교육 세션, 사후 점검 또는 직원 설문조사에서 빠르고 신뢰할 수 있는 피드백이 필요하며, 사람들이 실제로 설문지를 작성해야 합니다. 5점 리커트 척도는 이러한 균형을 잘 맞춥니다. 답변이 빠르고 거의 모든 사람에게 익숙하며, 연구에 따르면 응답 옵션을 더 추가해도 약 6점에서 신뢰도 향상이 멈춥니다[1].
하지만 "5점 리커트 척도"는 사실 단일한 도구가 아니라 여러 척도를 아우르는 개념입니다. 선택하는 레이블 세트(동의, 만족도, 빈도, 중요도 또는 품질)에 따라 데이터의 의미와 활용 방식이 달라집니다. 이 가이드에서는 표준 레이블 옵션, 각 옵션이 적합한 경우, 결과 점수 산정 방법, 그리고 설문 데이터 활용을 어렵게 만드는 일반적인 오류를 피하는 방법에 대해 다룹니다.
리커트 척도를 정의하는 요소는 무엇일까요?
렌시스 리커트는 1932년에 태도를 측정하는 구조화된 방법으로 이 형식을 도입했습니다. 단순히 예/아니오가 아니라 감정의 정도를 측정하는 것입니다[3]. 고전적인 리커트 척도 항목은 다음과 같은 네 가지 특징을 가지고 있습니다.
- 응답 옵션은 한쪽 극단에서 반대쪽 극단까지 순서대로 나열되어 있습니다.
- 중립적인 중간 지점
- 그 중간 지점의 양쪽에 대칭적인 레이블
- 점들 사이의 일정한 간격
네 가지 조건이 모두 충족되면 평균을 계산하고 그룹 간 비교를 신뢰할 수 있습니다. 하지만 이 중 하나라도 충족되지 않으면, 예를 들어 "동의/대체로 동의/다소 동의/동의하지 않음/강력히 동의하지 않음"과 같은 척도를 사용할 경우, 동의는 세 단계로, 동의하지 않음은 두 단계로만 나뉘는 불균형한 척도가 되어 계산이 복잡해집니다.
5점 척도의 작동 방식
각 응답 수준에는 숫자가 부여됩니다. 동의 척도의 경우, 1 = 매우 동의하지 않음, 2 = 동의하지 않음, 3 = 중립(동의도 반대도 아님), 4 = 동의함, 5 = 매우 동의함을 나타냅니다. 3을 기준으로 3보다 높은 점수는 동의에 가깝고, 3보다 낮은 점수는 반대에 가깝습니다.
질문에 맞게 레이블을 조정할 수 있습니다. 만족도의 경우: 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족. 가능성의 경우: 매우 가능성 낮음, 가능성 낮음, 보통, 가능성 높음, 매우 가능성 높음. 레이블을 도로 표지판으로 생각하세요. 레이블이 없는 중간 지점은 응답자가 추측하게 만드는데, 이는 설문조사에서 빈 교차로와 같습니다. 모든 지점에 레이블을 지정하면 더 일관된 데이터를 얻을 수 있습니다[1].
5가지 표준 5포인트 라벨 세트
대부분의 직장 설문조사에서는 다섯 가지 척도 유형 중 하나를 사용합니다. 세 가지는 양극단 척도로, 중립적인 중간값을 두고 두 극단적인 값으로 구성됩니다. 나머지 두 가지는 단극단 척도로, "전혀 없음"에서 "많이 있음"까지의 값으로 구성되며, 중간값은 중립적인 의견이 아닌 적당한 양을 나타냅니다. 엄밀히 말하면 단극단 척도는 리커트 척도와 유사하지만, 점수 계산 방식은 동일합니다.
1. 계약
규모 : 매우 동의하지 않음 / 동의하지 않음 / 중립 / 동의함 / 매우 동의함
이것은 가장 일반적인 형식이며, 대부분의 사람들이 "리커트 척도"라고 하면 떠올리는 형식입니다. 어떤 진술을 제시하고 응답자가 그 진술에 얼마나 동의하는지 알고 싶을 때 사용합니다.
적합한 제품:
- 교육 후 평가: "이 과정을 통해 업무에 필요한 기술을 습득할 수 있었습니다."
- 관리자 피드백: "제 관리자는 명확한 기대치를 설정합니다."
- 신입사원 설문조사: "첫 주에 제가 해야 할 일을 이해했습니다."
직접적인 경험을 평가할 때는 이 방법을 피하는 것이 좋습니다. 만족도 척도가 일반적으로 더 깔끔한 방법입니다.
2. 만족
규모 : 매우 불만족 / 불만족 / 보통 / 만족 / 매우 만족
만족도 척도는 의견 진술보다는 사건, 서비스 및 경험에 더 적합합니다. 질문은 응답자에게 주장에 대한 반응을 묻는 것이 아니라 경험 자체를 중심으로 전개됩니다.
적합한 제품:
- 워크숍 후 피드백: "오늘 워크숍에 얼마나 만족하셨습니까?"
- 직원 경험: "귀하는 전문성 개발 지원에 얼마나 만족하십니까?"
- 교육 평가(커크패트릭 레벨 1): "교육 자료의 질에 얼마나 만족하십니까?"
3. 회수
규모 : 전혀 / 거의 / 가끔 / 자주 / 항상
빈도 척도는 어떤 일이 얼마나 자주 발생하는지를 측정합니다. 특히 학습한 내용을 실제로 적용하고 있는지 확인하는 훈련 전이 연구에 유용합니다. 이 척도는 단극 척도로, "가끔"은 중간 정도의 빈도를 나타내며 중립적인 의견이 아닙니다.
적합한 제품:
- 행동 추적: "저는 이 교육에서 배운 기술을 일상 업무에 적용하고 있습니다."
- 경영 효율성: "제 상사는 제 업무 성과에 대한 피드백을 줍니다."
- 팀 건강: "저희 회의에서는 자유로운 토론 시간을 갖습니다."
실용적인 팁 하나 드리자면, 빈도를 나타내는 단어는 사람마다 다르게 해석될 수 있습니다. "자주"라는 단어가 어떤 응답자에게는 매일을 의미할 수 있지만, 다른 응답자에게는 매주를 의미할 수도 있습니다. 정확성이 중요하다면, "한 달에 한 번 미만 / 한 달에 한 번 / 일주일에 한 번 / 일주일에 여러 번 / 매일"과 같이 명확한 시간 단위를 사용하여 바꿔보세요.
4. 중요성
규모 : 전혀 중요하지 않음 / 약간 중요함 / 적당히 중요함 / 매우 중요함 / 극히 중요함
중요도 척도는 응답자가 실제로 무엇을 중요하게 생각하는지 보여주는 것이지, 당신이 추측하는 것을 보여주는 것이 아닙니다. 우선순위를 정하거나 대상의 요구에 맞춰 프로그램을 설계할 때 가장 유용합니다. 빈도와 마찬가지로, 이 척도 또한 단극 척도입니다.
적합한 제품:
- 인재 개발 요구 평가: "현재 업무에 있어 이 주제에 대한 교육이 얼마나 중요하다고 생각하십니까?"
- 복리후생 설문조사: "유연근무제는 직무 만족도에 얼마나 중요한가요?"
- 기능 우선순위 설정: "세션 중 실시간 피드백은 얼마나 중요한가요?"
5. 품질
규모 : 매우 나쁨 / 나쁨 / 보통 / 좋음 / 훌륭함
품질 척도는 프레젠테이션, 콘텐츠 또는 서비스 상호작용과 같은 결과물을 평가하는 데 사용됩니다. 만족도 척도와는 달리, 품질 척도는 결과물 자체에 대한 판단을 묻는 반면, 만족도 척도는 개인적인 반응을 묻습니다.
적합한 제품:
- 내용 평가: "진행자의 설명의 질은 어떠했습니까?"
- 벤더 평가: "받으신 지원의 품질을 평가해 주세요."
- 행사 피드백: "세션 자료의 질은 어땠다고 평가하시겠습니까?"
예시: 5개 문항으로 구성된 교육 후 평가
각 질문이 묻는 내용에 맞는 레이블 세트를 사용하는 한, 여러 레이블 세트를 혼합해서 사용하는 것은 괜찮습니다. 다음은 교육 및 개발팀에서 세션 종료 후 실행할 수 있는 간단한 평가입니다.
- "오늘의 내용이 귀하의 업무와 얼마나 관련성이 있다고 생각하십니까?" (만족도)
- "진행자의 강의 전달 방식은 어떠했습니까?" (질적 측면)
- "오늘 배운 내용을 적용하는 데 자신감이 생겼습니다." (동의)
- "향후 30일 동안 이러한 기술을 사용할 가능성은 얼마나 됩니까?" (가능성)
- "본 교육에서 다룬 기술을 현재 얼마나 자주 사용하십니까?" (후속 설문조사를 위한 기준선으로 사용 빈도를 파악합니다.)
설문지를 다음 날 이메일로 보내는 대신, 수업 마지막 5분 동안 실행하세요. 사람들은 경험이 생생할 때 답변하며, 시간이 지남에 따라 여러 그룹, 진행자 및 모듈별 점수를 비교할 수 있습니다.
점수 계산 및 해석 방법
채점 방법은 간단합니다. 각 문항에 대해, 각 난이도별 응답 수에 해당 난이도 값을 곱하고, 그 결과를 모두 더한 후 전체 응답 수로 나누어 평균값을 구합니다.
예를 들어, 50명이 질문에 답하고 5명이 '매우 동의하지 않음'(1), 8명이 '동의하지 않음'(2), 12명이 '중립'(3), 15명이 '동의함'(4), 10명이 '매우 동의함'(5)을 선택했다면, 계산은 (5×1) + (8×2) + (12×3) + (15×4) + (10×5) = 167입니다. 응답자 50명으로 나누면 평균은 3.34로, 동의 쪽으로 약간 치우칩니다.
평균값만 보지 말고 분포를 살펴보세요. 평균이 3.5라는 것은 모든 사람이 약간 긍정적이라는 의미일 수도 있고, 절반은 반대하고 절반은 강하게 찬성한다는 의미일 수도 있습니다. 분포는 평균값이 숨기고 있는 이야기를 보여줍니다.
5점 척도를 언제 사용해야 하고 언제 사용하지 말아야 할까요?
5점 척도는 광범위한 대상으로부터 빠르고 체계적인 피드백을 얻어야 할 때 효과적입니다. 교육 후 평가, 직원 만족도 조사, 행사 피드백, 고객 경험 조사 등 응답자의 노력과 데이터의 상세함 사이의 균형을 유지해야 하는 모든 상황에 적합합니다.
다음과 같은 경우 7점 척도를 고려하십시오.
- 여러 개의 연관된 질문이 아니라 하나의 독립적인 질문을 하고 계시는군요. 왜냐하면 하나의 항목이 추가 점수를 받을수록 더 큰 이득을 얻기 때문입니다.
- 여러 차례의 설문조사 주기에 걸쳐 태도 변화를 추적하고 있으며, 작은 변화까지 감지해야 합니다.
- 두 개의 유사한 프로그램을 비교하고 있으며, 응답이 중간에 집중될 것으로 예상합니다.
7점 척도는 5점 척도보다 약간 더 세밀한 측정을 제공하지만 그 차이는 미미합니다[2]. 이미 과거 결과가 있는 5점 척도 설문조사가 있는 경우 그대로 유지하십시오. 척도를 변경하면 기준점을 잃게 되는데, 이는 일반적으로 추가적인 정밀도 향상보다 비용이 더 많이 듭니다[2]. 대부분의 L&D 및 HR 사용 사례에서는 5점 척도 형식이 더 안전한 기본값입니다.
의도적인 이유 없이 동일한 설문조사에서 다양한 척도 길이를 혼합해서 사용하는 것은 피해야 합니다. 5점 척도의 만족도 질문과 7점 척도의 동의도 질문을 번갈아 사용하면 응답자가 답변을 다시 조정해야 하므로 혼란스럽고 일관성이 떨어집니다. 짝수 척도(4점 또는 6점)는 중립적인 선택지를 없애고 응답자가 한쪽으로 치우치도록 유도하려는 의도적인 경우에만 사용해야 합니다.
라벨 디자인 팁
모든 지점에 라벨을 붙이세요. 끝점만 표시하는 척도는 응답자가 중간 옵션이 무엇을 의미하는지 추측하게 만듭니다. 모든 항목에 레이블이 지정된 척도는 끝점만 레이블이 지정된 척도보다 더 신뢰할 수 있는 응답을 생성하는 것으로 나타났습니다[1].
중립적인 중간 지점을 유지하세요. 중간 옵션을 제거한다고 해서 척도가 더 신뢰할 수 있게 되는 것은 아니며[1], 진정으로 강한 견해가 없는 사람들에게 한쪽을 선택하도록 강요합니다. 중립적인 답변은 회피가 아니라 유효한 데이터입니다.
설문조사 전반에 걸쳐 동일한 방향을 사용하십시오. 동의 척도가 왼쪽이 "전혀 동의하지 않음"에서 오른쪽이 "전적으로 동의함"으로 되어 있다면 모든 항목에 대해 그 방향을 유지해야 합니다. 중간에 방향을 바꾸는 것은 흔히 발생하는 설계 오류이며, 혼란을 야기할 수 있습니다.
레이블 유형과 질문 유형을 일치시키세요. "피드백을 얼마나 자주 받으시나요?"라는 질문에는 동의 척도가 아닌 빈도 척도가 필요합니다. "동의/비동의"는 빈도를 묻는 질문에 적합하지 않은 척도입니다.
일반적인 실수를 피하기 위해
이중적인 질문을 던지는 것. "진행자는 지식이 풍부하고 매력적이었다"와 같은 질문은 두 가지를 동시에 묻습니다. 응답자는 진행자의 지식은 매우 풍부하지만 매력은 다소 부족하다고 느낄 수 있는데, 이를 명확하게 표현할 방법이 없습니다. 모든 복합적인 진술은 개별 항목으로 분리해야 합니다.
선도적인 표현을 사용하세요. "훌륭한 콘텐츠를 얼마나 즐겁게 보셨습니까?"와 같은 표현은 긍정적인 평가를 전제로 합니다. 응답자들은 질문이 원하는 답변 쪽으로 기울어지는 경향이 있어 점수가 부풀려지고 실제 문제점이 가려집니다. 따라서 "오늘 콘텐츠의 질을 어떻게 평가하시겠습니까?"와 같이 중립적인 표현을 사용하는 것이 좋습니다.
5점 척도를 모두 상호 교환 가능한 것으로 간주합니다. 만족도 점수와 동의도 점수는 둘 다 1부터 5까지의 척도이지만, 서로 다른 개념입니다. 두 점수를 평균 내어 하나의 지표로 사용하는 것은 서로 다른 측정 방식을 혼합하는 것입니다. 결과를 보고하고 비교할 때는 각 척도 유형을 구분하여 사용해야 합니다.
설문조사가 너무 오래 걸리는 경우. 설문조사가 길어질수록 응답자가 중도 포기하거나 내용을 읽지 않고 넘어가는 경우가 많아집니다. 교육 후 평가에는 보통 5~8개 문항이면 충분합니다. "혹시 몰라서" 질문을 추가하는 경우, 답변이 어떤 결정에 영향을 미치는지 먼저 확인하세요. 그렇지 않다면 삭제하는 것이 좋습니다.
연구 도중에 척도를 변경하는 것. 특정 레이블 세트로 기준선을 설정한 후 형식을 변경하면 비교가 불가능해지고 추세선이 무의미해집니다. 척도를 수정해야 하는 경우, 이를 새로운 기준선으로 간주하고 보고서에 변경 사항을 기록하십시오.
중립적인 선택지는 무시합니다. 중립적인 응답이 많다고 해서 완전히 무의미한 것은 아닙니다. 이는 응답자들이 의견을 형성하기에 충분한 정보나 경험이 부족하다는 것을 의미하는 경우가 많으며, 이러한 사실을 아는 것 자체가 유용합니다.
FAQ
5점 리커트 척도에서 평균을 계산할 수 있습니까?
네, 단서가 있습니다. 점수를 1부터 5까지 균등한 간격으로 간주할 경우, 평균은 항목이나 그룹을 비교하는 데 유용한 요약 자료입니다. 대부분의 교육 및 개발(L&D) 담당자와 인사 담당자는 이러한 방식을 사용하며, 척도가 균형 잡혀 있고 모든 항목에 레이블이 명확하게 표시되어 있다면 일반적으로 통용됩니다. 보다 엄격한 학문적 관점에서는 리커트 척도는 순서형 척도이지 등간형 척도가 아니므로 평균보다는 중앙값을 보고해야 한다고 주장합니다. 하지만 실제적으로는 시간 경과에 따른 변화를 추적하거나 진행자를 비교할 때 평균을 근사치로 간주한다면 충분히 사용할 수 있습니다.
리커트 척도와 평점 척도의 차이점은 무엇인가요?
평점 척도는 응답을 측정하는 데 사용되는 숫자 또는 레이블이 지정된 범위를 말합니다. 리커트 척도는 중립적인 중간점을 중심으로 순서가 정해지고 대칭적이며 모든 항목에 레이블이 지정된 특정 유형의 평점 척도입니다. 모든 리커트 척도는 평점 척도이지만, 모든 평점 척도가 리커트 척도는 아닙니다. 순추천지수(NPS) 질문은 0에서 10까지의 범위에 양 끝에만 레이블이 지정되어 있으므로 평점 척도이지만 리커트 척도는 아닙니다.
유효한 리커트 척도를 만들려면 항목이 몇 개나 필요합니까?
5점 척도의 단일 문항은 엄밀히 말하면 리커트 척도 유형이지만, 완전한 리커트 척도는 아닙니다. 리커트가 정의한 완전한 리커트 척도는 동일한 기본 개념을 측정하는 여러 문항을 결합하고, 각 문항의 점수를 합산하거나 평균하여 하나의 종합 점수를 산출하는 방식입니다. 인사 및 교육개발 업무에서는 일반적으로 단일 문항에 "리커트 척도"라는 용어를 사용하며, 이러한 용법은 널리 통용되고 있습니다. 중요한 것은 어떤 척도를 사용하고 있는지 정확히 아는 것입니다. 심리적 안정감이나 교육 적용 준비도와 같이 복잡한 개념을 측정할 때는 단일 문항보다는 여러 문항을 사용하는 것이 더 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
5점 리커트 척도를 사용하여 AhaSlides
응답을 얻는 것은 척도를 설계하는 것보다 더 어려운 경우가 많습니다. 설문 조사 후 며칠이 지나서 피드백을 수집하면 응답률이 떨어지고, 답변은 경험 자체보다는 기억에 기반한 내용이 되는 경향이 있습니다.
The AhaSlides 평가 척도 이 기능을 사용하면 한 슬라이드에 있는 여러 문항에 대해 참가자들이 점수를 매기도록 요청할 수 있습니다. 점수 범위를 1~5, 1~7 또는 원하는 범위로 설정하고, 위에 제시된 레이블 세트와 일치하는 레이블을 직접 작성할 수도 있습니다. 참가자는 QR 코드나 링크를 통해 휴대폰으로 참여할 수 있으며, 결과를 실시간으로 보여주고 각 문항의 평균 점수를 표시하거나, 공개할 준비가 될 때까지 숨길 수도 있습니다. 동일한 평가 척도를 사용하여 세션 후 피드백을 위한 별도의 설문조사를 실행할 수도 있으며, 심층 분석을 위해 데이터를 스프레드시트로 내보낼 수 있습니다.
특히 교육 평가의 경우, 교육이 진행되는 동안 참가자들과 함께 결과를 검토하면 진행자는 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있고, 일주일 후에 보고서를 보내는 것보다 훨씬 더 솔직한 사후 평가를 할 수 있습니다.
지우면 좋을거같음 . SM
[1] Jebb, AT, Ng, V., & Tay, L. (2021). 주요 Likert 규모 개발 발전에 대한 검토: 1995-2019. 심리학의 국경, 12, 637547. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8129175/
[2] Sauro, J. 5점 척도 또는 7점 척도를 사용해야 합니까? MeasuringU. https://measuringu.com/scale-points/
[3] Likert, R. (1932). 태도 측정 기법. 심리학 기록 보관소, 22 (140), 1-55.
