조사 과정 정보들이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인함으로써 가구원 특성에 따른 조사과정을 설계가 가능해지며 심층 분석에 유용한 변수를 찾아낼 수 있다. 분석 결과 조사기간에 따른 최대방문횟수 및 성공/실패여부, 최초접촉요일이 통계적으로 유의미한 차이를 보였기에 앞으로의 분석에서 조사기간과 최초접촉요일은 주요 변수로 사용된다.
가장 먼저 기초적인 분석의 하나로 새로운 조사과정 정보를 이용하여 분석하였다. 이 분석의 목적은 접촉용이도, 조사기간 등의 조사과정 정보들이 통계적으로 유의한 차이를 보이는지 알아보는 것이다. 예를 들어 접촉용이도, 조사참여반응은 성별이나 연령에 따라 각각 차이가 있는지, 조차참여반응은 응답여부에 따라 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 이러한 분석 결과는 성별 등의 가구원 특성에 따라 조사과정을 어떻게 설계할지에 대한 고민에 도움이 되는 정보를 줄 수 있다. 조사과정자료는 일반적으로 조사결과자료보다 많은 정보를 가지게 된다. 최근에는 빅데이터의 한 가지로 불리울 정도로 많은 정보를 가지며, 따라서 이러한 빈도분석이나 카이제곱 검정 등의 기초분석을 통해 분석에 사용 될 가능성이 높은 변수를 찾아내는 것은 중요한 작업이라고 할 수 있다. 조사에 따라서는 가구주의 특성이 조사과정에 영향을 미칠 수 있는 조사도 잘 설계된 표본에 따라서는 그 차이가 발생하지 않을 수도 있다. 따라서 이러한 기초분석은 조사과정자료의 특성을 이해하고 향후 심층분석에 사용 가능한 정보들을 찾아내는 작업으로 선행되어야 한다. 새로운 정보에 대한 각각의 카이제곱 검정은 다음에 정리되어 있다. 조사기간에 따른 최대방문횟수와 조사기간에 따른 성공/실패여부, 최초접촉요일이 통계적으로 유의한 차이를 보임을 알 수 있다. 그에 반해 성별에 따른 접촉용이도, 연령에 따른 접촉용이도와 연령에 따른 조사참여반응은 통계적으로 유의하지 않게 분석되었다. 이는 순차적 시험 조사 실험설계에 조사대상자에 대한 성별과 연령을 통제하여 동질성을 확보하였기 때문 이라고 판단된다. 조사기간과 최초접촉요일은 앞으로의 분석에서 조사과정자료의 차이를 검정하는데 주요 변수로 사용된다.