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■ 다국어 제공을 독립 변수로 볼 때
지원 언어가 13개로 확대되면 응답자가 자기 모국어로 답변할 수 있어 이해 오류가 줄어듭니다. 따라서 설문 완성률과 응답 정확도가 상승할 것으로 예상됩니다. 가설은 “지원 언어 수가 많을수록 응답 완성률이 높아진다”입니다. 이 경우 언어 다양성을 주요 독립 변수로 두고, 완성률을 종속 변수로 설정하면 됩니다.
■ 다국어 제공을 매개 변수로 볼 때
지원 언어가 늘어날 경우 응답자는 선택 과정에서 언어를 고르는 추가 단계를 거칩니다. 이 과정이 설문 전체 시간에 영향을 미쳐, 응답 피로도가 상승할 가능성이 있습니다. 따라서 “지원 언어가 응답 시간에 매개 효과를 나타낸다”는 가설을 세울 수 있습니다. 여기서는 언어 선택 시간을 매개 변수로 두고, 전체 응답 시간을 종속 변수로 검토하면 됩니다.
두 접근 중 어느 쪽이 연구 설계에 더 적합할지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/glossary.php
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-09-22 20:41
■ 독립 변수 접근의 강점
지원 언어 수를 직접 독립 변수로 삼으면 설문 완성률 차이를 언어 다양성 자체와 연결시켜 해석하기 쉬워집니다. 다만 “언어 수”가 실제 인지적 부담과는 별개일 수 있어, 언어 선택 자체가 아닌 언어 이해 수준을 함께 측정하면 더 설득력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 언어별 사전 이해도 검사를 추가하는 것이 바람직합니다.
■ 매개 변수 접근의 한계
언어 선택 시간을 매개 변수로 두면 응답 피로도와 전체 시간 사이의 인과관계를 탐색할 수 있지만, 선택 단계가 전체 응답 시간에 미치는 비중이 작아 통계적 검출력이 낮을 가능성이 있습니다. 또한 언어 선택 시간이 길어지는 이유가 단순히 단계 때문인지, 번역 품질 때문인지 구분이 필요합니다. 따라서 선택 단계 외에 번역 품질 평가 항목을 함께 포함하면 해석이 명확해집니다.
다음 단계에서는 두 접근을 병행해 독립 변수와 매개 변수를 동시에 모델링하고, 번역 품질과 언어 선택 시간을 별도 측정해 보시기 바랍니다.
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