초록
통계조사에서 단위 무응답은 표본크기를 축소시켜 추정값의 효율을 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 주요 관심변수에 대해 응답자와 무응답자간의 차이가 존재하는 경우 무응답 편향(bias)을 발생시키는 요인으로 일반적으로 가중값 조정방법을 이용하여 보정한다. 대부분의 조사에서 무응답 표본에 대한 정보를 얻는 것은 현실적으로 매우 어려우며, 무응답으로 인한 추정값의 편향 정도를 파악하는 것 또한 쉽지 않다. 통계청에서는 2010년, 2011년 가구패널조사인 가계 금융조사를 실시하였다. 2010년 1차 웨이브는 1만 가구에 대해 모두 응답한 정보를 가지고 있으며, 2011년 2차 웨이브에는 부재, 거부 등으로 인한 무응답 표본(약 10%)이 존재한다. 본 연구에서는 2차 웨이브의 무응답 표본들을 무응답 성향이 강한 표본으로 가정하고 1차 웨이브에서 무응답가구로 분류한 후 무응답 가구의 특성과 무응답 편향정도 및 무응답 조정 효과를 분석하였다.
Unit non-response of surveys reduces the efficiency of the estimates and also causes non-response bias especially when there is large difference between respondents and non-respondents. Non-response weighting adjustments have usually been used to compensate for non-response. It is not easy to examine the non-response bias as well as to obtain information on the non-respondents in sample surveys. A household panel survey, called The Survey of Household Finances, was conducted in both 2010 and 2011. In this paper, we assume that non-response households in Wave 2 have strong non-response (non-cooperative) tendency. We classify those households into non-response households in Wave 1. Under this assumption, the characteristics of non-response households, the non-response bias and the effect of non-response adjustments are investigated.