2. 非確率標集
확률표집이 사실상 불가능하거나 모집단을 정확하게 규정지을 수 없는 경우, 또는 표집오차가 큰 문제가 되지 않거나 반드시 확률표집을 써야 할 필요가 없는 경우에는 비확률표집의 방법을 쓰게 된다. 비확률묘집은 확룰표집에 비해 훨씬 간편하고 경제적이라는 장점을 가지지만 이를 統計的 檢定의 근거로 삼기는 어렵다.
1) 便宜標集
편의표집(convenience sampling)이란 손쉽게 이용가능한 대상만을 선택하는 방법이나. 그러므로 이를 때로는 우연표집(accidental or incidental sampling)이라고 부르기도 한다. 예를 들어, 광화문거리에서 길을 지나는 최초의 100명을 골라 면접을 한다거나 강의실에 들어온 학생들을 대상으로 하여 어떤 조사를 실시하는 것 등은 모두 편의표집의 방법에 의한 것이다.
이 방법으로 얻어진 표본은 그 代表性을 추정할 방법이 없으며 결과에 대해서 표준오차의 추정치를 부여할 수도 없다. 또한 편의표집으로 내적 타당도는 유지할 수 있겠으나 외적 타당도는 유지하기 힘들다. 다시 말하자면, 일반화에 어려움이 있다는 것이다(외적 타당도에 관해서는 제6장을 참조할 것).
그러나 이 방법이 갖는 한계성 뿐만 아니라 유용성에 대해서도 관심을 기울이는 것이 좋을 듯하다. 편의표집을 통해 획득된 자료라 할지라도 때에 따라서는 매우 유용할 수 있기 때문이다. 특히 여러 가지 제약으로 인해 엄격한 표집계획이 어려운 경우 편의표집으로 수집된 자료라도 우리가 필요로 하는 정보를 충분히 제공해 줄 수 있기 때문이다. 엄밀히 이야기하면 상당수의 표집계획에 어느 정도의 편의성이 개재되어 있다고 볼 수 있다.
2) 有意標集
유의표집(purposive sampling)은 때로 判斷標集(judgmental sampling)이라고도 부르는데, 모집단에 대한 연구자의 사전지식을 바탕으로 하여 표집하는 것이다. 유의표집은 일반적으로 연구자에게 자신의 이론적·실용적 관심을 고려할 수 있도록 융통성을 부여한다. 따라서 유의표집이 갖는 장점 중의 하나는 연구자가 자신의 연구능력과 사건지식을 활용하여 응답자를 고를 수 있다는 점이다.
이 방법은 연구대상자의 일부분은 쉽게 식별할 수 있지만 모집단 전체를 모두 확인하는 일이 거의 불가능할 경우 사용하게 된다. 예를 들면, 학생운동권에 대해 연구를 하고자 했을 때 운동권 학생들을 개별적으로는 쉽게 찾아볼 수 있겠지만 모집단으로서의 운동권 전체의 규모나 성원을 식별하고 규정짓는 일은 매우 어렵다. 이 경우에 운동권 학생의 전형이라고 판단되는 학생들을 선정하여 면접하는 방법을 택하게 된다.
유의표집은 특히 연구계획의 초기단계에서 질문의 적용가능성과 조사도구의 타당성 등을 검토하기 위하여 많이 사용하고 있으며 事前檢査(pretest)를 위해 쓰이기도 한다.
3) 눈덩이標集
눈덩이표집(snowball sampling)은 최근 들어 점차 그 사용빈도가 커져가는 표본추출방법이다. 작은 눈뭉치를 굴려 점점 더 근 눈덩이를 만들어가듯이, 처음 단계에는 표집대상이 되는 소수의 응답자들을 찾아내어 면접하고, 다음 단계에서는 이들 응답자들을 정보원으로 활용하여 비슷한 속성을 가진 다른 사람들을 소개하도록 하고 이들을 대상으로 면접한다.
이와 같은 절차를 지속적으로 반복하여 연구수행에 필요한 만큼의 표본수가 충족될 때까지 표집해 나가면 된다. 예를 들어 최초 단계에서 10명의 응답자를 선정하여 면접하고 이들이 각각 5명씩을 소개한다면 두번째 단계에서는 50명을 추가로 면접할 수 있을 것이고, 이들이 각각 또 다시 5명씩을 소개한다면 세번째 단계에서는 250명이 추가되어 모두 310명의 응답자를 대상으로 면접할 수 있게 된다.
이 방법은 모집단을 잘 모르는 경우나 대상자가 눈에 잘 띄지 않아 일상적인 표집절차로서는 현실적으로 조사를 쉽게 수행해 나가기 어려운 경우--예를 들어 매춘, 마약, 동성연애 등 일탈적 하위문화에 관한 연구에 보다 적합하다. 또한 이 방법은 관찰연구나 지역사회연구에 특히 유용하다,
눈덩이 표집은 기본적으로 비확률 표집법 중의 하나지만 확률적 눈덩이표본을 추출하는 전략도 개발되고 있다. 만약 확률적인 방법을 쓴다면 각 단계에서 표본은 무작위로 추출하여야 할 것이며, 비확룰 표본일 경우에는 각 단계이서 할당 표집과 같은 방법을 사용할 수 있을 것이다. 이 방법은 連鎖紹介標集(chain referral sampling) 이라고 부르기 도 한다.
4) 割當標集
할당 표집(quota sampling)은 모집단이 갖는 특성의 비율에 맞추어 표본을 추출하는 방법이다. 근자에는 확률표집방법과 병행하여 쓰이기도 하는데, 다단계 표집과정의 마지막 단계에서 많이 사용한다. 특히 선거와 관련된 조사나 일반적인 여론조사에서 많이 활용되고 있다. 이 방법을 쓰기 위해서는 모집단의 특성(예를 들면, 성별·교육수준별 구성 등)을 정확히 알아야 이에 근거하여 할당기준을 마련할 수 있다.
할당은 일반적으로 전체인구와 같은 비율로 한다. 그러나 필요에 따라서는 특정의 속성을 갖는 대상을 가중표집할 수 있으며 이 경우에 모집단의 특성을 추정고자한다면 다시 가중치를 주어 모집만의 분포와 같아지도록 하여야 할 것이다. 할당표집을 하기 위해서는 우선 할당표를 작성한 다음, 할당표에 따라 미리 정해진 방법으로 응답자를 선정하여 면접하고, 해당 기준에 따른 할당이 채워지면 대상자가 나타나더라도 배제하게 된다.
서울대학교 인구 및 발전문제 연구소가 1990년 12월에 실시한 전국국민의식 조사에서 사용한 할당표집의 방법을 예를 들어본다. 이 조사에서는 성별과 연령에 따라 할당을 부여하는데 남녀의 비율은 5:5로, 그리고 연령은 기준연령(각 지역 성인인구의 연령의 중앙값)을 중심으로 위와 아래가 5:5가 되도록 설정하여 할당표를 만들었다. 서울지역의 경우는 기준연령이 남녀 모두 34세이다.
표집단위는 집락으로 하고 행정동에서
통이 결정되면 선정된 통에서의 표본수를 20명으르 하여 아래에서 보는
바와 같이 할당한다. 아래에 제시된 할당표에 따라 대상사를 표집하게
되는데, 예를 들어 34세 미만의 남자를 5명 모두 면접하게 되면 6번째로
만나는 34세 미만의 남자는 더 이상 면접해야 할 필요가 없다.
그러나 할당기준이 설정되어 있다 하더라도 실제적인
표본추출과정에서 조사자의 편견이 개재될 수 있는 여지는 얼마든지
있다. 할당량을 채우기 위해 지속적으로 조사해 나가는 과정에서 어떤
대상들은 쉽게 배제된다. 예를 들어 사나운 개가 있는 집의 사람이라든가
귀가시간이 늦는 사람들은 조사대상에 잘 포함되지 않을 수 있다. 따라서
할당표집은 표본선정시 偏倚가 없고 가능한 한 대표성을 갖고 일반화될
수 있도록 유의하여야 할 것이다.
참고 4-1 응답자 선정원칙의 예 |
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1. 조사는 만 20세 이상의 성인남녀를 대상으로 한다. 2. 남녀의 비율은 5:5가 되도록 한다. 3. 연령집단별 응답자의 비율은 각 시/도별로 주어진 기준연령을 중심으로 그 이상과 이하의 연령에 해당하는 대상자의 수가 각각 50%가 되도록 한다(기준표 참조). 4. 해당 지역에서 한 반(도시) 또는 한 부락(농촌)을 선택한 다음, 임의의 가옥(예를 들어, 반장 또는 이장댁 기준)에서 시작하여 순서대로 조사한다. 한 반(또는 부락)에서 할당이 모두 채워지지 않을 경우 그 다음 반(또는 부락)으로 옮겨간다. 5. 지정된 洞이나 里에서 조사할 統과 班은 다음과 같이 정한다. ① 도시에서는 지정된 동에서 통의 전체수를 파악한 후 가운데의 통을 선정한다. 통이 선정되면 통의 두 번째 반을 조사한다. 동일반 내에서는 반장집에서 시작하여 한 집 건너씩을 조사한다(반장집을 반드시 포함시켜야 할 필요는 없다). ②농촌에서는 지정된 리에서 임의의 자연부락(이장집이 소재한 부락도 무방)을 선정하고, 임의의 지점(예를 들어, 이장집)에서 시작하여 도시와 마찬가지로 한 집 건너씩 조사한다(이장집을 반드시 포함시켜야 할 필요는 없다). 6. 조사는 가급적 조사대상자들이 퇴근하여 집에 있는 저녁시간 또는 주말을 이용하여 실시한다. <표 4-2> 지역별 연령기준표* (단위 : 세)
* 20세 이상 성인인구의지역별·성별 연령의 중앙값. |
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제 4 절 標集誤差와 標本의 크기
1. 標集誤差
연구자들은 표본 자체의 특성보다는 그것을 통해 모집단의 특성을 추리하는 데 관심을 가지고 있다. 그러나 확률표집의 방법을 통해 얻어진 통계량들은 대개의 경우 모수와 정확하게 일치하지는 않는다. 이러한 불일치는 한편으로는 표집과정에 있어서의 체계직인 誤差 때문이며, 또 다른 한편으로는 확률적인 오차(표집오차) 때문이다.
標集誤差(sampling error)란 통계량들이 모수와 정확히 일치하지 않고 그 주위에 분산되어 있는 정도를 말한다. 일반적으로 표본의 크기가 클수록, 그리고 표본의 분산이 작을수록 표집오차는 작아지며, 따라서 표본에 근거한 모집만의 추정이 보다 정확하게 된다. 비확률표집일 경우에는 이러한 표집오차를 계산해내기가 어렵지만 확률표집의 경우에는 확률이론에 근거하여 각 표집방법에 따른 표집오차를 추정해 볼 수 있다.
단순무작위표집·계통표집·집락표집 등의 여러 가지 포집방법 중 어느 것을 선택하느냐에 따라 표집오차를 측정하는 방법도 달라진다. 이 중 가장 기본이 되는 것은 단순 무작위표집에서의 모집오차이다. 단순무작위표집에서 표집오차를 알아내기 위해 가장 손쉽게 사용되는 통계량은 標準誤差(standard error)이다. 표준오차는 다음과 같은 방식으로 계산된다.
표준오차=√s²/n
여기에서 S²은 표본의 분산이고 n은 표본의 크기이다.
層化標集에서는 표본의 크기가 같다고 했을 때, 단순 무작위표집에서 보다 표집오차가 작게 나타난다. 왜냐하면 층화표집에서는 우선 비교적 동질적인 각 계층별로 분리하고 그 안에서 표본을 추출하기 때문이다. 이와 반대로 集落標集에서는 표본의 크기가 갈을 때 단순 무작위표집에서보다 표집 오차가 커지게 된다.
결국 표집오차는 분산의 정도, 표본의 크기, 그리고 표집방법에 따라 달라진다고 볼 수 있다. 실제조사과정에서는 이러한 표집오차 이외에도 오차의 원인이 여러 가지 존재한다. 표집틀을 구성할 때 배제되어 버리거나 잘못 포함된 자료들. 무응답, 응답시의 잘못 등도 오차를 야기시키는 중요한 원인이 된다. 따라서 조사과정을 통한 추정이 얼마나 정확한 것인가 하는 것을 평가할 때에는 이러한 요소들이 동시에 고려되어야 할 것이다. 신뢰도를 높이기 위해 표본수를 늘리는 것은 표집오차를 줄이는 데에는 도움이 될지라도 응답률이라든가 자료의 질적인 면에서 조사의 정확도를 높이는 데는 반드시 도움이 되지 않을 수도 있다.
2. 標本의 크기
우리는 흔히 社會調査를 계획하는 단계에서 표본의 크기를 어느 정도로 잡아야 할 것인가에 대해 고심하게 된다. 표본조사를 하는 목적이 원래 시간과 경비를 절감하기 위한 것이기 때문에 표본의 代表性을 유지하기 위한 최소의 표본의 수는 얼마나 될 것이냐에 늘 관심을 가지게 되는 것이다. 표본의 수는 모집단의 크기와 동질성 여부에 의해 좌우된다. 모집단의 크기가 아주 작을 경우에는 全數調査를 하는 것이 좋을 것이고, 모집단이 동질적인 개체로 구성되어 있다면 어느 요소를 택하여 표본으로 하더라도 대표성을 유지하는 데 어려움이 없을 것이다.
單純無作爲標集일 경우 다른 조건이 동일하다면 모집단이 클수록, 그리고 모집단이 보다 이질적일수록 표본의 수도 커야 할 것이다.
통계적으로 표본의 크기를 정하기 위해서는 추정치의 허용오차를 어느 정도로 할 것인가를 결정하여야 하고 이것이 정해지면 허용오차를 신뢰도구간의 형식으로 표현한다. е를 표본평균의 허용가능한 오차라 하고 오차가 e를 초과할 확률을 5%라고 하자. 즉, 표본평균이 모집단의 평균으로부터 일정거리내에 있을 확률을 95%로 보는 것이다. 정규분포에서 표본평균의 95%신뢰도 구간을 Y±2S/√n이라 했을 때(95% 신뢰도 수준에서 1.96S를 개략적으르 2S로 간주하였다), e-2S/√n이다. 여기서 필요한 표본수 n=4S²/e²이다.
이 관계를 사용할 때 모집단 표준편차의 추정치(S)를 알아야 한다. 대체로 동일모집단이나 유사모집단으로부터 표집된 선행연구의 결과를 이용할 수 있다. 그러나 참고 할 추정치가 사용가능하지 않을 경우 이를 추정하는 방법이 제시되고 있다. 즉, 모집단의 최소값 및 최대값과 분포의 모양에 대해 대략적으로 알고 있다면 б는 이로부터 추정할 수 있다. 최대값에서 최소값을 뺀 값을 h라 할 때 장방형의 균일분포이면 б=0.29h이고, 좌우대칭의 이등변삼각형 모습의 분포를 보이면б=0.24h, 그리고 한쪽으로 偏布가 이루어지면б=0.21h로 추정이 가능하다(Snedecor and Cochran, 1980,pp.441~442).
그 외에 표본의 수를 결정하는 보다 실용적인 기준으로, 모아진 자료를 어떻게 분석할 것이며 변수는 몇 개나 사용하는가라는 점들이 중요하다(Fowler,1984,pp.40∼43). 예를 들어 두 變數를 사용하여 3×3표를 만들어 분석하고자 한다면, 분석이 되기 위해 한 칸에 최소한 5사례 정도는 확보되어야 하고 그러기 위해서는 3×3×5=45사례는 있어야 할 것이다. 만약 이 분석에서 변수를 추가시킨다면 그 이상의 標本數를 마련하여야 한다. 또한 응답자가 서둘러서 질문지를 완성하려 하여 몇몇 변수에 대한 응답을 빠뜨릴 수도 있고, 예민한 주제일 경우 응답을 회피할 수도 있기 때문에 缺測값(missing values)이 있는 자료가 나타나기도 한다. 표본의 크기를 결정함에 있어 이러한 결측값에 대한 고려도 동시에 있어야 할 것이다.
잘 선정된 표본이라면 그 규모가 반드시 그지 않더라도 모집단을 효율적으로 대표해 줄 수 있다. 미국의 여론조사연구소(NORC)가 매년 실시하는 전국사회조사를 보면 표본의 수가 1,500정도이다(본장 제 5 절 참조).1,500의 표본으로서 2억 4천만명(1985년 기준)의 미국시민을 대표하고 있는 것이다.
제 5 절 標集過程의 例
지금까지 여러 가지 형태의 확률 및 비확률 표집방법이 소개되었지만, 실제적인 적용에 있어서는 여러 방법이 함께 쓰여지고 있다. 標集過程의 구체적인 예를 몇 가지 들어보기로 하겠다.
1. 美國輿論調査硏究所의 社會調査
미국 시카고대학 캠퍼스내에 소재하고 있는 미국여론조사연구소(National Opinion Research Center:NORC)는 1946넌 이래로 매년 全國社會調査(General Social Survey)를 실시하여 왔다(NORC, 1982). 1977년이후부터의 조사에서는 확률표집방법을 전면적으로 쓰게 되었지만 1972년에서 1974년까지의 조사에서는 수정된 확률표집방법을 사용하였었다. 즉, 區域單位(block)를 추출할 때까지는 다단계 지역확률표집방법을 사용하고,구역단위에서는 성별·연령·고용상태에 근거한 할당량을 부여하여 할당표집방법을 적용시킨 것이다.
표집과정을 좀더 자세히 살펴보면, 1차표집단위(primary Sampling unit)는 標準大都市統計地城(Standard Metropolitan Statistical Areas:SMSA) 및 대도시지역의 郡音(metropolitan counties)로 하고, 추출하기 전에 지역·연령 및 인종별로 이들 지역을 층화시킨다.1차표집단위내에서의 추출단위, 즉 2자표집단위는 區城群(block group:BG)과 調査區(enumeration district:ED)로 하고 이를 역시 인종과 소득수준에 따라 층화시킨다. 3단계의 추출단위는 區域(block)인데, 구역은 그 크기에 비례한 확률로 선택한다. 개별구역에 대한 통계자료가 없는 경우에는 실제로 세어서 구역의 크기를 측정하고 있다.
조사대상구역이 결정되면 구역의 서북쪽 모퉁이에서 시작하여 지정된 방향으로 이동하면서 할당량이 채워질 때까지 면접대상을 고르게 된다. 割當配分의 근거는 인구센서스자료인데 실제조사에서 직장여성이나 35세이하의 남성을 만나기가 힘들기 때문에, 여성의 경우직장을 가진 사람과 가지지 않은 사람이, 그리고 남성의 경우는 35세 이상과 미만인 사람이 골고루 추출되도록 조사자들에게 지시되고 있다. 조사대상자가 집에 없음으로 인해서 생기는 오류를 감소시키기 위하여 조사자들에게는 週中에는 오후 3시 이후나 아니면 주말 또는 공휴일에 면접하도록 지시되고 있다.
이 조사는 같은 크기의 표본을 추출한다 하더라도 할당표집방법을 쓰면 완전확률표집방법을 쓰는 것보다 비용이 훨씬 적게 소요됨을 보여주고 있다.
2. 日本의 "社會階層과 社會移動 全國調査"
SSM(Social Stratification and Social Mobility)이라 불리는 "사회계층과 사회이동"조사는 1955년에 제1회 전국조사를 시작한 이래로 매 10년마다 동일한 조사를 수행하여 1985년에는 제4회 조사를 실시한 바 있다. 1985년 조사에서는 1915년 11월 1일부터 1965년 10월 31일 사이에 태어난 20세 이상 69세 이하의 남녀를 枉潗團으로 하고, 2단계 層化標集万法을 사용하고 있다.
표집과정을 살펴보면 전국의 市區町村을 지방성, 인구규모, 산업구성등을 고려하여 층화한다. 구체적으로는 市區町村을 區部, 市部, 郡部, 오끼나와로 대별하고 최종적으로 56개의 층으로 나눈다. 여기이서 政令 지정도시인 삿뽀로, 가와사끼, 히로시마, 키타규슈, 후꾸오까市 등의 각 구는 하나의 市로 간주한다. 각 층에서 모두 300개 지정(市區町村)을 확률비례표집법으로 선정한다. 이어서, 선정된 지점에서는 유권자명부를 사용하여 첫번째 유권자를 무작위로 선정하고 그 지점에 할당된 남녀 각각 20명씩 모두 12,000명을 市區에서는 21,-町村에서는 11의 간격으로 계통표집하여 대상자명단을 작성한다.
그러나 명단에 등재되어 있는 모든 사람을 조사대상자로 하는 것은 아니고 대상자명단에서 각 시점에 할당된 표본수까지를 대상자로 하는 것이다(直井 優·盛山和夫,1990, PP.1855∼186).
3. 韓國人口센서스의 標本調査
매 5년마다 실시하는 인구 및 주택센서스에서는 全數調査와 더불어서 표본조사를 병행하고 있다. 성별·연령·혼인상태·교육정도 등 인구의 기본특성과 가구 및 주택에 관한 사항은 전수조사로서 파악하고 있지만 경제활동상태·출산력·인구이동 등은 표본조사에 의존하고 있다. 표본의 비율은 1966년과 1970년의 인구센서스에서는 10%, 1975년에는 5%, 그리고 1980년에는 15%였다.
1980년의 표본조사에서 사용된 標集過程을 살펴보면 전국을 우선 40개의 市와 各道(9개 도)의 郡部 9개 등 49개 지역으로 분할하고 있다. 조사구는 일반조사구와 특별조사구로 나누어지는데 특별조사구에는 영내거주군인, 전투경찰, 교도소 및 소년원 수감자, 그리고 해외공관원이 포함되어 있어 이들은 표본조사에서 제외시킨다. 일반조사구는 다시 보통조사구와 섬조사구를 포함하는 지역단위조사구와 기숙사 및 관광호텔조사구. 특수사회시설조사구를 포함하는 시설단위조사구로 구분 짓는다. 지역단위조사구는 평균 75가구로 구성된다.
지역단위조사구에서는 표본조사구를 행정구역번호 및 조사구번호順으로 抽出間隔을 5∼12로 하여 계통추출하고, 시설단위조사구에서는 이 조사구가 총조사구의 4.5%에 불과하기 때문에 모두를 표본조사구로 삼고 있다. 이렇게 하여 전국의 표본조사구는 보통조사구 12,726개, 섬조사구 167개, 기숙사 및 관광호텔조사구 3,999개, 특수사회시설조사구 851개 등 시설단위조사구 4,850개로 이루어지고 있다(경제기획원, 1982).
4. 韓國갤럽調査硏究所의 標本調査
우리나라의 민간사회조사기관으로서 그간 많은 조사업무를 수행해온 한국갤럽조사연구소의 標集節次를 알아보고자 한다. 한국갤럽은 미국갤럽과 비슷한 방법을 사용하는데 規模比例確率방법을 사용하여 전국에서 200개의 표집지역을 선택한 후, 일련의 계통표집으로 최종표집단위인 가구와 개별응답자를 뽑는다.
標集은 4단계로, 이루어지는데 이를 보다 구체적으로 살펴보기로 하자. 1단계에서는 최상위 행정구역인 6개의 특별도시(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주)와 8개의 道(경기, 강원, 충북, 충남, 경북, 경남, 전북, 전남-제주도는 제외) 등 12개의 층으로 나누고, 道는 다시 중간단위의 행정구역인 市·邑·面으르 나눈다.
2단계에서는 특별도시와 시·읍· 면의 母集團을 배열한 후, 특별도시·市·邑의 경우 洞을, 面의 경우 里를 뽑는데, 여기서 洞 또는 里가1차표집지역(primary sampling location)이 된다. 표집지역의 수는 표본수에 따라 달라지나 1,500개의 표본을 얻으려고 하는 경우 200개 정도의 표집지역을 선택하는 것이 보통이며, 표집지역의 수는 특별도시와 道의 인구비례에 맞게 할당한다.
3단계에서는 최종실행표집지역(actual final sampling location)인 班과 부락이 선택될 때까지 계통표집을 반복하여 인구비례로 정해진 표집지역의 수만큼 뽑는다. 班은 대략 20가구, 부락은 20∼80가구로 구성된다.
마지막 4단계에서는 응답자를 선택하는데, 조사자는
그가 맡은 최종실행표집지역을 방문하여 班長 또는 里長이 가지고 있는
주민명부에서 8가구를 추출한다. 그 다음 조사자는 선택된 가구들로부터
單純無作爲標集으로 응답자를 고르는데, 18세 이상의 가구원 중에서
생일이 가장 빠른 사람이 조사대상자가 된다. 1차방문시 해당 대상자를
만나지 못하면, 다시한번 방문하도록 지시되고 있다(한국갤럽조사연구소에서
간행한 「韓國人의 輿論시리즈」 참조).
참고 4-2 표본의 대표성 |
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기법상 여러 가지 방법이 가능하지만 요는 모집단의 내적 특성을 표본에 대표시킨다는 것이 중요하다. 제한된 대상, 예를 들어 근로자를 대상으로 한 조사라도 표집계획에 따라 그 결과가 상당히 달라질 수 있다. 다시 말하자면 모든 근로자를 대상으로 할 것인지, 노조가 결성되어 있는 업체의 근로자를 대상으로 할 것인지에 따라 조사결과는 매우 다른 모습으로 나타날 수 있다. 노사관계와 관련된 조사의 예를 통하여 근로자의 특성별로 응답유형이 어떻게 달라지고 있는가를 알아보자. 아래의 표에서 볼 수 있는 바대로 동일한 진술에 대해서도 근로자가 현재 노동조합에 가입되어 있는가 여부에 따라 커다란 차이를 보여주고 있다. 근로자들의 임금인상요구에 대한 반응을 보면 비조합원이나 노조가 아예 결성되어 있지 않은 사업체의 근로자들은 부정적인 견해가 더 강한 반면, 노조원의 경우에는 그 반대의 성향을 보여주고 있다. 또한 전노협에 대한 반응도 노조에 가입되어 있는 근로자들이 보다 더 긍정적임을 알 수 있다. 따라서 근로자를 대상으로 한 조사연구에 있어서 조사의 실시기관이나 주체가 표본을 추출하는 과정에서 노동조합결성 여부를 고려치 않고 조사를 설계하고 실시하였을 경우 그 결과에 있어서는 상당한 왜곡이 초래될 수 있음에 유의하여야 할 것이다. <표 4-3> 노사관계 진술에 대한 동의비율 (단위 : %(N))
출처 : 한국노동연구원,「노동문제 및 노사관계에 대한 근로자의식조사연구」, 1990년 1월. |
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