출구조사에서 무응답 메카니즘 식별 및 대체에 대한 연구: 제19대 국회의원 선거 출구조사에의 응용

Abstract

무응답은 출구조사 예측실패의 가장 큰 원인 중 하나로, 이러한 무응답 문제를 해결하기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 대표적인 무응답 대체(imputation)방법으로, 조사기관에서 이용하는 사후층화법, 무응답 매커니즘 가정에 따른 ML(maximum likelihood) 추정법, 그리고 베이지안(Bayesian) 추정법 등이 있다. 그러나 기존의 무응답 대체방법들은, 무응답 매커니즘을 판별할 수 있는 명확한 기준의 부재와 MNAR(missing not at random) 가정하에서 발생하는 변방값 문제(boundary solution)로 인해 한계가 있다. 본 논문에서는 무응답 매커니즘의 정의 및 무응답 매커니즘에 따른 변방값 문제 발생의 특성을 이용하여 MAR(missing at random)과 MNAR을 판별하는 새로운 방법을 제안하고 있다. 또한 MNAR 가정하에서 발생하는 변방값 문제를 해결하기 위한 새로운 ML 추정방법을 제안하고 있다. 이를 2012년 제19대 국회의원 출구조사 자료를 이용하여 실증분석하였다. 그 결과, 본 연구방법에서 제안한 매커니즘 판정 및 추정 결과가, 기존의 여론조사기관의 예측결과 및 ML, 베이지안 방법보다 더 우수한 예측 정확도를 보였다.