이 때 어느 정도 큰 값을 큰 값이라고 판단할 것인가가 문제.

 실제 관측결과로부터 계산한 F값을 주어진 자유도와 유의수준 하에서의 임계치와 비교하여 계산한 F값이 임계치보다 클 경우 집단간 차이가 없다고 판단할 강력한 증거가 없는 것으로 해석함.

 위 2013년 【문제 1】과 같이 경영지도사 시장조사론에서 배점이 높은 사례 문제는 흔히 사례를 주고 적합한 분석방법을 묻고 분석한 결과를 해석하는 방법을 묻거나, 통계분석 결과를 제시하고 그 결과를 해석하는 형태로 출제됩니다. 그러므로 자료를 해석하기 위해 필요한 가설검정에 대해 이해가 필요합니다. 우선 아래 용어를 이해하고 정확하게 사용할 수 있어야 겠습니다.

2015년 【문제 2】 아래의 표에 제시된 통계기법들로 변수들간의 종속관계 분석을 실시하고자 한다. 종속관계분석은 분석의 대상이 되는 변수들을 두 집단으로 나누어 어떤 한 집단의 변수(들)가 다른 변수(들)에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는데 이용하기 위함이라고 정의한다. 아래 표에 제시된 세 가지 기법에 관하여 다음 각 물음에 답하시오. (30점)

(1) 독립변수와 종속변수의 측정에 사용되는 척도의 종류를 모수통계(parametric statistics)척도와 비모수통계(nonparametric statistics)척도로 구분하여 ( ㄱ ) ～ ( ㅂ )을 채우시오. (15점)

(2) 각 통계기법들에 대한 활용사례를 ( ㅅ ) ～ ( ㅈ )에 제시하시오. (단, 답안작성시 다음 예시를 참고하여 작성하시오. (15점)

※ 예시: 다양한 휴대폰 소유자 집단간(독립변수)의 브랜드선호도(종속변수) 차이를 조사하는 경우에 사용되는 통계기법임

<시장조사를 위한 분석방법 핵심정리>

2015년 【문제 2】는 다변량분석의 분류에 대한 이해만 가지고 있으면 쉽게 답변가능한 문제입니다. 실제 실무에서는 마케팅 담당자가 모든 통계적 분석을 정확하게 이해하고 있을 필요는 어떤 경우에 어떤 분석을 활용해야 하는지 정도는 알고 있는 것이 좋습니다. 그래야 본인이 해결해야할 문제의 의사결정 근거가 될 가설을 수립하고 그 가설을 검정을 위해 자료를 수집·분석할 때 적합한 기획을 할 수 있기 때문입니다.

2012년 【문제 1】 다음 물음에 대하여 논하시오.(30점)

(1) Z검정(Z-test)과 t검정(t-test)의 차이점

정규분포 모집단을 가정할 경우 평균에 대한 Z검정은 모분산이 알려져 있을 때 적용함. 표본분산을 검정통계량에 사용하면 t검정 절차를

따르게 됨.  Z검정은 표본크기가 크고 중심극한정리를 적용할 수 있을 경우에는 모집단의 분포에 관계없이 활용할 수 있으나,

t검정의 경우에는 정규분포모집단을 가정하고 있다는 점에서 차이가 있음.

표본크기가 커질수록 t분포는 정규분포에 근사하므로 실무적으로는 t검정을 주로 활용하고 있음.

(2) t검정(t-test)와 일원분산분석(one-way ANOVA)의 차이점

두 집단의 평균을 비교할 경우 t검정 절차를 따르게 됨. 그런데 세 집단 이상의 평균을 비교할 때 t검정을 적용하게 되면 경우의 수가

늘어나고 이에 따라 검정 전체의 오차를 제어할 수 없음. 일원분산분석은 단순 평균비교가 아닌 집단간 평균들의 분산과 집단 내 관측치들의 분산을 비교하여 집단간 평균차이를 동시에 검정함으로써 검정 전체의 오차를 제어함. 

(3) 독립표본(independent sample) 평균검정과 대응표본(paired sample) 평균검정의 차이 비교

광고노출 후 태도변화나 의약품의 효과와 같이 두 개의 모집단을 비교해야 하는 경우, 처리 자극물인 광고노출이나 의약품 투약 외에

다른 요인은 완전히 동질적인 표본을 찾는 것은 현실적으로 불가능함. 이 때 동질적인 표본추출단위들끼리 하나의 쌍으로 나누어

동질적인 각 쌍에서 무작위로(랜덤하게) 선택한 하나의 표본추출단위에는 처리1을 적용하고 나머지에는 처리2를 적용하는 대용표본

평균검정을 적용하게 됨.

대응표본 평균검정은 독립표본 평균검정에 비해 자유도가 낮아져 신뢰구간이 커지고 검정력이 약화되는 한계가 있으나, 효과적인 쌍으로

구획할 경우 표본표준편차를 감소시켜 자유도의 손실에 다른 검정력 약화를 보전할 수 있음. 결국 잘 구획된 쌍으로 실시하는 대응표본의

평균검정은 독립표본의 평균검정보다 검정력이 우수할 가능성이 있음.

<통계적 추론 핵심정리>

경영지도사 시장조사론에서 통계적 추론이 독립된 문제로 출제된 경우는 많지 않습니다. 그러나, 회귀분석, 분산분석 등 분석 방법의

차이에도 불구하고 문제가 요구하는 자료의 해석은 통계적 추론과 관련된 지식을 필수적으로 요구하고 있습니다.

통계적 추론을 본격적으로 다루지는 못하더라도 기출문제의 자료 해석에 꼭 필요한 p-value에 대해서는 정확하게 이해해 두는 것이

좋겠습니다.

▣ 유의확률(p-값; p-value, probability-value)

▶ 유의확률은 검정통계량의 관측값에 대하여 귀무가설을 기각할 수 있는 최소의 유의수준

▶ 보다 작은 유의수준에서 귀무가설을 기각할 수 있을수록 대립가설에 대한 분명한 증거가 될 수 있음.

    즉 유의확률은 통계적 실험의 결과가 대립가설을 반대하는 입증 정도.

▶ 표본크기가 커지면 표준오차가 0에 근접하게 되므로 사소한 차이도 통계적으로 구분이 가능해짐.

    따라서 귀무가설이 사실이건 아니건 대부분의 경우 귀무가설을 기각하게 됨. 

  ☞ 귀무가설 하에서의 유의확률을 제시함으로써 유의수준 즉 잘못해서 귀무가설을 기각하는 오류를 허용하는 확률의 상한를

     임의로 정하는 문제를 해결할 수 있음. 유의확률을 제시하게 되면 의사결정자 스스로 본인의 위험에 대한 태도에 기초해

     귀무가설의 기각여부를 결정할 수 있음.