사회 구조 변화로 인한 통계조사의 무응답 문제와 이를 해결하기 위한 다양한 통계적 대응 방법론 doc_id CNTS-00118886765_1

사회 구조가 빠르게 변하면서 통계조사 환경은 과거에 비해 상당히 어려워졌다고 볼 수 있다. 특히 맞벌이가구, 노인가구, 1인가구 등의 증가는 표본가구의 조사 참여를 더욱 어렵게 만드는 요인이 되고 있다. 이러한 현상은 우리나라만의 문제는 아니고 유럽이나 북미 사회에서는 이미 1990년대 이전부터 심각한 문제로 대두되었다. 가구 대상 조사에서 무응답 가구의 증가는 통계의 정확성과 신뢰성을 위협하는 요인이 되고 있다. 이에 대해 국가통계 (official statistics)를 작성하는 기관들은 통계의 신뢰성 회복을 위해 무응답을 극복하려는 노력을 하고 있다. 통계조사에서 나타나는 무응답 현상은 조사에 협조하되 일부 조사항목에 대해서 응답을 거부하는 항목 무응답 (item nonresponse)과 조사단위 (개인 또는 가구)가 조사에 협조하지 않는 단위 무응답 (unit nonresponse)으로 구분된다. 단위 무응답은 적격 표본 (acceptable sample)으로 선택되었지만 현장조사 단계에서 응답을 하지 않아서 발생한 응답 단위의 결측 (missing)을 말한다. 이러한 무응답은 조사에서의 통계적 추론을 왜곡할 수 있다. 이 문제를 최소화하기 위한 방법들이 조사설계에서부터 현장조사 및 자료처리 등 매 단계에서 다양하게 쏟아져 나오고 있다. 대표적인 예로써, 현장에서의 표본교체 (field substitution), 더블 샘플링 (double sampling), 가중치 조정 (weighting adjustment), 사후층화 (post-stratification), 칼리브레이션 (calibration)과 같은 방법들을 들 수 있다. 이들 각 방법은 무응답 발생 상황에 따라 다르게 적용될 수 있으며 방법에 따라서는 추가 비용 부담이 발생할 수 있다. 현장에서의 표본교체 (이하 ‘표본교체’)는 표본 크기에 영향을 주지 않기 위한 수단으로 널리 사용되었던 방법이다. 이 방법에서 표본교체는 응답대상가구가 목표 모집단에는 포함되어 있지만, 원래 표본으로 선택되지 않았던 단위로 무응답 단위를 교체하는 형태로 이루어진다. 표본교체의 경우 통계적 추론이 가능하려면 표본교체는 랜덤대체 (random substitution) 형태로 이루어져야 한다. 랜덤대체란 확률적으로 대체자를 선택하는 것을 의미한다. 대체자는 동일한 부그룹 (subgroup) 내에서 선택하거나 무응답 가구와 동일한 특성을 보장할 수 있는 그룹에서 선택하는 것이 일반적이다. 동일한 부그룹에서 선택된 대체자의 경우, 추정량의 편향은 핫덱 (hot-deck) 방법의 항목 무응답 대체(imputation)에 의해 얻어진 결과와 유사하다 (Lessler 와 Kalsbeek, 1992)고 알려져 있다. 더블 샘플링 (double sampling) 방법은 우편조사나 인터넷 조사에 널리 사용되고 있다 (Hansen 과 Hurwitz, 1946). 이 방법은 최초 추출한 표본의 일부가 응답하지 않을 경우, 응답하지 않은 표본들로부터 다시 표본을 뽑아서 처음의 방법과 다른 방법으로 재조사를 시도하는 것이다. 가중치 (weighting) 조정 방법은 응답자 그룹의 정보를 활용한 가중치에 의해 자료를 조정하는 방법이다. 이 방법은 표본을 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹에 속한 모든 개체에게 응답률의 역수를 가중치로 사용한다. 이때 각 그룹에서의 가중치는 동일하게 부여되고, 이렇게 함으로써 그룹 내 무응답을 조정한다. 이 방법은 조정 그룹들 내의 속성이 내적으로 동일하면 편향이 0이 된다는 것이 증명되었다.