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행정자료와 의존적 가구 명부를 이용한 가구조사 표집틀: 2023 한국종합사회조사
김지범,유광종,김규영,김월화,양동평,김솔이 한국조사연구학회 2023 조사연구 Vol.24 No.4
다단계 지역 확률 표집 일반 가구 조사에서 표집틀로 이용하는 지역의 가구 목록은 자료의 질을 결정하는 하나의 중요한 요인이다. 통계청의 승인 통계가 아닌 경우 집계구에서 가구를 선정하기 위해 가구 목록이 필요하지만 가구 목록 작성과 관련하여 알려진 것이 없다. 본 연구는 2023년 한국종합사회조사에서 적용한 행정자료와 의존적 가구 명부를 이용한 가구조사 표집틀 과정을 상세하게 기술하는 데 그 목적이 있다. 동시에, 행정자료 기반 가구 목록, 표집원 검토 가구 목록, 그리고 면접원 실사 가구 목록 등을 비교하여 행정자료의 완전성을 평가한다. 2023년 선정된 200개의 집계구는 117개의 아파트 집계구와 83개의 비아파트 집계구로 구성되었다. 아파트 지역은 행정자료에만 의존하였으며, 비아파트 지역은 조사 주관기관인 성균관대학교 서베이리서치센터에서 파악한 행정자료 가구 목록을 바탕으로 표집원이 지역을 방문하여 가구의 누락과 중복 등을 검토하여 수정한다. 이렇게 갱신된 가구 목록에서 선정된 12가구에 대한 가구 명부에 따라 면접원은 각 가구를 방문하여 실제로 조사를 수행한다. 결과를 살펴보면, 아파트 가구에서의 행정자료와 면접원 실사자료를 비교했을 때, 행정자료에 기반한 면접대상 가구의 99%는 실제로 사람이 거주하였다. 반면, 비아파트 가구에서는 행정자료와 표집원 자료 그리고 면접원 자료의 세 개 자료 간 비교가 가능했는데, 표집원 자료와 비교하여 행정자료가 놓치고 있는 실거주 가구 주소의 비율은 약 21%나 되었다(총 8,031가구 중 1,672가구). 표집원 자료와 면접원 자료 비교에서는 표집원 자료에서 약 4.8%(총 996가구 중 48가구)가 오류가 있었으며, 행정자료와 면접원 자료 비교에서는 행정자료가 놓치고 있는 실거주 가구 주소의 비율이 약 25% (총 996가구 중 245가구)였다. 결론적으로, 비아파트 지역 가구 조사의 정확한 표집틀을 위해서는 표집원의 의존적 가구 목록 작성이 필요하다. In a household survey employing a multistage area probability sample design, the household addresses list serves as the sampling frame. Despite the crucial role played by the completeness of this sampling frame in ensuring data quality, there is limited knowledge regarding the methods employed in creating the list of household addresses in Korea. In this study, using data from the 2023 Korean General Social Survey (KGSS), we endeavor to shed light on the process of creating the household address list. Furthermore, we aim to evaluate the completeness of three distinct data sources for generating this list, namely administrative data, lister data, and interviewer data. In 2023, we carefully selected 200 Primary Sampling Units (PSUs), which consisted of 117 apartment areas and 83 non-apartment areas. For the apartment areas, we primarily relied on administrative data, while for the non-apartment areas, we opted for dependent household listing. Subsequently, we randomly selected 12 addresses from each area for conducting face-to-face surveys. Our findings reveal a noteworthy contrast between apartment and non-apartment areas. In the case of apartment areas, we observed an impressive 99% match between administrative data and interviewer data. Conversely, in non-apartment households, listers identified approximately 21% more addresses compared to what was available in administrative data. Furthermore, when comparing administrative data with interview data, we noted that administrative data failed to capture approximately 25% of the selected households. In conclusion, our study strongly recommends the involvement of listers in creating household addresses in non-apartment areas. This practice is essential for enhancing the quality of the sampling frame and, consequently, the accuracy of the survey data.
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