[논문]유·무선 RDD를 결합한 혼합조사설계: 2011 서울시장 보궐선거 예측조사 사례 연구

이계오; 장덕현; 홍영택

doi:10.5351/kjas.2012.25.1.153

유·무선 RDD를 결합한 혼합조사설계: 2011 서울시장 보궐선거 예측조사 사례 연구
A Case Study of Mixed-Mode Design Incorporated Mobile RDD into Telephone RDD 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.25 no.1, 2012년, pp.153 - 162

이계오 (한남대학교 비즈니스통계학과) , 장덕현 (한국갤럽조사연구소) , 홍영택 (한국갤럽조사연구소)

초록
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선거여론조사에서 전화조사의 문제점인 모집단 포함률, 젊은층 재택률과 투표자 선정 등의 해결방안으로 유선 RDD와 무선 RDD의 혼합조사를 제안하였으며 2011년 10월 26일 서울시장 보궐선거 사전여론조사 데이터를 사용하여 제안한 결합조사의 적용가능성을 수치적으로 검증하였다. 본 연구를 통해 무선 RDD 표본은 유선 RDD 표본에 비해 분산이 컸지만 상대표준오차는 유사한 결과를 얻었다. 예측 정확성 측면에서 유무선 결합의 효과가 통계적으로 유의하지 않았지만 일반 선거여론조사에 적용할 경우 결합 표본을 통해 모집단 포함률을 확대하고 각 조사방법의 단점을 보완함으로써 선거 예측조사의 신뢰성을 제고할 수 있는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

We proposed a mixed-mode design with a landline survey and mobile survey as the solution for the problems of election opinion polls by the original telephone survey method, mostly with limited population coverage for young people not living at home and with lower efficiency in selecting valid voters. We numerically verified the applicability of the proposed dual frame survey by analyzing the preliminary opinion poll results of the Seoul mayor by-election of October 26 2011. This research achieved the result that relative standard errors were similar between a mobile RDD sample and landline RDD sample though the variance was bigger in the former. Though the combination of mobile RDD and landline RDD is not found to improve the forecast accuracy, it still is expected to have higher reliability for election polls by expanding the population coverage and compensating the weakness of each survey method.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 2011년 10월 25일 서울시장 보궐선거를 통해 유·무선 RDD 조사의 결합을 시도하고 유·무선 RDD조사 표본을 어떻게 결합할지, 유·무선 결합을 통해 추정의 오차를 얼마나 줄일 수 있는지를 실제 조사데이터를 통해서 확인하고자 한다.
본 연구를 통해 무선 RDD 전화조사 표본의 가능성을 확인할 수 있다. 무선 RDD 표본은 유선 RDD 표본에 비해 분산이 컸지만 상대표준오차는 유사한 결과를 얻었다.
여자 19∼29세처럼 유·무선 간 무응답 비율 차이가 후보 간 분산 차이를 발생시키는 등 분석 결과에 영향을 주기 때문에 이 점을 통제하고자 했다.
유선 RDD와 무선 RDD의 결합 조사에서 사용되는 2개의 추출틀은 독립적이고 완벽하지 않으며 상호보완적으로 모집단을 포괄할 수 있으므로 이러한 상황에서 혼합설계의 내용을 살펴보고 본 과제에 적용할 수 있는 방안을 살펴보자.

가설 설정

재택률 기준에서 오후 7시대를 기준으로 삼았다. 전화조사가 9시에 종료된다 볼 때 7시 대가 유선전화조사가 기대할 수 있는 재택률이고, 따라서 이 시간대 비재택자를 무선전화조사가 보완할 수 있다고 가정하였다.
지지도 분산 또는 상대표준오차 추정을 위해 모름/무응답자의 각 후보 지지 확률은 무작위적이라 가정하여 두 사람의 유력 후보에 50%씩 배분했다 (Lavrakas와 Traugott, 2000). 여자 19∼29세처럼 유·무선 간 무응답 비율 차이가 후보 간 분산 차이를 발생시키는 등 분석 결과에 영향을 주기 때문에 이 점을 통제하고자 했다.

제안 방법

1, 2차 유선전화의 경우 비수신, 통화중 가구에 대해서 최초 통화를 포함해 총 3회의 재통화를 시도했다. 평일 진행된 1차 조사는 낮 시간대, 저녁 시간대, 익일 저녁 시간대, 금, 토로 진행된 2차 조사에서는 저녁 시간대, 익일 즉 토요일 오전, 오후 시간대를 구분하여 조사 시간대 또는 조사 일을 달리 했다.
먼저 한국갤럽 자체 유선전화 데이터베이스에 대한 국번 분석을 실시했다. 한국갤럽의 데이터베이스는 KTIS(구 한국인포서비스)에서 공급했던 전화번호 리스트를 기초로 하여 전국 9,452,413개 가구 번호로 구성되며 지역번호와 국번을 결합하여 4,344개 국번으로 구분하였다.
본 연구는 2011 서울시장 보궐선거 여론조사 데이터를 이용해 유·무선 전화조사 결합 추정을 시도했다.
본 연구에서는 2011년 10월 26일 선거일을 앞두고 3차례 유무선 결합 RDD 전화조사를 계획했으며 10월 11∼12일, 14∼15일, 25일 조사를 진행했다.
분석의 기초자료는 유·무선 전화조사 각각 사전에 설정한 지역, 성·연령대별 유권자 비율에 일치시키기 위해 셀 가중 방식으로 가중 처리했다.
이를 위해 먼저 (1) 조사방법과 프레임의 혼합설계 방식에 대한 기존 접근들을 정리하고, (2) 유·무선 RDD 결합조사의 설계 및 결합 방식에 대한 논의를 전개하며, (3) 2011년 서울시장 보궐선거에서 실제 추정 결과와 그 오차에 대해 논의할 것이다.
임의번호걸기(Random Digit Dialing; RDD) 방식으로 유·무선 전화조사를 실시하고 단순 합, 분산 역수, 무선 Only 가구 기준, 재택률 기준에 따라 유·무선 전화조사 표본을 결합했으며 분산과 상대표준오차를 통해 최적의 결합방식을 확인하고자 했다.

대상 데이터

또한 성(남, 여)·연령대(19∼29세, 30대, 40대, 50대, 60세 이상) 10개 층으로 구분하여 데이터를 분석하였다.

이론/모형

무선 Only 가구원 비율은 한국갤럽 자체 패널의 서울지역 무선 Only가구 가구원 비율(전체 25.7%)을 적용했으며, 재택률은 저녁 7시대 평균 재택률(52.7%)을 기준으로 했다. 또한 성(남, 여)·연령대(19∼29세, 30대, 40대, 50대, 60세 이상) 10개 층으로 구분하여 데이터를 분석하였다.

성능/효과

7%)과 거의 일치했다. 12,358개의 국번당 0000부터 9999까지 10,000개 번호가 발생 가능하여 전체 123,580,000개 번호 중 한국갤럽 자체 테스트의 유효번호 비율 45%를 가정하면 대략 55,600,000 유효번호를 추출한다고 볼 때 무선통신 가입자 5,220만(방송통신위원회 2011년 10월)을 거의 포함할 수 있다.
이 중 서울 가구를 하나라도 포함한 국번은 1,128개다. 각 국번에 대해 가능한 번호 중 상호를 제외하고 추출 번호 중 10% 미만 성공률을 가정하여 목표유효 표본수의 10배수 이상을 발생시켰다. 상호 번호 및 결번은 사전에 제외했다.
각각 유·무선 상대표준오차의 범위 내에서 북동, 남동에서 재택률 기준이, 남서에서는 무선 Only 옵션의 상대표준오차가 가장 작았다.
성·연령대별 표본 간 후보 지지도 차이에 대해 카이제곱 검정 결과 전반적으로 유의한 차이를 발견하지 못했다. 결과적으로 표본 간 결합의 효과는 미미했다고 볼 수 있다. 결합 결과 분산은 줄었으나 상대표준오차는 축소되지 않았다.
결과적으로 표본 간 결합의 효과는 미미했다고 볼 수 있다. 결합 결과 분산은 줄었으나 상대표준오차는 축소되지 않았다. 또한 재택률 기준 결합 옵션의 상대표준오차가 가장 작았지만 옵션 간 오차의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다.
5%를 예상하여 사전 결번 확인 후 목표 표본 500명의 40배수 번호를 발생시켰다. 그러나 사전 유효로 확인된 번호 중에도 실제 조사 결과 20% 가량은 결번으로 확인됐다.
본 사례의 경우 성·연령대별 지지도 차이가 컸지만 그 특성 내에서 유·무선 표본의 차이가 거의 없었다. 그러나 측정 지표의 특성이나 조사상황에 따라 유·무선 전화조사 참여율이 달라질 경우 오차가 발생할 수 있다.
유·무선 추정 결과의 차이가 매우 작았기 때문에 결합 옵션에 따른 효과는 거의 없었다. 상대표준오차을 기준으로 보면 미세한 차이지만 무선 전화조사, 재택률 기준 결합 추정치가 실제 결과와 가장 유사한 것으로 나타났다.
전체 지지도는 유선 전화조사에서 A후보, B후보, 모름·무응답이 각각 42.3%, 42.7%, 14.2%, 무선 전화조사에서 41.3%, 42.3%, 16.1%였다.
최종적으로 구별, 성·연령대별 유권자수를 할당 기준으로 삼았으며 셀별 최소 50%가 넘고, 최대 120%가 넘지 않도록 했다.
1%였다. 카이제곱 검정 결과 전체 지지도에서 두 조사방법 간의 차이는 유의하지 않았다. 성·연령대별, 권역별 지지도 차이를 카이제곱 검정한 결과, 여자 19∼29세를 제외하고 조사방법 간의 유의한 차이를 발견하지 못했다.

후속연구

무선 RDD 표본은 연령대별 비율이 비교적 고르지만 남자가 여자보다 많은 점, 화이트칼라 직업군의 비율 이 높은 점 등이 특징이다. 그러나 아직 제한적으로 적용했기 때문에 상황에 따라 유·무선 표본이 어떻게 차이 날지를 계속 지켜볼 필요가 있으며 보다 더 많은 사례연구가 필요하다.
따라서 전화조사를 통해 안정적으로 예측하고 추정하기 위해서는 유·무선 결합의 필요성이 크다 할 수 있다. 또한 측정 지표와 조사상황에 따라 유·무선 전화조사 표본이 어떻게 달라지는지에 대한 다양한 사례 연구들이 앞으로 계속 축적된다면 전화조사와 무선전화조사의 결합조사의 유용성이 향상될 것이다.
반면에 19세 이상 성인의 무선전화의 보급률은 90%를 상회하고 무선전화를 이용한 선거여론조사가 실험적으로 시도되고 있다. 만일 선거여론조사에서 유선전화와 무선전화를 결합한다면 유선전화에서 젊은층의 낮은 포함률을 보완할 수 있고, 반면에 무선전화에서의 여자, 고연령대의 낮은 접촉률(한국갤럽 자체 결과 기준)을 보완할 수 있을 것이다.
비록 2011년 10월 26일 서울시장 보궐선거여론조사 한 사례로 한정되며 예측 정확성 측면에서 유·무선 결합의 효과를 발견하지 못했으나 일반 선거여론조사에 적용할 경우에는 결합 표본을 통해 모집단 포함률을 확대하고 각 조사방법의 단점을 보완함으로써 선거 예측조사의 신뢰성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최근에 유선전화조사의 결과에 대한 신뢰도가 저하된 이유는?	유선전화조사는 그 동안 선거여론조사에서 가장 많이 사용했던 조사방법이었으나 최근에는 추출틀로 사용한 전화번호 DB의 낮은 포함률과 연령대별 재택률의 차이 등으로 그 결과에 대한 신뢰도가 저하되었다. 반면에 19세 이상 성인의 무선전화의 보급률은 90%를 상회하고 무선전화를 이용한 선거여론조사가 실험적으로 시도되고 있다.
	유·무선 결합 접근 방식의 조사 방법에서는 어떠한 문제가 발생하는가?	여러 시도들 중에는 단순히 유·무선 전화조사의 병행을 통해 서로의 차이를 확인하는 것, 그리고 무선전화조사를 단독 실행하는 것 이외에 어떤 비율로든 유선전화와 무선전화 표본을 결합한 접근들이 있다. 특히 유·무선 결합 접근은 유선전화와 무선전화 표본 각각의 한계를 보완하고 전체적으로 높은 포함률을 확보함으로 모집단 대표성을 높일 수 있는 방법이지만 독립적으로 추출된 두 표본이 서로 중복될 수 있기 때문에 결합 방식과 결합 비율 등 추정의 문제가 발생한다.
	전화조사의 문제에서 핵심적으로 거론되는 주제 세 가지는 무엇인가?	이런 전화조사의 문제에 대해 여러 논의 중에서 핵심적으로 거론되는 주제는 3가지이다. 첫째는 모집단 포함률(coverage rate)이다. 그동안 방치됐던 문제 중 하나는 일반 집전화 가입률이 감소하고 확인 가능한 등재 번호가 축소될 뿐 아니라 집전화에서 휴대전화로 통신생활의 중심이 이동한다는 것이다. 둘째는 가구 및 응답자 랜덤 추출의 문제다. 포함률을 최대한 확보한다 하더라도 높은 부재률, 거절률로 인해 랜덤 추출의 의미가 퇴색된다. 셋째는 투표자 추출의 문제이다. 선거 결과는 결국 어느 후보의 지지자가 더 적극적으로 투표하는가에 의해 결정되는 데 전화조사는 수집한 데이터로부터 이를 예측한 후 추정하여 반영해야 한다.

참고문헌 (9)

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원문보기 상세보기
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Skinner, C. J. and Rao, J. N. K. (1996). Estimation in dual frame surveys with complex design, Journal of the American Statistical Association, 91, 349-356.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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