[무응답][설문조사][조사][질의응답]설문조사 무응답의 정의, 설문조사 무응답의 유형, 설문조사 무응답의 조사단계, 설문조사 무응답의 사례, 설문조사 무응답의 제고 방향 분석

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 설문조사 무응답의 정의

Ⅲ. 설문조사 무응답의 유형

Ⅳ. 설문조사 무응답의 조사단계
1. 제 1단계
2. 제 2단계
3. 제 3단계
4. 제 4단계
5. 제 5단계
6. 제 6단계

Ⅴ. 설문조사 무응답의 사례

Ⅵ. 향후 설문조사 무응답의 제고 방향

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 개요

최근에 대부분의 조사에서 응답률이 감소하기 시작하면서 자료를 완전하게 수집하지 못하는 원인 중에서 무응답이 차지하는 비중이 커졌다. 사회적으로는 2차 대전 후 가족제도가 대가족에서 핵가족화되면서 사람들이 집에 머무는 시간이 줄어들어 조사자들이 조사대상자들을 접촉하기가 힘들어졌고, 시간적으론 조사가 빈번해져서 참여율이 감소하였다(Kessler et al.,1995). 물론 시간과 가족제도의 변화 등으로 응답율의 감소를 설명하기에는 부족하다. 왜냐하면 조사 자료의 특성에 의해서 매우 다양하게 영향을 받기 때문이다(Jay et al.,1993).
무응답이 있는 자료에 대해서 고려해야 할 문제는 표본 중에서 조사에 참여한 대상자와 참여하지 못한 대상자들의 특성간에 차이가 있는가 또는 참여자중에서 특정한 항목에 더 또는 덜 응답할 가능성이 있는가 등 이다. 자료 중에서 차지하는 무응답자의 비율이 높을수록, 연구변수에 대한 응답자와 무응답자가 차이가 크게 날수록 치우침(bias)과 分散(variance)이 커지기 때문이다. 만일 특성이 같다면 응답 자료만으로도 정확한 추론을 할 수 있으나, 대부분의 경우 응답자와 무응답자의 특성이 다르게 나타난다.

<중 략>

단위 무응답의 처리 방법은 무응답층을 결정하여 층 내에서의 응답률을 계산한 후 그 응답률의 역수를 무응답 조정 승수로 계산하여 기본 가중치에 적용하는 무응답 조정 방법이 일반적이다. 이 때 층을 결정하는 기준은 주요 변수들의 층내 분산을 최소화하도록 하는 모형기반 방법(model-based approach)과 층 내 응답률을 동질적이 되도록 하는 준확률화 방법(quasi-randomization approach)이 있다. 본 연구에서는 준확률화 방법을 원칙으로 하여 층을 설정하되 모형기반 방법을 일부 적용하여 주요 변수(가계 지출)의 층 내 분산이 너무 커지지 않도록 F 검정 통계량을 이용하여 층을 세분하는 기준으로 사용하였다. 여기서 층을 결정하는데 사용된 알고리즘은 트리모형을 사용하는 SM(Segmentation model)방법론의 하나인 CHAID 알고리즘을 사용하였다. 이렇게 최종 결정된 무응답층을 사용하여 다른 달의 자료에서 적용한 후 최종 통계치들의 시계열적 안정성을 확인하였고 또한 잭나이프 방법을 사용하여 최종 통계치의 분산을 추정하였다.

참고 자료

김서영 외 1명(2009) : 응답 거부와 부재율이 무응답 오차에 미치는 영향, 한국통계학회
김규성(2000) : 무응답 대체 방법과 대체 효과, 한국조사연구학회
남궁평 외 1명(2002) : 인터넷 조사에서 무응답 오차에 관한 연구, 한국조사연구학회
백지은 외 3명(2002) : 무응답이 있는 설문조사연구의 접근법, 대한예방의학회
박규영(2004) : 무응답 가중치 조정 방법의 비교, 연세대학교
하조현(2009) : 조사 통계에서 무응답에 의한 오차에 대한 문헌연구, 이화여자대학교