제 5 절 기타 面接法
앞에서 소개한 여러 가지 자료수집방법 이외에도 면접조사의 한 방식으로 집단면접조사(group interview)를 들 수 있다. 집단면접조사란 용어 자치가 의미하는 바대로 면접자와 피면접자가 1대1의 개별면접을 하는 것이 아니라, 다수의 대상자를 하나의 집단으로 하여 면접하는 형식이다. 집단으르 하여금 자유로운 대화나 토론을 하게 하여 문제점을 찾아내고 그 해결책 등을 찾아나가는 방법이라 볼 수 있다.
이러한 면접법은 구체직인 각 개인이 갖는 문제보다는 집단 전체와 관련된 주제나 문제에 더 초점을 맞추고 있다. 앞의 절에서 소개한 집단표본조사(group questionnaire survey)는 조사자와 조사대상자 간의 상호작용없이 조사대상자 스스로가 질문지를 작성해 나가는 것임에 반하여 집단면접조사에서는 면접자와 피면접집단 간에 여러 가지 형태의 상호작용없이 있게 된다.
집단면접조사의 예로서 홍두승(1991)은 해군하사관들이 현재 처해 있는 근무여건과 처우 그리고 이들이 군복무와 관련하여 갖고 있는 직무만족여부 등을 파악하기 위해 실제로 해군의 구축함에 승선하여 30여명의 하사관들과 계급별로 5회에 걸쳐 집단으로 함상면접을 실시하고 그 결과를 보고한 바 있다. 면접시 구조화된 질문지를 사용하지 않고 당면한 문제로 등장하고 있는 봉급 및 제반수당, 근무시간, 승진가능성, 장기복무여부, 가족생활, 복지후생 등과 관련된 대략적인 문제점을 열거해 나가면서 하사관들의 자유로운 견해를 청취하고 기록하였다.
그 밖에 비구조화된 조사도구를 사용하는 집중면접, 임상면접, 비지시적 면접방법 등이 소개되고 있다. 집중면접(focused interview)은 특정한 경험이 어떠한 결과를 초래하는가에 관심을 갖고 면접자 주도하에 피면접자로 하여금 자유로이 의사를 표현하도록 하는 방법이다. 말하자면 특정한 경험이 어떠한 태도변화 등을 초래하였는가를 밝히고자 하는 것으로 특정한 가설을 개발하고자 할 때 효율적으로 사용되고 있다. 임상면접(clinical interview)은 집중면접과 유사하지만, 집중면접이 특정한 경험에 초점을 맞추는 것에 반하여 임상면접은 보다 광범한 개인의 감정이나 동기 또는 생활경험 등에 관심을 갖는다.
주로 사회사업사례연구라든가 교도행정, 정신과 등에서 개인의 생활사 또는 생활경험을 알아보고자 할 때 많이 활용한다. 예를 들면 비행소년의 경우에 그 부모를 방문하여 가정환경이나 성장과정 등 그 자녀에 대해 이야기하도록 하는 방법일 것이다. 비지시직 면접(nondirective interview)은 정신요법에서 유래된 것으로서 면접사(의사)가 아무런 암시없이 피면접자(환자)로 하여금 자유로이 자기감정을 표현하도록 하는 것이다. 이 경우에 면접자의 역할은 이야기의 방향을 특정한 곳으로 이끌어가는 것이 아니라 피면접자가 자유롭게 지속적으로 이야기할 수 있도록 도움을 주는 정도에 그친다.
끝으로 지금까지 설명된 자료수집방법 중 개별면접조사. 전화조사 그리고 우편조사 등 빈번히 사용되고 있는 세 가지 방법의 특징을 비교·정리해 보면 표 3-2와 같다.
標 集 方 法 4
제 1절 標集의 意味
대부분의 조사연구는 모집단에 대하여 全數調査를 실시하는 것이 아니라, 모집단의 일부를 뽑아내어 이의 성격을 파악함으로써 모집단의 속성을 추리하게 된다. 모집단의 일부, 즉 標本을 추출하는 과정을 標集(sampling)이라 부른다. 전수조사를 실시하게 될 경우, 대체로 엄청난 시간과 경비가 들어야 하고 또한 많은 노력이 필요하다. 그렇다고 전수조사가 표본조사보다 그 결과에 있어 반드시 더 정확하다고 볼 수 있는 것도 아니다.
때에 따라서는 標本調査가 더 효율적이고 신뢰성도 더 높을 수 있다. 만약 전수조사에 많은 기간이 소요되어야 한다면 조사기간의 초기에 얻어지는 자료와 마지막 시기에 얻어지는 자료는 시간의 변화에 따른 차이 때문에 크게 다를 수 있다. 예를 들어 전수조사에 약 1년이 필요하다고 했을 때 조사의 내용이 정치사회적 상황변화에 매우 민감한 것이라면 우리나라와 같이 급격히 변화하는 사회직 분위기 속에서는 매우 다른 반응이 기간별로 나타날 수 있다. 이때에는 단기간내에 끝날 수 있는 표본조사가 훨씬 안전하다.
따라서 社會調査라 함은 대부분의 경우 標本調査(sample syrvey)를 지칭한다. 표본조사에서 표본이 모집단을 잘 대표하도록 추출해 내는 작업은 매우 중요하다. 한쪽으로 치우쳐진 표본을 분석하여 모집단의 성격을 구명하려 한다면 두말할 필요도 없이 그릇된 결론 도달하게 될 것이다. 생활에 대한 만족도를 연구하고자 하면서 농촌지역을 배제하고 도시지역에서만 표본을 추출한다면 그 결과는 전국민의 생활만족도라기보다는 도시인의 생활만족도로 이해하는 것이 보다 타당하여, 그 이상으로 확대해석하는 것은 위험할 것이다.
제 2 절 慓集의 基本用語들
구체적인 표집방법을 살펴보기에 앞서 표집에서 꼭 알아두어야 할 몇가지 用語들을 정리하여 보기로 하자.
1. 母集團
모집단(population)이란 우리가 구명하고자 하는 집단의 총체이다. 그러나 때로는 모집단이 관념적인 수준의 집단이라서 그 실체를 정확히 명시하기 어려울 때가 있다. 이때에는 조사의 목적을 위해 조작적으로 調査母集團(survey population)을 규정짓게 된다. 조사모집단이란 표본이 실제로 추출되는 모집단을 의미한다. 예로서 한국대학생들의 職業觀에 대하여 조사연구를 하고자 했을 때, 모집단은 현재 전국 대학에 학적을 두고 있는 모든 학생이 되며, 여기에는 기타 특수대학이나 전문대학에 재학중인 학생들도 포함될 것이다. 그러나 조사를 위해 4년제 정규대학에 현재 등록하고 있는 학생들을 모집단으로 규정하고 여기에서 표본을 추출하고자 한다면 이때의 모집단은 보다 제한적인 조사모집단이 된다.
2. 標集單位
이와 같이 모집단이 설정되면 표집단위(sampling unit)를 정해야 한다.
표집단위란 표집과정의 각 단계에서의 표집대상을 지칭한다. 標集單位는 개인일 수도 있지만 표본추출이 여러 단계에 걸쳐 이루어질 때에는 개인이 아닌 집합체가 되기도 한다. 예를 들어 우리가 어느 한 도시에 거주하는 시민들의 태도를 조사하기 위해 처음에 洞을 선정하고 다음에 각 동에서 가구들을 선정한 다음 최종적으로 각 가구내에서 한 명씩 성인을 추출한다고 할 때, 여기에서 표집단위는 동 · 가구 · 개인이 되며, 이들을 각각 1차표집단위 · 2차표집단위 · 최종표집단위라 한다.
3. 觀察單位
관찰단위(observation unit)는 직접적인 조사대상을 뜻한다. 觀蔡單位는 분석단위와 동일한 경우가 많지만 반드시 일치해야 할 필요는 없다. 만약 조사자가 가구구성원들에 대한 자료를 수집하기 위하여 가구주를 면접한다면, 이때 분석단위는 개별 가구구성원들이지만 관찰단위는 가구주가 된다. 분석단위와 관찰단위가 일치할 경우, 조사자의 역할이 보다 쉽겠으나 그렇지 않을 때에는 실제로 분석단위를 관찰하지 않고서도 그에 대한 적절한 자료를 얻을 수 있도록 유의해야 한다.
4. 標集間隔
표집간격 (sampling interval) 은 모집단으로부터 표본을 추출할 때, 추출되는 요소와 요소 간의 간격을 의미한다. 標集間隔은 주로 뒤에서 소개될 계통표집과 연관되어 있다. 예를 들어 10,000명의 모집단에서 10,000명을 추출하기 위해 10명 간격으로 표본을 뽑아냈다면 이때의 표집간격은 10이된다.
5. 標 集 率
표집률(sampling ratio)이란 모집단에서 개별요소가 선택될 비율이다. 위의 例에서 표집률 1,000/10,000=10%가 된다.
6. 母數
母數(parameter)란 모집단에서 어떤 변수가 가지고 있는 특성을 요약한 통계치를 말한다. 조사연구의 가장 중요한 목적 중의 하나는 표본관찰을 통해 이러한 모수들을 추정해 내는 데 있다.
7. 統 計 量
통계량(statistic)은 조사표본에서 어떤 변수가 가지고 있는 특성을 요약한 統計値를 말한다. 대부분의 경우 모수는 정확히 알아내기가 어렵기 때문에 표본조사를 통해 얻은 통계량을 바탕으로 모수를 추정하며 여러 가지 통계적 계산에서도 모수 대신 사용된다.
8. 標 集 틀
표집은 일반적으로 어떤 목록으로부터 표본들을 선택함으로써 이루어진다. 예를 들어 어느 대학교 학생들을 대상으로 표본조사를 하고자 할 때, 아마 학생들의 이름이나 학번을 적어놓은 학생명부를 기초로 하여 표본을 추출하게 될 것이다. 이때 학생명부와 같은 것이 표집틀(sampling frame)이 되는 셈이다. 표집틀은 바로 연구대상 모집만 전체의 목록을 의미한다.
파울러(Fowler,1984)는 표집틀을 평가하는 주요요소로서 다음과 같은 세 가지를 지적한다.
① 包括性(comprehensiveness) : 표집틀이 연구하고자 하는 전체모집단중 얼마나 많은 부분을 포함하고 있느냐 하는 것이다.
②抽出確率(probability of selection) : 모집단에서 개별요소가 추출될 수 있는 확률이 동일한가를 알아보고, 동일하지 않은 경우 이를 조정할 수 있어야 한다. 만약 추출확률을 알 수 없다면 표본통계량과 모집단의 모수 사이의 관계를 정확하게 추정하기가 곤란하다.
③ 效率性(efficiency) : 가능한 한 조사자가 바라는 대상만을 표집틀속에 포함시켜야 한다는 것이다. 만약 조사자가 표집하고자 하지 않는 요소들이 표집틀 속에 포함되어 있다면 이러한 요소들을 제외시키는 것이 바람직하다.
제 3 절 標集의 種類
일반적으로 사회 조사에서는 確率標集方法(probability sampling) 과 非確率標集方法(nonprobability sampling) 등 두 가지 형태의 표집방법을 사용하고 있다. 확률표집방법의 논리는 모집단의 개별구성요소가 표본에 포함될 확률이 동일하다는 것이다. 그러나 확률표집을 위해서는 모집단의 규모와 성격이 정확히 규명되어야 하는데, 개별요소의 추출확률을 동일하게 하는 것이 필요치 않다거나 또는 불가능할 경우에는 비확률표집의 방법을 쓰게 된다.
확률표집방법에는 단순무작위표집 · 계통표집 · 층화표집 · 집락표집 등이 있고, 비확률표집방법에는 편의표집 · 유의표집 · 눈덩이표집 · 할당표집 등이 있다(Ackoff, 1953, 99.123~126).
1. 確率標集
만약에 모집단을 구성하고 있는 개별요소들이 동질적이라면 어떤 요소를 추출해 내더라도 모집단의 성격을 규명하는 데 있어 어려움이 없을 것이다. 극단적인 경우에는 단 하나의 사례로도 충분하다. 그러나 사회과학에서 대상으로 하고 있는 모집단은 내적으로 매우 다양하고 이질적인 요소로 구성되어 있기 때문에 모집단을 잘 대표할 수 있도록 표본을 추출하는 일은 매우 중요하다. 確率標集은 이러한 의미에서 기본적으로 각 요소가 표본에 포함될 수 있는 확률을 같게 하고자 하는 것이다.
1) 單純無作爲標集
단순무작위표집 (simple random sampling) 이란 모집단의 전체구성요소를 파악한 다음 개별요소에 대하여 일련번호를 부여하고, 난수표를 이용하여 필요한 수의 표본을 추출하는 방법을 말한다. 그러나 실제로 이 방법을 적용하는 데에는 많은 어려움이 따른다.
단순무작위표집방법을 사용하기 위해서는 우선 모집단의 구성요소를 정확히 파악하여 명부를 작성하여야 하는데, 이 작업이 여간 어려운 것이 아니다. 예를 들어 서울시민을 조사대상으로 한다고 했을 때 1990년도 人口센서스에 따르면 서울의 상주인구는 1,000만명을 초과하고 있는데, 시민의 명부를 마련한다는 것은 개별연구자의 입장에서 보면 현실적으로 불가능한 것이다. 따라서 단순무작위표집은 흔하게 쓰여지고 있지 않으며, 또한 이 방법으로 추출된 표본이 반드시 가장 정학하다고 할 수도 없다.
2) 系統標集
이러한 이유에서 단슨무작위표집을 다소 수정한 계통표집(systematic sampling)이 많이 쓰이고 있다. 물론 이 방법에서도 명부는 작성되어야 한다. 일단 명부가 마련되면 이 명부에서 매 몇 번째 사람을 뽑는 식으로 표본을 추출해 낸다. 모집단의 크기가 10만명이고 표본의 크기를 1,000명으로 한다면 매 100번째 사람을 고르면 된다. 최초의 사람만은 무작위로 선택하게 된다. 말하자면 최초의 1번에서 100번 사이에서 무작위로 한 사람을 고르고 그 다음부터는 100의 標集間隔으로 추출하면 되는 것이다.
그러나 명단이 어떠한 유형을 가지고 배열되어 있다면, 系統標集의 방법은 편중된 표본을 추출하게 한다. 특히 명단이 어떠한 주기를 나타내고 있고, 이 주기가 표집간격과 우연히도 일치할 때 이러한 문제가 발생한다. 예를 들어 고층아파트에서 세대주명단이 동·호수順으로 작성되어 있다면, 계통표본은 때로는 저층이나 고층으로만 몰릴 수도 있고, 때로는 각 층의 제일 끝집이나 아니면 엘러베이터 옆집만이 추출될 수도 있다. 따라서 계통표집을 사용하기 전에는 명단이 특정한 규칙을 가지고 배열되어 있는가를 살펴보고, 이러한 순서가 편중된 표집을 가져올 가능성 여부를 검토해 보아야 할 것이다.
3) 層化標集
층화표집(stratified sampling)이란 전체의 모집단에서 표본을 추출하는 것이 아니라, 모집단을 일련의 하위집단들로 층화시킨 다음 각 하위집단에서 적절한 수의 표본을 뽑아내는 방법이다. 層化標集은 동질적인 하위집단에서의 표집오차가 이질적인 집단에서의 오차보다 더 작다는 데에 그 논리적인 근거를 두고 있다. 따라서 층화표집에서는 모집단을 동질적인 하위집단으로 재구성시킨다.
母集團을 어떠한 기준에 따라 층화시킬 것인가는 어떤 변수가 사용가능한가와, 이러한 변수가 어느 정도 중요한 의미를 갖는지를 판단한 후에 결정하게 된다. 층화표집의 방법에는 모집단의 상대비율에 근거하여 각 층별로 표본을 무작위로 추출하는 방법과; 모집단을 주요변수별로 층화시켜 연속직인 명단을 마련한 후 여기에서 계통적으로 추출하는 방법이 있다, 어느 방법이든 층화표본은 단순무작위추출에서 얻어진 표본보다 모집단을 더 잘 대표하고 있다고 볼 수 있다.
4) 集 落 標 集
집락표집(cluster sampling)은 표집단위를 개인이 아닌 集落(cluster)으로 한다. 개인단위외 명부를 마련하는 것이 현실직으로 불가능할 때에 일단집락으로 추출하고 여기에서 다시 개인을 추출하는 방법을 쓰게 된다. 집락표집에서는 층화표집과는 달리 가급적이면 집락을 이질적인 요소로 구성시키고자 한다. 앞에서 설명한 대로 층화표집에서는 각 계층에서 개별요소를 추출하고자 하기 때문에 모든 계층이 표본에 포함되고, 따라서 각 계층내에서는 가급직 동질적으로 그리고 계층간에는 가급적 서로 다르게 구성되게 된다.
반면에 집락표집에서는 모든 집락을 선택하는 것이 아니라 그 중 일부를 표본으로 택하기 때문에 만약 집락이 내부적으로 동질적이라면 한쪽으로 치우친 표본을 택하게 될 위험성이 있다(Blalock, 1979.pp,567∼571). 많은 경우에 있어서 집락표집은 여러 단계에 걸쳐 이루어지고, 또한 앞에서 소개된 다른 표집방법과 병행해서 사용된다. 예를 들어 모집단을 먼저 지역크기 등으로 층화표집한 이후에 각층 내부에서 집락표집을 실시하는 방법이 있을 수 있다.
대부분의 집락표집에 있어서는 집락의 크기(집락을 구성하는 요소의 수)가 다르기 때문에 각 구성요소가 추출될 수 있는 확률을 동일하게 하기 위해서는 추가의 고려사항들이 필요하다. 이를테면 각 洞을 집락으로 했을 때 각 동의 주민수가 다르기 때문에 모집단의 각 요소당 추출확률이 달라진다. 이러한 문제에 대한 대응으로 規模比例確率(probability proportionate to size: PPS) 표집방법을 쓰기도 한다.
이 방법은 각 집락이 그 크기에 비례해서 표집되도록 하는 것이다. 따라서 집락의 크기가 클수록 그 집락에서 표본이 추출될 확률도 높아진다. 이렇게 해서 집락을 선정한 후 각 집락에서는 동일한 수의 요소를 뽑는다. 규모비례확률방법은 실제적 적용에 있어서 다소 번거로울 수 있기 때문에 일정크기 이상이 집락만을 선택한 다음 여기에 동일한 표집률을 적용시키는 다소 변형된 방법을 쓰고 있기도 하다.
집락표집방법에서 고려해야 할 사항 중의 하나는 집락의 수와 집락내의 요소의 수를 어떻게 배분할 것인가라는 점이다. 예를 들어 標本의 크기를1,000으로 한다 했을 때, 집락의 수를 1로 하면 집락내의 구성요소의 수는 1,000이 될 것이고, 반대로 집락의 수를 1,000으로 하면 구성요소의 수는 1이 될 것이다. 보다 구체적으로 보면 서울시에는 506개의 개별洞이 있는데(1991년 현재), 洞을 집락으로 하고 표본수를 1,000으로 잡으면 1개동에서 2명 남짓 정도가 추출될 것이다. 1개 동에서 몇 명 정도를 뽑아야 할 것이냐에 따라 집락의 수도 결정된다.
5) 加 重 標 集
가중표집은 確率標集의 논리를 따르면서도 필요에 따라 표집률을 달리하여 표본을 추출하는 방법이다. 모집단에서의 비율은 1/2에 지나지 않는데 표본의 수를 동일하게 한다든가, 반대로 모집단에서는 동일한 비율인데 표본의 수를 달리하는 경우와 같은 것이다, 모집단의 비율과 동일한 비율로 표집하게 되면 그 수가 적어서 유용한 분석을 하기 힘들 때 이러한 방법을 많이 쓴다. 각각의 標本을 별개로 분석하거나 비교연구의 목적으로 자료를 수집할 때에는 표집률이 다른 것에 크게 개의할 필요가 없지만 각각의 표본을 합쳐서 하나의 표본으로 만들고자 할 때에는 서로 다른 표집률을 고려하여야 모집단의 비율로 다시 환원시켜 분석할 수 있다.