본 기사는 임상 시험 참가자 설문조사에서 AI와 질적 및 양적 연구에 맞춰 설계된 설문 분석 도구를 사용하여 참여 장벽에 대한 응답/데이터를 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석에 적합한 도구 선택하기
설문 응답을 분석하는 적절한 접근 방식은 수집한 데이터와 그 구조에 따라 다릅니다. 양적 데이터와 질적 데이터에는 각각 다른 도구가 필요하며, 각 방법은 독특한 가치를 제공합니다.
양적 데이터: 특정 장벽을 언급하거나 특정 옵션을 선택한 사람의 수와 같은 숫자 데이터를 다루고 있다면 Excel 또는 Google Sheets가 효과적입니다. 참여율이나 장벽 빈도에서 빠르게 응답을 집계하고 경향을 확인할 수 있습니다.
질적 데이터: 귀하의 설문조사에 개방형 질문이나 후속 질문이 포함되어 있는 경우(예: “임상 시험에 참여하는 데 주저하게 만든 이유는 무엇입니까?”) 응답의 양과 다양성은 금방 압도적으로 증가합니다. 수십 개에서 수백 개의 대화를 수작업으로 처리하는 것은 불가능합니다. 이러한 유형의 응답은 AI 분석을 통해 주제를 도출하고 공통 문제점을 강조하며 참가자 전반의 감정을 요약해야 합니다.
질적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 두 가지 도구 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
귀하의 개방형 설문 응답을 내보내 ChatGPT(또는 다른 GPT 기반 도구)에 붙여넣어 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 채팅하고 AI에게 “참여를 거부한 가장 흔한 이유는 무엇인가요?” 또는 “시골 응답자들 중 핵심 동기를 요약해주세요.”와 같은 직접적인 질문을 할 수 있습니다.
하지만, 이 방법으로 데이터를 관리하는 것은 매우 편리하지 않습니다. 질문을 다듬거나 더 깊이 파고들고자 할 때마다 데이터를 복사하고 다시 형식화해야 하므로 복잡한 반복 작업이 발생합니다. 대규모 데이터 세트는 빠르게 컨텍스트 제한에 도달할 수 있으므로 데이터를 조각낼 수도 있어야 하며, ChatGPT는 참가자 필터링, 후속 작업 추적 또는 인사이트 정리에 대한 도구를 제공하지 않습니다.
올인원 도구, Specific
Specific은 종단간 설문조사 워크플로우를 손쉽게 만들어주는 것을 목표로 설계되었습니다. 여기서 임상 시험 참가자에 대한 참여 장벽 설문조사를 생성하고 구조화 및 대화형 피드백을 수집하며 AI를 통해 결과를 분석할 수 있습니다.
Specific의 독창성: 답변을 수집하는 동안 스마트하고 상황에 맞는 AI 후속 질문을 던지므로 항상 추가적인 세부 사항과 명확한 답변을 얻을 수 있으며, 일반적인