출구조사에서 무응답 메카니즘 식별 및 대체에 대한 연구: 제19대 국회의원 선거 출구조사에의 응용 (A Study on the Nonresponse Mechanism and Imputation for the Exit Poll: The Application of Exit Polls of the 19th Assembly Election)

서지정보

· 발행기관 : 한국조사연구학회
· 수록지 정보 : 조사연구 / 15권 / 3호 / 61 ~ 83페이지
· 저자명 : 전새봄, 이수정, 박유성

초록

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.

영어초록

Non-response is one of the biggest causes of failure in the exit poll prediction, and many studies have been in progress to solve this non-response problem. Typical non-response imputation methods include post-stratification used by research institutions, ML estimation and Bayesian method according to the non-response mechanism. However, these imputation methods have limits to determine the mechanisms of non-response in the absence of clear standards, and to solve the boundary solution occurred in the MNAR assumption. In this paper, we propose a way to distinguish MNAR from MAR using the definition of the non-response mechanism as well as the characteristics of the boundary solution problems under each mechanism. In addition, we also propose a new ML method to solve the boundary solution problem under MNAR assumption. We demonstrated the empirical analysis using the exit polls of 19th member of congress in 2012. As a result, the mechanism determination proposed in this research showed better prediction compared to the poll institution, ML and Bayesian imputation.

참고자료

· 없음