가중 가구 수가 크면 실제 조사한 표본도 많은 것인가

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가구조사 표에 수십만 가구가 표시돼 있다고 해서 그 지역에서 실제로 수십만 가구를 조사했다는 뜻은 아니다. 표본조사에서는 조사된 가구에 가중값을 적용해 전체 가구를 추정할 수 있다. 추정 규모를 응답자 수로 읽으면 통계의 정밀도를 과신하게 된다.

세 가지 수를 다른 이름으로 둔다

확인할 것은 실제 조사된 가구 수, 각 가구에 적용된 가중값, 가중값을 적용해 추정한 가구 수다. 통계청이 공개한 가계금융복지조사 품질진단 자료는 표본가구와 가중값 작성·조정 과정을 구분한다. 이 글은 그 통계 방법의 구별을 설명하며 과거 보고서의 표본 규모를 현재 조사에 그대로 적용하지 않는다.

가상의 자료에서 응답한 두 가구에 각각 100과 300의 가중값이 붙었다고 하자. 가중 가구 수의 합은 400이지만 실제 응답 표본은 두 가구다. 두 행을 400개의 독립적인 관측으로 복제한 것처럼 취급하면 원래 조사 설계를 잃는다. 이는 방법을 보여주는 단순 예로, 실제 가계금융복지조사의 가중값이나 추정식이 아니다.

주택·가계 표를 옮길 때 남길 정보

표 제목과 주석에서 ‘표본 수’, ‘추정 가구 수’, ‘가중’의 의미를 먼저 읽는다. 공개된 마이크로데이터를 사용한다면 가구 단위 자료인지 개인 단위 자료인지, 어떤 가중변수를 써야 하는지 해당 연도 이용설명서에서 확인한다. 이름이 비슷한 변수를 임의로 골라 합산하지 않는다.

표본조사에서는 가중값만 적용했다고 표준오차 계산까지 끝나는 것도 아니다. 층화·집락 등 설계와 해당 자료가 제공하는 분산 추정 방법을 확인해야 한다. 실제 표본 수를 알 수 없는 공표표에서는 추정 가구 수를 대신 넣어 신뢰구간을 만들어서는 안 된다.

분석 메모에는 실제 표본 수의 확인 여부, 사용한 가중변수, 추정 대상과 해당 연도 설명서 위치를 남긴다. ‘큰 숫자이므로 믿을 만하다’는 판단보다 어떤 관측을 어떤 방식으로 전체에 확장했는지 설명할 수 있어야 자료를 올바르게 비교할 수 있다.

출처와 확인일