데이터 파일 구성 셀(cell) : 행과 열이 교차하는 부분으로서 특정 변수에 대한 특정 케이스(응답자)의 응답치가 입력됨.

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1 데이터 파일 구성 셀(cell) : 행과 열이 교차하는 부분으로서 특정 변수에 대한 특정 케이스(응답자)의 응답치가 입력됨.
행(row) : 수평적 정보결합으로서 해당 케이스의 변수값들을 구성. 열(column) : 수직적 정보결합으로서 해당 변수의 케이스 값들을 의미.

2 새로운 데이터 파일 만들기 변수명이 정의되어 있지 않고 모든 cell들이 비어 있는 데이터 편집기 화면이 나타나며, 이미 데이터 편집기 화변에서 다른 데이터 파일을 사용하다가 저장하지 않은 상태에서 새로운 데이터 편집기 창을 열려고 하면 기존 데이터 편집기 파일을 저장할 지의 여부를 물어옴.

3 변수정의 : 데이터 편집기 파일 아래쪽에 있는 [변수보기]를 누르면 다음과 같은 화면이 나타나고, 데이터 파일상의 모든 변수들을 한꺼번에 정의해 줄 수 있음.

4 변수와 케이스 삽입 및 삭제 변수삽입 삽입하고자 하는 변수 위치의 바로 다음 오른쪽에 있는 변수명을 클릭 → 해당변수 전체가 블럭설정. 데이터(D) → 변수삽입(V) 혹은 도구모음의 “변수삽입”아이콘( )을 클릭. → 블럭설정된 변수가 한 칸 뒤로 밀리면서 새로운 변수자리가 생성됨

5 메뉴 바에서 데이터(D)를 통해서 변수와 케이스를 삽입하거나, 행과 열이 시작 하는 곳에서 마우스 오른쪽을 클릭해 좌측과 같은 창을 띄워서도 변수와 케이스를 삽입 하거나 삭제할 수 있다.

6 편집(E) → 지우기(E), 혹은 key를 누르거나, 마우스 오른쪽 클릭하여 “지우기”를 선택해도 됨.
변수삭제 : 삭제하고자 하는 변수를 블럭설정. 편집(E) → 지우기(E), 혹은 key를 누르거나, 마우스 오른쪽 클릭하여 “지우기”를 선택해도 됨. Del

7 케이스 삽입 : 삽입하고자 하는 케이스 번호를 클릭하여 블럭설정.
데이터(D) → 케이스 삽입(I), 혹은 도구모음의 “케이스 삽입” 아이콘( )을 클릭. 삽입하고자 하는 케이스에서 마우스 오른쪽 클릭을 통해서도 케이스 삽입이 가능함.

8 케이스 삽입결과 케이스 삭제 : 삭제하고자 하는 케이스를 불럭설정한 다음, 변수 삭제의 경우와 같은 절차를 따름.

9 변수 및 케이스의 선택, 복사, 잘라내기 및 붙여넣기
[편집(E)] 메뉴 중의 잘라내기(T), 복사(C), 붙여넣기(P) 등의 기능을 이용하여 테이터 파일의 일부분을 같은 파일 내의 다른 위치, 혹은 다른 파일로 쉽게 이동할 수 있음. 절차 한 개의 셀을 지정하여 복사(혹은 잘라내기)를 하는 경우에는 복사(혹은 잘라내기)를 원하는 데이터셀을 마우스로 클릭하여 선택. 여러 개의 cell을 지정하여 복사(혹은 잘라내기)를 하는 경우에는 마우스를 누른 상태로 끌어당겨(drag) 복사(혹은 잘라내기)를 원하는 다수의 데이터 셀을 선택. 셀 이동과 관련된 key 케이스의 맨 처음 셀로 이동 key 케이스의 맨 마지막 셀로 이동 변수의 맨 처음 케이스로 이동 + 변수의 맨 마지막 케이스로 이동 한 케이스 전체 선택 한 변수 전체 선택 몇 개의 셀 블록 설정 or or or Shift SpacrBar Ctrl

10 [편집(E)] → [잘라내기(T)] or [복사(C)]
복사하거나 자라둔 데이터를 덧붙이기 할 새로운 위치를 선택한 후, [편집(E)] → [붙여넣기(P)]를 누름. 케이스로 이동 : 수백명의 응답자들로부터 수집한 데이터를 코딩한 데이터 파일에서 특정 응답자(케이스)의 응답내용을 보기 위해서는 방향키나 페이지 이동키를 이용하는 방법 이외에 간단한 방법으로 해당 케이스의 내용을 찾아갈 수 있음.

11 파일합치기 실제적으로 수집된 설문지(혹은 데이터) 모두를 한 사람이 입력하지 않고 두 사람 이상이 나누어서 코딩하는 경우가 흔히 발생하며, 이러한 경우 여러 사람이 코딩한 파일들을 합하여 하나의 온전한 데이터 파일로 만들어야 함. 케이스 합치기 : 동일한 변수로 구성된 상이한 케이스들을 합치는 기능으로 설문지 100부를 코딩하는 데 있어서 두 사람이 50부씩 나누어 코딩한 후 이를 합하는 경우. → 6명의 응답자들로부터 자료를 수입하여 두 사람의 입력자들이 세 명씩의 응답자들의 자료를 코딩한 경우. +

12 데이터 편집기에서 “data01.sav”파일을 불러온 후 다음의 절차를 따르면 된다.
[열기(O)]를 선택하면 좌측과 같은 창이 열리게 된다.

13 기준으로 나누어 작업한 파일을 파일합치기(G)
코딩작업을 하는 경우 여러 명이 나누어서 하는 경우가 있다. 이 경우 케이스를 기준으로 나누어 코딩을 하거나 변수를 기준으로 코딩을 나눌 수 있으며, 각각 케이스와 변수를 기준으로 나누어 작업한 파일을 파일합치기(G) 기능을 통해 하나의 파일로 만들 수 있다.

14 두 번째 자료입력자가 변수명을 x1, x2, x3으로 하지 않고, 첫 번째 자료입력자와는 다른 변수명으로(예를 들어, x4, x5, x6)으로 입력한 경우의 케이스 합치기 절차 → 두 번째 응답자가 “data03.sav”파일로 저장한 경우.

15 1 2 을 누른 상태에서 대응되는 x1와 x4를 선택 후 [대응(A)]을 클릭. Ctrl 왼쪽 “대응되지 않은 변수(U)”에 6개의 변수들이 나타나 있음 → 현재 작업중인 파일(data01) 상의 변수에는 ()표시가 붙어 있고, 추가적으로 불러와야 한 파일(data03) 상의 변수에는 (+) 표시가 붙어 있음. 첫 번째 자료입력자의 x1 변수와 두 번째 자료입력자의 변수 x4가 같은 변수이므로 이를 서로 대응시켜주어야 함. 4 3

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17 변수 합치기 : 여러 사람이 설문지의 일부분씩을 맡아서 코딩하는 경우가 있음 → x1, x2, x3, x4, x5, x6 등 여섯 문항으로 구성된 설문지를 이용하여 5명의 응답자들로부터 자료를 수집한 경우 → 두 사람의 입력자들이 설문항목(변수) 세 개씩 맡아서 코딩하여 각각 “data04”와 “data05”로 저장한 후 이를 합치는 과정. +

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19 두 번째 자료입력자가 변수명을 x4, x5, x6으로 하지 않고, 첫 번째 자료입력자와 같은 변수명으로( x1, x2, x3)으로 입력한 경우의 변수 합치기 절차.
현재 작업중인 데이터 파일(data04)상의 변수들에는 ()표시가 붙어 “새로운 작업 데이터 파일(N)”상자에 나타나 있고, 새롭게 추가될 데이터 파일(data06)상의 변수들에는 (+)표시가 붙어 “제외된 변수(E)”상자에 나타나 있으며, 이 상태에서 data06.sav 파일의 변수이름 x1, x2, x3을 각각 x4, x5, x6으로 바꾸어 주어야 함.

20 1 2 4 3

21 5 6 7

22 자료의 코딩 자료코딩의 개요 : 수집된 응답자료를 컴퓨터에 입력하기 위하여 숫자로 표현하는 것으로 자료를 코딩할 때 가장 중요한 사실은 분석방법을 생각하면서 코딩해야 하는 것이다. 그러므로 설문지 – 코딩 – 분석이 연계성을 갖도록 설문지가 개발되어야 함. ID 부여 : 개인별로 ID(Identification number)를 기입하는데, 응답자의 숫자에 따라 column의 수가 결정됨. 단일 응답 혹은 복수 응답 “다음의 콘도나 리조트 중 가장 많이 이용해 보신 경험이 있는 것은 어떤 것입니까 ? 하나만 표시해 주십시오. → 응답대안이 10개이므로 01 ~ 10 중 한 번호로 코딩한다. “다음의 콘도나 리조트중 직접 이용해 보신 경험이 있는 것은 어떤 것들입니까 ? 해당 난에 모두 표시해 주십시오.” → 각각의 콘도, 리조트는 하나의 칼럼에 코딩하며, 이용경험이 있으면 1, 없으면 0으로 코딩하므로 전체 9개 칼럼을 사용. 금호콘도 대명콘도 사조마을 일성콘도 코레스코 클럽 하일라 풍림후렌드리 한국콘도 한화콘도 경험없음 금호콘도 대명콘도 사조마을 일성콘도 코레스코 클럽 하일라 풍림후렌드리 한국콘도 한화콘도

23 개발형 질문(open-ended questions) : 코딩방법에 대한 사전 지침을 매우 구체적으로 마련해야 하며, 이를 위해 응답자들의 응답을 개략적으로 살펴보고 몇 가지 유형으로 나누어 범주를 정하게 되는데, 필요에 따라 코딩을 진행하면서 범주대안을 추가할 수도 있다. 이때 “기타” 범주에 너무 많이 분류되지 않도록 한다. 많은 응답들이 기타에 분류되면 분석결과의 가치가 떨어지기 때문이다. 결측값(missing value) : 처리시 변수의 값이 가질 수 있는 대안 이외의 값을 부여(응답자가 응답을 하지 않은 경우). 부여하는 값의 크기 : 응답이 정도 혹은 긍정/부정의 형태인 경우 많은 정도 또는 보다 긍정적일수록 높은 값을 부여하며 분석결과의 해석이 용이(역 척도(reverse scale)인 경우 그대로 코딩하고 분석을 위한 명령에서 recode 명령을 주면 됨). 코딩담당자(coder) : 개방형 질문에 대한 응답을 코딩할 때 주어진 지침에 따라 진행하며, 설문지가 많은 경우 1 인당 몇 개 설문지의 모둔 문항을 맡아서 코딩하면 일관성이 떨어지므로 코딩담당자별로 몇 개의 문항을 맡아서 하면 코딩의 일관성을 유지할 수 있고 효율성을 높일 수 있다. 태도 : 나쁘다 좋다 관여도 : 중요하지 않다 중요하다

24 Cable TV Shopping 구매경험 소비자 대상 설문지
⑴ 귀하는 XX cable TV shopping에서 금년에 제품을 구매한 적이 있습니까 ? (명목척도) ⑵ 귀하가 금년이나 그전에 구매한 제품은 다음 중 어느 것입니까 ? 대항 난에 모두 표시하십시오. (명목척도) ⑶ 귀하가 XX cable TV shopping에서 구매한 후의 전체적인 만족도는 어느 정도 입니까 ? 해당 난에 표시해 주십시오. (간격척도) ⑷ 귀하는 앞으로 XX cable TV shopping에서 구매할 의사가 있습니까 ? (간격척도) ⑸ 귀하는 기회가 되면 다른 사람에게 XX cable TV shopping에서 구매하도록 추천하시겠습니까 ?(간격쳑도) ⑹ 귀하의 성별은 ? ⑺ 귀하의 연령은 ? (2001 – 출생년도 ; 간격 또는 명목척도) 과거 구매한 적이 있으나 금년에는 구매한 적이 없다. 금년에는 구매한 것이 있다. 식품 의류 운동기구 가전제품 기타 매우 불만족 불만족 보통 만족 매우 만족 절대로 구매하지 않겠다. 구매하지 않겠다. 모르겠다. 구매하겠다. 반드시 구매하겠다. 절대로 추천하지 않겠다. 추천하지 않겠다. 모르겠다. 추천하겠다. 반드시 추천하겠다. 남 여 20세 미만 40세 이상 ~ 50세 미만 20세 이상 ~ 30세 미만 50세 이상 ~ 60세 미만 30세 이상 ~ 40세 미만 60세 이상

25 코딩지침 Column 질문번호 변수 코딩방법 1 ~ 3 - ID 번호(V1) 001에서 시작 4 1 구매경험(V2) 0 = 금년에 구매한 적이 없다. 1 = 금년에 구매한 적이 있다. 5 ~ 9 2 식품구매(V3) 의류구매(V4) 운동기구구매(V5) 가전제품구매(V6) 기타구매(V7) 0 = 구매한 적이 없다. 1 = 구매한 적이 있다. 10 3 만족도(V8) 1 = 매우 불만족 4 = 만족 2 = 불만족 5 = 매우 만족 3 = 보통 11 구매의도(V9) 1 = 절대 구매하지 않음 4 = 구매함 2 = 구매하지 않음 5 = 반드시 구매함 3 = 모르겠다 12 5 추천의도(V10) 1 = 절대 추천하지 않음 4 = 추천함 2 = 추천하지 않음 5 = 반드시 추천함 13 6 성별(V11) 1 = 남 2 = 여 14 7 연령(V12) 1 = 20세 미만 4 = 40세 이상 ~ 50세 미만 2 =20세 이상 ~ 30세 미만 5 = 50세 이상 ~ 60세 미만 3 = 30세 이상 ~ 40세 미만 6 = 60세 이상 HWP나 word processor에서 코딩할 경우에 필요하나 SPSS의 데이터 편집기에 직접 입력한느 경우에는 ID번호를 코딩하지 않는다.

26 코딩결과의 예 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14