사실 분석이라고 하기도 뭣한데.. 그냥 단순히 빈도만 보아도 경향이 보이는 것들도 꽤나 있음

대표적인게 이번에 말이 많았던 3-b인데 아래 표처럼 당시 대부분 설문응답자가 C, D를 선택했을 정도로 자신이 없어했음


시험직후 설문 가지고 돌려서 3-b 관련해서 글쓴거 -> https://gall.dcinside.com/mathlogic/23149

시험직후 설문데이터 정리했던거(35명 응답기준, 최종적으로는 42명이 응답해줌) -> https://blog.naver.com/paradiseview/223614224880



3-b에 대한 분석은 #2에서 하도록 하고 여기서는 내가 데이터를 어떻게 정리하고 있는지에 대해서 적어봄

주요하게는 코드 기억 안나는 경우 데이터 확인 방법 예 & 왜 시험직후 설문을 굳이 따로 했는가에 대한 설명임



일단 이런 식으로 데이터 정리하고 있음

결과원본 = 결과 설문 데이터, 이건 쌓일 때마다 중간중간 넣어야겠지, 지금은 10명 쓴 상태

시험직후원본 = 시험직후 설문 데이터 42명에 대한 것

분류 1+2 = 양쪽 설문의 매칭이 되는 데이터

분류 1 = 시험직후 설문 데이터만 있는 데이터

분류 2 = 결과 설문 데이터만 있는 데이터(코드 기억 안나는 경우도 포함됨) -> 단, 2는 시험직후 설문 질문이 거의다 포함이기 때문에 사실상 1+2나 거의 다름이 없긴 함. 일단 분리만 해둔 상태


위 사진은 특정 어떤 학과에 대한 답변만 모은 것(위는 시험직후, 아래 결과 설문)

결과설문 연번 10번의 경우 시험직후 설문참여를 했다고 했으니 데이터가 시험직후 데이터 어딘가에 있겠지

이제 나이로 거르니 곧바로 2명만 남았고 이중 지역이 같은것은 딱 하나뿐이었으므로 시험직후 18번 = 결과 10번 이라고 확인이 가능

그래서 코드 기억이 안나면 기억은 안나지만 설문 했다고 체크해주면 됨


근데 내가 어차피 코드 기억안나면 결과설문에서도 비슷한 내용 물어볼 건데 굳이 시험직후 데이터를 별도로 얻고자 하는 이유는 아무래도 시험직후의 느낌이 가장 정확하니까임

나중엔 내가 각 문제마다 어떻게 답변했는지 기억이 잘 안날거라고 생각하고 실제로 이 갤러의 두 설문의 같은 질문에 대한 답변이 아래와 같이 상이하였음



이렇게 두 데이터가 상이할 경우 난 아무래도 시험직후 설문 데이터를 당연히 더 믿긴 하겠지. 그래서 분류 2 데이터를 분류 1+2에 합칠 때에는 이렇게 매칭이 가능한 데이터의 경우 겹치는 정보에 대해선 시험직후 설문 데이터로 가져올 예정임

다만 이러한 매칭 작업은 걍 노가다라 너무 그런 애들 숫자가 많으면 걍 안할수도..

하여간 이렇게 답변해주는거 하나하나가 다 나중에 시립대 지원할 너네 후배들한테 복 짓는거라고 생각함. 합격자들은 합격 축하하고 아닌 애들도 좋은 결과가 있길 바래