통계학과 선거 여론조사

사례 1 : 미국의 선거여론조사(1936년 대선) - 루우즈벨트(민주당)와 랜든(공화당)의 경합 o 리터러리 다이제스트(Literary Digest) : 사상최대의 여론조사 실시 (천만장의 설문지중 회 수된 약 240만장으로 분석 예측함) ⇒ 57%의 지지율로 랜든의 압승 예측 o 갤럽 : 과학적 표본추출방법에 바탕을 두어 훨씬 적은 표본(3,000장)으로 루우즈벨트의 당 선 예측 (Roper, Crossley 등도 비슷하게 예측)

 

- 실패의 원인 : ⅰ) 표본의 수가 많으면 정확하다 ?? ⇒ 대수의법칙(Law of Large Nymbers) ⇒ 리터러리 다이제스트의 구독자에는 부유층을 기반으로 하는 공화당지지자들이 많이 포함되어 있었을 가능성 ⇒ 표본추출을 위한 추출틀: 전화번호부, 자동차등록부, 사설클럽회원명부, 대학동창회원 명부 등이 있었음 (공평한 표본추출이 아니었다. -> ∴ Selection Bias 존재) ⅱ) 무응답에 의한 편의(Non-Response Bias) ⇒ 정확한 표본설계와 공정한 표본추출을 하였더라도 실제 응답을 얻지 못할 경우 문제 가 됨. 주로 저소득층이나 고소득층에서 무응답율이 높은 편임 ⇒ 우편에 의한 설문조사는 25% 정도, 면접조사 방식도 65% 정도의 응답률을 보임 ⇒ 무응답 편의를 아주 없앨 수는 없지만, 항상 염두에 두어야 함

 

● 표본조사에 수반되는 오차 표본조사에는 수반되는 오차가 있다. 이들은 표본오차와 비 표본오차이다. ※ 오차 = 추정값 – 참값 ① 표본오차(sampling error) 모집단의 일부인 표본에 의해 모집단을 추정하기 때문에 발생하는 오차이다. 표본의 크기 가 커짐에 따라 표본오차는 감소하며 전수조사의 경우 표본오차는 존재하지 않는다. 표본오차의 크기는 표본의 추출 방법에 따라 약간의 차이가 발생할 수 있으며, 표본오차를 작 게 하는 표본설계가 우수한 설계이다. 따라서 표본조사에서는 반드시 모집단의 특성, 표본 추출 방법, 표본크기 등에 따른 오차를 검토해야 한다. ② 비표본오차(non-sampling error) 표본오차 이외에 발생되는 각종의 오차를 비 표본오차라고 하며, 표본의 크기와 관련이 없 다. 잘못된 표본설계, 잘못 작성된 설문지, 응답자의 부재 혹은 무응답, 조사원의 훈련 부 족, 기재오류 및 조사과정의 실수, 결과 처리과정의 실수 등이 모두 비 표본오차이다. 예 를 들어 어떤 국회의원 선거에서 동일한 시점, 동일한 선거구에서 여론조사를 두 기관에서 실시하였는데, 그 결과가 많이 차이가 난다면, 이는 주로 비 표본오차가 크기 때문이다.