온라인 설문을 진행하다 보면
같은 사람이
두 번 이상 응답한 것처럼 보이는
데이터가 발견될 수 있습니다.
이럴 때
무조건 삭제해야 할지,
그대로 사용해야 할지
고민하게 됩니다.
하지만
중복 응답은 먼저 기준을 세운 뒤 처리해야 합니다.
1️⃣ 정말 같은 응답자인지 확인하세요
이름이나 이메일이 같다고 해서
무조건 중복이라고 판단하면 안 됩니다.
가족이 같은 기기를 사용했거나,
동일한 기관에서
비슷한 환경으로 응답했을 수도 있습니다.
응답 시간,
연락처,
이메일,
IP 주소,
응답 패턴 등을
함께 확인하는 것이 좋습니다.
2️⃣ 완전히 동일한 응답은 점검이 필요합니다
모든 문항의 응답이 같고
제출 시간도 매우 가깝다면
중복 응답일 가능성이 높습니다.
특히
동일한 이메일이나
휴대전화 번호까지 반복된다면
한 건만 남기는 방법을
고려할 수 있습니다.
3️⃣ 어떤 응답을 남길지 기준을 정하세요
중복으로 판단했다면
첫 번째 응답을 남길지,
마지막 응답을 남길지
기준이 필요합니다.
일반적으로는
처음 제출된 응답을 남기거나,
응답자가 수정 목적으로
다시 제출한 것이 확인되면
마지막 응답을 남길 수 있습니다.
중요한 것은
모든 중복 사례에
같은 기준을 적용하는 것입니다.
4️⃣ 중복 여부가 애매하면 임의로 삭제하지 마세요
일부 문항만 비슷하거나
IP 주소만 같다는 이유로
바로 삭제하면
정상 응답까지 제외할 수 있습니다.
중복 여부가 명확하지 않다면
다른 정보와 함께 확인하고,
처리 근거를 남겨두는 것이 안전합니다.
5️⃣ 처리 과정은 반드시 기록하세요
중복 응답을 삭제했다면
몇 건을 제외했는지,
어떤 기준을 사용했는지
기록해야 합니다.
논문에서는
자료 정제 과정이나
연구 방법 부분에
중복 응답 제외 기준을
간단히 설명할 수 있습니다.
🔥 핵심 정리
중복 응답은
단순히 비슷해 보인다는 이유로
삭제하면 안 됩니다.
👉 중복 여부를 확인할 수 있는 여러 정보를 함께 검토하고, 사전에 정한 동일한 기준으로 처리해야 합니다.
📌 이렇게 보면 됩니다
✔ 응답 시간과 응답 패턴 함께 확인
✔ 이메일·연락처 등 식별 정보 점검
✔ 첫 응답 또는 마지막 응답 유지 기준 설정
✔ 애매한 응답은 임의로 삭제하지 않기
✔ 제외 건수와 처리 기준 기록하기
👀 많이 틀리는 포인트
IP 주소가 같다는 이유만으로 삭제하기 ❌
중복 사례마다 다른 기준 적용하기 ❌
비슷한 응답을 모두 중복으로 판단하기 ❌
삭제한 이유와 건수를 기록하지 않기 ❌
👉 좋은 데이터 정제는
중복 응답을 많이 삭제하는 것이 아니라, 명확한 근거와 일관된 기준으로 처리하는 과정입니다.
