본 연구에서는 선거 출구조사에서 발생하는 편향을 분석하기 위해, 먼저 2010년 전국동시지방선거 출구조사의 표본설계와 표본추출오차, 그리고 무응답 현황 및 예측오차 등을 살펴보고, 이를 토대로 출구조사에서 체계적으로 발생하는 지역별 편향 문제를 다루었다. 출구조사에서 발생하는 편향을 통계적으로 검증하기 위해 Martin et al.(2005)이 제안한 예측 정확성 척도인 통계량 A를 사용하였다. 2010년 지방선거를 포함해 2006년 지방선거와 2007년 대통령 선거 방송사 출구조사 자료를 토대로 시 도 단위에서 지역별 편향을 분석해 본 결과, 여당 성향이 강한 지역에서는 여당 후보를 과대 추정하는 편향이 체계적으로 발생하고 있으며, 여당 성향이 강해질수록 이런 편향이 더 강해진다는 것을 확인할 수 있었다. 이런 연구결과는 향후 출구조사의 정확성 제고를 위한 방안을 모색하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
한국에서 선거여론조사 역사는 그리 오래되지 않았지만, 선거예측의 정확성 제고를 위한 끊임없는 연구와 노력 끝에 예측력 향상은 빠른 시일 내에 큰 발전을 이루어 왔다. 표본추출과 실사관리의 엄격함은 물론, 현실에 맞는 새로운 자료수집 방범의 도입, 과학적인 통계분석 기법의 확립 등의 다양한 노력이 있었기 때문이다. 특히, 기존의 전화조사만을 통한 예측이 많은 한계를 드러냄에 따라 출구조사를 통한 예측이 보다 큰 관심을 받아 온 가운데, 2002년 12월 16대 대선에서 완벽한 예측을 해냄으로써 출구조사의 정확한 예측력을 널리 선보인 바 있다. 이에 본 글에서는 출구조사의 방법론적 특성과 예측력을 좌우하는 요인에 대해, 지난 대선 출구조사의 기획과 실행 과정을 중심으로 정리해 보고자 한다.
본 논문에서는 2008년 18대 총선의 출구조사 자료를 이용하여 출구조사의 정확성을 평가할 수 있는 총조사오차 개념을 새로 정의하고, 출구조사에서 발생하는 총조사오차가 투표소 추출오차와 투표자 선정 및 응답 과정에서 발생하는 실사오차 중 어떤 것에 더 많은 영향을 받는지 분석했다. 또한 선거구별 무응답률이 총조사오차와 실사오차에 미치는 영향을 분석하였고, 중앙선거관리위원회의 투표율 분석자료를 이용하여 출구조사 표본의 대표성을 검증했다. 분석 결과 선거구 내 표본 투표소 추출 관련 오차보다는 표본투표소 내에서 투표자 선택 및 응답 과정에서 발생하는 오차가 더 컸던 것으로 나타났다. 또한 무응답률과 실사오차는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며, 이는 특정한 지지성향을 갖는 사람들의 응답 거절로 인해 표본의 대표성이 떨어지고, 결과적으로 오차가 커지는 것으로 해석될 수 있다. 아울러 선관위와 출구조사 자료에 대한 카이제곱 검정을 통해 성/연령대별 구성비에 유의한 차이가 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 선거예측 조사에 널리 사용되는 출구조사의 역사와 우리나라에서 실시된 출구조사의 문제점과 개선 사항들을 살펴보았다. 출구조사시 불충분한 준비로 발생할 오류들을 검토하였고 이들을 줄이기 위한 사항들을 추가적으로 고려하였다. 본 연구의 결과로부터 보다 정확한 선거 예측을 기대한다.
지상파 방송 3사에서 선거 개표방송을 할 때 사용하는 현재의 개표 집계방식은 각 개표소에서 집계된 개표결과를 단순 합산하여 발표하는 방식이다. 그런데 이 방식은 투표소별 개표 진도의 차이를 무시하는 방식이어서 불필요한 혼선을 초래할 여지가 있다. 방송사 입장에서는 이미 출구조사를 통해 얻은 지역별 데이터가 있는데도 불구하고 이 정보를 오후 6시 예측결과를 발표할 때에만 사용할 뿐이고, 이후 개표가 진행되는 동안에는 전혀 이용하지 않은 채 개표결과만을 단순 집계하여 발표한다. 본 논문에서는 베이지안(Bayesian) 기법을 도입하여 출구조사 자료와 개표결과를 통합하여 발표하는 방법을 제시하고자 한다. 이 방법을 사용함으로써 투표소별 개표 진도의 차이에서 생기는 혼선을 피할 수 있을 것으로 기대한다.
출구조사에서 투표소 추출방법은 출구조사의 정확성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 대표구 추출법을 대신할 수 있는 정렬계통추출법을 제안하고 그 활용 가능성 및 효율성을 분석한다. 아울러 제시된 정렬계통추출법을 사용하는 경우 추정량의 표본추출오차(sampling error)가 어느 정도 되며, 원하는 목표 오차를 만족하기 위한 표본크기를 결정하는 문제를 고려한다. 2004년 17대 총선 개표자료를 토대로 경험적인 분석을 통해 제시된 정렬계통추출법이 기존의 대표구 추출법에 비해 평균예측오차 관점에서 효율적이라는 사실을 규명하고, 기존의 출구조사에서 표본크기 및 추정오차를 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 집락효과를 이용해 설명했다. 아울러 제안한 정렬추출법에서 얻어지는 추정량의 분산을 구하고, 설계효과 개념을 이용해 표본크기 결정문제를 다루었다.
출구조사에서 투표소 표집방법으로는 지금까지 판단표집의 일종인 대표구 추출방법과 층화 대표구의 두 가지 방법이 주로 사용되고 있지만 아직 어느 방법이 더 효과적인가에 대해서 체계적인 연구가 이어지지 않았다. 본 연구는 지금까지 논의되어 온 네가지 투표소 추출방법 중에서 어느 방법을 사용할 때 오차가 가장 적을것인지 그리고 어느 정도의 투표소를 추출하는 것이 적절한지에 대해서 분석해 보았다. 17대 총선에서 1위와 2위간의 격차가 8% 이내로 경합을 보인 50개 선거구를 대상으로 투표소 추출방법과 추출규모를 달리했을 때 예측오차가 어떻게 달라지는가를 분석한 결과, 과거 선거결과를 토대로 투표소를 정치성향별로 정렬한 후 체계적으로 추출하는 '종단적 체계적 추출방법'이 지금까지 주로 사용되었던 대표구 혹은 층화후 대표구 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 그리고 표집규모는 9개에서 11개 정도의 투표소 추출이 적절한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 2006년 5월에 KBS/SBS에서 공동으로 실시한 제4회 전국동시지방선거 출구조사 과정을 소개하는 동시에 출구조사 자료를 통해 투표자의 특성(성별 및 연령대)에 따른 투표성향과 시간대별 투표자 특성을 정리하고, 출구조사 선거구별 득표율을 예측치와 실제 개표결과를 비교하여 출구조사의 예측오차를 살펴본다. 이를 위해 이번 출구조사에서 적용된 전반적인 표본추출방법 및 실사과정을 정리하고, 출구조사에서 발생한 전체 오차를 편향과 표본추출오차로 분리하여 오차의 특성을 분석한다. 편향 발생원인 중 하나로 볼 수 있는 표본의 대표성을 검토하기 위해 출구조사 표본을 선관위에서 집계한 투표자 투표율 분석결과와 비교하여 평가한다. 아울러 이번 지방선거 출구조사에서 적용된 '층화 후 정렬계통추출법'에 따른 분산추정법을 적용하여 출구조사의 정확성을 표본추출오차 관점에서 살펴본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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pp.261-272
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2019
In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.53-64
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2014
조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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