Many forms of research lead naturally to quantitative data.

많은 형태의 연구는 자연스럽게 정량적 데이터로 이어집니다.

A study of happiness might measure the number of times someone smiles during an interaction, and a study of memory might measure the number of items an individual can recall after one, five, and ten minutes.

행복에 대한 연구는 상호작용 중에 누군가가 웃는 횟수를 측정할 수 있으며, 기억에 대한 연구는 개인이 1분, 5분, 10분 후에 기억할 수 있는 항목의 수를 측정할 수 있습니다.

Asking people how many times in a year they are sad will also yield quantitative data, but it might not be reliable.

사람들에게 1년에 몇 번이나 슬픈지를 묻는 것도 정량적 데이터를 제공하지만 신뢰할 수는 없습니다.

Respondents' recollections may be inaccurate, and their definitions of ‘sad' could vary widely.

응답자들의 기억은 부정확할 수 있으며, '슬픈'에 대한 정의는 매우 다양할 수 있습니다.

But asking "How many times in the past year were you sad enough to call in sick to work?" prompts a concrete answer.

하지만 "지난 1년 동안 아파서 회사에 전화할 만큼 슬펐던 적이 몇 번이나 있었나요?"라고 묻습니다. 구체적인 답변을 요구합니다.

Similarly, instead of asking people to rate how bad a procrastinator they are, ask, "How many of your utility bills are you currently late in paying, even though you can afford to pay them?"

마찬가지로, 사람들에게 자신이 얼마나 미루는 사람인지 평가하라고 요청하는 대신 "지불할 여유가 있음에도 불구하고 현재 공공요금을 얼마나 늦게 지불하고 있습니까?"라고 물어보십시오.

Questions that seek concrete responses help make abstract concepts clearer and ensure consistency from one study to the next.

구체적인 답변을 구하는 질문은 추상적인 개념을 더욱 명확하게 하고 한 연구에서 다음 연구로의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

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