통계 조사에서 성별 및 혼인상태의 정의, 표본추출 방법, 그리고 무응답 발생 시의 처리 및 대체 방법 doc_id CNTS-00118879952_3

한편, 호주에서는 두 개의 성 차이를 명확하게 구분하고 있다. 2015년 호주 법무부 가이드라인(Guidelines on the Recognition of Sex and Gender)에 따라 통계청은 특별한 경우를 제외하고는 사회적 성을 질문할 것을 권고하고 있으며 2016년 센서스에서부터 이 기준을 적용하고 있다. 이 가이드라인에 따르면 사회적 성은 남·여·기타 세 범주로 조사되며, 결과표에는 적합하지 않음(not stated/inadequately stated) 범주가 추가된다. 특히 호주에서는 영국과 달리 생물학적 성과 사회적 성의 개념을 차별화시키고 있다. 생물학적 성은 생물학적 특성에 따른 남과 여로 구분되며, 어떤 경우 양성 혹은 무성, 다른 성적 특성을 가질 수 있다고 정의한다. 반면에 사회적 성은 남성성(masculine) 혹은 여성성(feminine)으로 자신을 규정하는 방식을 의미한다. 이것은 내적인 그리고 개인적인 평가에 기인하는 것으로 항상 남과 여로 규정될 수 없으며, 출생 당시 부여된 성이 반드시 일치하는 것도 아니다. 혼인상태는 성이나 연령과 같이 응답자의 타고난 속성이 아니라 법과 문화에 의해 정의되는 특성이다. 예를 들어 어떤 문화권에서는 혼인상태가 법적인 구속력을 갖지만, 어떤 문화권에서는 혼인상태 혹은 혼인의 해소가 종교적 혹은 관습적으로 결정된다. 따라서 혼인상태에 대한 국제적 표준화는 성이나 연령에 비해 어려우며, 이에 대한 통일된 정의를 내리는 것 역시 쉽지 않다. UN은 혼인에 대해 “법적 배우자 관계를 구성하는 행위, 의식 혹은 과정으로, 결합은 사법적, 종교적 혹은 각 국가가 인정한 다른 방법에 의해 확립된다”고 정의하고 있다. 또한 혼인상태에 대해서도 “혼인에 관련하여 개인이 그 국가의 법이나 관습과 관련하여 갖는 상태”로 정의하였으며, 혼인상태에 관해 최소한 ①미혼(결혼한 적 없음), ②법적으로 결혼(법률혼), ③종교적, 합의, 관습상 결혼(사실혼), ④사별 후 재혼하지 않음, ⑤이혼 후 재혼하지 않음, ⑥결혼하였지만 별거 등 6가지로 구분할 것을 권고하고 있다. 2단계 표본추출 방법은 스크리닝 조사를 통해서 표본을 선택한 후(1단계), 해당 표본에 대한 조사를 실시하는 것이다(2단계). 이 방법은 비용이 많이 들며 모집단이 안정적이고 쉽게 식별가능한 경우에 가능하다는 특징을 갖는다. 대안적인 방법으로 해당 집단이 현재 위치한 장소에서 표본을 추출하여 사후에 추정치를 구축하는 간접표본추출방법이 있다. 시간 위치 표본추출방법, 응답자 파생 표본추출방법 등이 그 예이다. 시간 위치 표본 추출방법은 조사대상자가 특정 장소, 특정 시간에 다른 사람보다 더 자주 방문한다는 사실에 착안한 표본추출방법이며, 응답자 파생 표본추출방법은 눈덩이 표집(snowball sampling)처럼 소수의 편의적 표본으로 시작해서 네트워크를 이용해 점차 확장해나가는 방법이다. 전자는 2001년 프랑스 노숙자 조사에서, 후자는 1997 AIDS 예방 프로그램 연구에서 활용된 바 있다. 조사설계와 자료수집단계에서 취약집단을 배제하지 않고 조사가 진행되었다 하더라도 실제 앞서 언급한 조사의 어려움으로 인해 무응답을 유발하게 된다. 무응답은 크게 자료 수집과정에서 항목 전체가 응답되지 않는 단위 무응답과 일부 항목이 응답되지 않은 항목 무응답으로 나뉠 수 있으며, 단위 무응답의 경우 재조사나 무응답 가중치 조정을 통하여 처리하고 항목 무응답의 경우 주로 대체(imputation)를 통하여 처리한다. 응답군의 특성과 무응답군의 특성이 같다면 문제가 없으나 무응답으로 인해 편향 추정의 우려가 있으며, 무응답을 제외한 응답만을 조사 결과로 이용할 경우 표본 수의 감소로 인해 추정의 효율이 저하될 수 있기 때문이다. 더욱이 취약집단이 무응답군에 큰 비중을 차지할 경우, 응답군의 응답 특성 경향과 차이가 발생할 수 있는 가능성을 배제할 수 없으므로, 무응답 대체방법을 통해 편향을 보정하고 추정의 효율을 높여야 한다. 무응답 대체방법은 결정론적 대체법과 확률적 대체법으로 나뉘는데 결정론적 대체는 주어진 응답자의 자료에 대해 하나의 대체값으로 결정되는 반면, 확률적 대체는 랜덤성을 부여하여 대체될 때마다 다른 값으로 대체된다. 이 중 주로 이용되는 대체방법 몇 가지를 살펴보면 전체 표본을 몇 개의 대체 층으로 분류한 뒤 각 층에서의 응답자 평균값을 그 층에 속한 모든 결측값에 대체하는 방법인 평균대체(mean imputation), 동일 조사에서 유사한 응답자의 값으로 대체하는 핫덱대체(hot deck imputation), 응답자료를 토대로 회귀직선을 추정하고, 회귀모형의 예측값을 이용해 결측된 값을 대체하는 회귀대체(regression imputation) 등이 있다. 평균대체방법은 간단하여 이용되기 쉬운 장점이 있으며, 항목 변수가 양적 변수이고 구하고자 하는 통계량이 평균일 때 유용하다. 그러나 대체 후 값들은 평균값의 빈도수가 지나치게 많아져 응답값들의 분포가 왜곡되고, 평균이 아닌 통계량, 예를 들면 백분위수 같은 통계량을 구할 때는 효율이 저하되는 단점이 있다.