Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.103-113
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2009
표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.
통계조사에서 단위 무응답은 표본크기를 축소시켜 추정값의 효율을 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 주요 관심변수에 대해 응답자와 무응답자간의 차이가 존재하는 경우 무응답 편향(bias)을 발생시키는 요인으로 일반적으로 가중값 조정방법을 이용하여 보정한다. 대부분의 조사에서 무응답 표본에 대한 정보를 얻는 것은 현실적으로 매우 어려우며, 무응답으로 인한 추정값의 편향 정도를 파악하는 것 또한 쉽지 않다. 통계청에서는 2010년, 2011년 가구패널조사인 가계 금융조사를 실시하였다. 2010년 1차 웨이브는 1만 가구에 대해 모두 응답한 정보를 가지고 있으며, 2011년 2차 웨이브에는 부재, 거부 등으로 인한 무응답 표본(약 10%)이 존재한다. 본 연구에서는 2차 웨이브의 무응답 표본들을 무응답 성향이 강한 표본으로 가정하고 1차 웨이브에서 무응답가구로 분류한 후 무응답 가구의 특성과 무응답 편향정도 및 무응답 조정 효과를 분석하였다.
이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.
가중치 조정(weighting adjustment)으로 단위 무응답(unit nonresponse)을 처리하는 문제에서 성향점수를 추정하는 모형을 만들기 위해 응답변수와 관심변수를 동시에 고려하는 다변량 회귀나무(multivariate regression tree)기법을 제안하였다. 효과적인 무응답 조정층 구축을 위해 응답한 개체들만 사용하는 경우와 모든 개체들을 사용하는 경우를 제시하고 이 두방법을 편향의 관점으로 비교한다.
이상점과 무응답이 동시에 존재하는 경우에는 무응답만 있는 경우에 비해 무응답 대체의 성능이 떨어지게 된다. 이러한 경우에는 먼저 이상점을 탐지하고, 탐지된 이상점의 영향력을 축소한 후 무응답 대체를 실시하여야 한다. 본 논문에서는 이상점의 영향력을 축소하여 무응답 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 이를 위해 She and Owen (2011)이 제안한 이상점 탐지법을 살펴보았고, 탐지된 이상점의 영향력을 줄이기 위한 방법으로 흔히 사용되는 가중치 조정법과 이상점 대체법을 살펴보았다. 또한 이상점 처리 방법을 적용한 무응답 대체법을 살펴보았으며 모의실험과 사례분석을 통하여 이상점 영향력 축소 효과를 살펴보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1183-1194
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2012
설문조사를 실시할 경우 무응답이 발생하지 않는 경우는 매우 드문일이며 무응답이 발생할 경우 무응답처리에 대해서는 다양한 방법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 무응답의 두 가지 유형인 단위무응답과 항목무응답의 발생비율을 기존에 조사된 실제 사례를 이용하여 파악하였으며, 무응답률에 따른 분석결과의 차이를 비교하였다. 또한, 대학생들을 대상으로 집단면접조사를 통해 직접 자료를 수집하였고 이 자료를 바탕으로 무응답률과 무응답이 발생하는 이유를 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.315-325
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2016
조사결과의 신속성이 요구되는 선거여론조사의 특성상 짧은 시간에 유권자들의 의견을 파악할 수 있고 저렴한 조사비용이라는 장점 때문에 낮은 응답률이라는 심각한 결함에도 불구하고 대부분 선거여론조사는 전화조사로 이루어진다. 현재 국내에서 실시되는 많은 선거여론조사는 연령별, 성별, 지역별 인구수 또는 유권자수에 비례하여 할당된 수만큼 조사하는 방식을 취하고 있다. 무응답이 발생하여 초기에 할당된 수만큼 조사가 이루어지지 않은 경우, 응답자들의 가중치를 조정하여 추정하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 무응답이 존재하는 경우, 현재 국내 여론조사에서 사용하는 추정량의 편의와 분산의 편의를 수리적으로 도출하였다. 이 편의는 응답집단과 무응답집단 간의 의사 차이와 무응답률의 크기에 비례한다. 또, 2012년 대선 선거여론 조사 자료를 기초로 전화 선거여론조사에서의 응답률을 산출하였는데, 평균 약 14.4%에 불과하였다. 한편, 자체적으로 실시한 '전화 선거여론조사에 대한 의식조사'에서, 응답자들이 전화 선거여론조사에 응답하지 않는 가장 큰 이유로 "귀찮아서"를 가장 많이 선택하였고, 여론조사 응답률이 가장 낮은 20대가 가장 많이 선택한 이유도 "귀찮아서"였다. 따라서 응답률을 높이기 위해서는 인센티브를 지급하는 등 조사대상자들의 응답 동기를 높이기 위한 보다 적극적인 노력이 필요하다.
사업체패널조사는 상용근로자 30인 이상의 사업체를 대표하는 패널을 구성하여 전반적인 경영환경 및 인적자원 관리체계, 노사관계의 현황 및 임금교섭 과정 등에 대한 정보를 추적 조사하는 종단면 조사이다. 이 조사는 우리나라의 고용구조 및 노동수요를 체계적으로 파악하고, 전반적인 인적자원 관리체계를 평가하여 바람직 한 노동시장정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용하는 것을 목적으로 한다. 조사에서는 인사담당자 응답용, 노사관계 업무담당자 응답용, 근로자대표 응답용으로 구분된 세 종류의 설문지가 사용되었다. 사업체패널조사의 표본사업체는 지역, 업종 구분 및 사업장 규모 등을 층화변수로 하는 층화임의추줄법에 따라 추출되었다. 사업체패널조사의 가중치는 설계 가중치, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 거쳐 작성되었으며, 조사 실사과정은 조사데이터의 질을 높이고자 컴퓨터보조개별면접 (CAPI) 방법을 적용하여 진행되었다. 본 연구에서는 사업체패널조사에 대한 구조와 주요 설문내용, 표본설계, 실사과정, 응답률 현황, 무응답 대체방법, 가중치 작성과정, 조사결과에 대한 설계효과 분석 등에 대해서 논의하였다.
시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.
In sampling survey the nonresponse reduces the precision of the estimator becuase of the nonresponse bias of the estimator. Deville, et al.(1993) considered the generalized raking procedure with the auxiliary information under five distance measures for reducing the nonresponse bias of the estimator. This paper extends the classical weighting adjustment of Deville, et al.(1993) to the stratified sampling case with three among five measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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