출구조사에서 무응답 처리 방법에 대한 연구: 20대 국회의원선거 출구조사를 중심으로

Nonresponse Adjustment Methods for the Exit Poll of the 20th National Assembly Election in Korea

출구조사의 정확성을 높이려면, 투표소 표본추출오차를 줄이는 것과 함께 비표본추출 오차 중 가장 큰 비중을 차지하는 무응답에 따른 편향을 효과적으로 해결해야 한다. 무응답은 랜덤하게 발생하는 완전무작위결측(MCAR), 관측된 변수에 의존하여 발생하는 무작위결측(MAR), 관측되지 않은 변수에 의해 발생하는 비무작위결측(NMAR)이 있다. 출구조사에서의 무응답은 랜덤하게 발생하기 보다는 무응답을 제외하고 분석하면 편향이 발생하는 유형에 해당하는 MAR 또는 NMAR인 경우가 많다. 우리나라 출구조사에서는 무응답 처리를 위해 MCAR, MAR, NMAR 가정하에서 사용하는 기존의 3가지 무응답 보정방법이 있다. 본 연구에서는 NMAR의 경우, 기존 방법과는 달리 성별과 연령을 구분하여 열세 후보자 편향을 보정하는 방법인 NMAR_age·gender를 새롭게 제안하고 이들 무응답 보정방법의 효율성을 비교한다. 20대 국회의원선거 출구조사 자료를 이용하여 실증 분석한 결과, 본 연구에서 제시한 새로운 방법인 NMAR_age·gender의 예측 오차가 기존의 방법들에 비해 적었고, 많은 선거구에서 선거 예측 결과를 개선시킴을 확인할 수 있었다.

In order to increase accuracy of an exit poll, we need to solve the nonresponse problem which comprise a large portion of non-sampling error. It s highly likely that nonresponse in an exit poll occurs by missing at random (MAR) or not missing at random (NMAR) pattern. Accordingly, we propose a new method called “NMARa-g” which adjusts the nonresponse by applying NMAR where age and gender are considered. We also empirically compare and analyze results from the existing three types of nonresponse adjustment methods (MCAR, MAR, NMAR) and the new method “NMARa-g”. While analyzing the exit poll data of the 20th national assembly election, the proposed new nonresponse adjustment method is more efficient than the other methods. And it also improved results of the election prediction in many electoral districts.