리얼미터 여론조사의 비밀.jpg

노란병아리얄리08/16 답글달기

대통령으로 뽑힐때 부터

아니 후보로 올라왔을때 부터 모든게 조작

검찰총장으로 뽑힐때 부터 전부가 조작인 인생
광주기영민08/16 답글달기

리얼미터 통계는 항상 국민의힘당이 높게나옴

우리나라 말아먹는 매국노 모인 국민의힘당은 높게 나오고

민주당 표는 항상 근소차로 적게 나오는데

이걸 자칭 언론사에 뿌리고

그 자칭 언론사에서 그대로 뉴스에 방송함

참 좆같은 시스템임...
개쪽바리제거팀08/16 답글달기

설문조사는 연구나 마케팅, 사회 조사를 위한 중요한 도구이지만, 설계와 실행 과정에서 다양한 오류가 발생할 수 있습니다. 설문조사의 오류는 조사 결과의 정확성과 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있기 때문에, 이러한 오류를 최소화하기 위해 주의를 기울여야 합니다. 설문조사에서 발생할 수 있는 주요 오류 가능성은 다음과 같습니다.

### 1. 표본 오류 (Sampling Error)

- 표본 편향: 특정 집단이 과소 또는 과대 대표되는 경우, 전체 인구를 대표하지 못하게 됩니다.

- 표본 크기: 표본 크기가 너무 작으면, 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 어렵습니다.

### 2. 비표본 오류 (Non-sampling Error)

- 측정 오류 (Measurement Error):

- 질문 설계 오류: 질문이 모호하거나 이해하기 어려운 경우, 응답자가 질문을 잘못 이해해 잘못된 답변을 할 수 있습니다.

- 응답자 편향: 응답자가 사회적으로 바람직한 방향으로 답변하거나, 자신의 진짜 의견을 숨기는 경우입니다.

- 기억 오류: 응답자가 과거의 사건이나 정보를 잘못 기억하는 경우, 잘못된 답변을 할 수 있습니다.

- 응답률 오류 (Nonresponse Error):

- 무응답: 응답하지 않는 대상자가 많을 경우, 응답한 사람들만으로 결과를 도출하게 되며, 이는 편향된 결과를 초래할 수 있습니다.

- 행정 오류 (Administrative Error):

- 데이터 입력 오류: 조사 결과를 데이터베이스에 입력하는 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.

- 조사 과정 오류: 설문조사 과정 중에 발생할 수 있는 모든 종류의 실수나 관리 상의 오류입니다.

### 3. 설문조사 방법에 따른 오류

- 면대면 설문조사: 조사자가 응답에 영향을 줄 수 있는 경우가 있습니다.

- 전화 설문조사: 특정 시간대에 전화에 응답할 수 있는 사람들만 응답하는 경우, 결과가 왜곡될 수 있습니다.

- 온라인 설문조사: 인터넷 접근이 제한된 사람들은 응답하지 못하기 때문에, 표본 편향이 발생할 수 있습니다.

### 4. 통계적 오류

- 검정 오류 (Type I and Type II Errors): 통계적 검정에서 발생하는 오류로, 실질적으로 옳은 가설을 기각하거나, 잘못된 가설을 채택하는 오류입니다.

### 5. 해석 오류

- 결과 해석의 오류: 조사 결과를 해석하는 과정에서 발생하는 오류로, 잘못된 결론을 내리거나 원인을 잘못 추론하는 경우입니다.

이러한 오류 가능성을 인지하고 설문조사를 설계하고 수행하는 것이 중요합니다. 각 단계에서 잠재적인 오류를 줄이기 위한 방법을 적용함으로써, 더 정확하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
개쪽바리제거팀08/16 답글달기

귀무 가설(歸無假說, 영어: null hypothesis, 기호 H0) 또는 영 가설(零假說)은 통계학에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다.

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설문조사에서 발생할 수 있는 오류는 연구 설계, 표본 추출, 질문 설계, 데이터 수집, 분석 및 해석 과정에서 나타날 수 있습니다. 이러한 오류는 결과의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있으므로, 각 오류의 유형을 이해하고 방지하기 위한 전략을 세우는 것이 중요합니다.

### 1. 표본 오류 (Sampling Error)

표본 오류는 조사 대상이 되는 표본이 전체 모집단을 충분히 대표하지 못할 때 발생합니다.

- 표본 편향 (Sampling Bias): 표본이 특정 특성을 가진 사람들에게 치우쳐 있는 경우입니다. 예를 들어, 전체 모집단에서 나이가 많은 사람들만을 대상으로 설문조사를 실시하면, 젊은 층의 의견이 반영되지 않게 됩니다. 이는 의도적으로 발생할 수도 있고, 무의식적으로 발생할 수도 있습니다. 편향을 줄이기 위해서는 무작위 표본 추출(Random Sampling)을 사용하거나, 층화 표본 추출(Stratified Sampling)과 같은 방법을 적용할 수 있습니다.

- 표본 크기 부족 (Insufficient Sample Size): 표본 크기가 충분히 크지 않으면, 결과의 통계적 유의미성이 떨어지게 됩니다. 이는 모집단의 실제 특성을 반영하지 못하게 하며, 결과적으로 잘못된 결론을 도출할 가능성이 높아집니다. 적절한 표본 크기를 결정하기 위해서는 통계적 검정을 통해 필요한 표본 크기를 산정해야 합니다.

### 2. 비표본 오류 (Non-sampling Error)

비표본 오류는 표본과 관련 없는 다른 요인들로 인해 발생하는 오류입니다. 이는 설문조사의 여러 단계에서 발생할 수 있습니다.

#### a) 측정 오류 (Measurement Error)

- 질문 설계 오류 (Question Design Error): 질문이 명확하지 않거나, 질문의 어휘가 응답자들에게 익숙하지 않은 경우 발생합니다. 또한, 복잡한 질문이나 다의적인 질문은 응답자가 질문의 의도를 잘못 해석하게 만들 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 사전 조사를 통해 질문을 미리 테스트하고, 명확하고 간결한 질문을 작성해야 합니다.

- 응답자 편향 (Respondent Bias):

- 사회적 바람직성 편향 (Social Desirability Bias): 응답자가 사회적으로 용인되거나 칭찬받을 만한 답변을 선택하는 경향입니다. 예를 들어, 환경보호에 대한 설문에서 응답자가 실제로는 그렇지 않더라도, 환경을 중시하는 답변을 선택하는 경우가 있습니다. 이 문제를 완화하기 위해서는 익명성을 보장하거나, 간접적인 질문을 통해 응답자의 진실된 의견을 이끌어내는 방법이 있습니다.

- 응답 피로 (Survey Fatigue): 긴 설문조사나 반복적인 질문으로 인해 응답자가 피로를 느끼고, 성의 없는 답변을 하거나 설문을 중단하는 경우입니다. 설문 길이를 적절하게 조정하고, 중요한 질문을 앞부분에 배치하는 등의 방법으로 이를 방지할 수 있습니다.

- 기억 오류 (Recall Bias): 응답자가 과거의 사건이나 경험을 잘못 기억하여 부정확한 답변을 하는 경우입니다. 예를 들어, 1년 전 소비한 금액을 묻는 질문에 대해 정확한 금액을 기억하지 못하는 경우가 많습니다. 이를 줄이기 위해서는 최근의 사건이나 경험을 묻거나, 응답자가 참고할 수 있는 자료를 제공하는 방법이 있습니다.

#### b) 응답률 오류 (Nonresponse Error)

- 무응답 오류 (Nonresponse Bias): 설문에 응답하지 않는 사람들의 특성이 응답자들과 다를 경우 발생합니다. 예를 들어, 바쁜 직장인들이 설문에 응답하지 않는다면, 응답자의 특성이 특정 그룹에 치우칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 채널을 통해 응답을 유도하거나, 보상을 제공하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

#### c) 행정 오류 (Administrative Error)

- 데이터 입력 오류 (Data Entry Error): 설문 응답을 수집하여 데이터베이스에 입력하는 과정에서 오타나 잘못된 입력이 발생할 수 있습니다. 이는 설문조사 결과의 신뢰성을 크게 떨어뜨립니다. 이를 방지하기 위해서는 데이터 입력을 자동화하거나, 이중 검증(double-checking) 과정을 도입할 수 있습니다.

- 조사 과정 오류 (Survey Process Error): 설문조사 과정에서 조사자의 실수나 조사 방법의 일관성 부족으로 인해 발생하는 오류입니다. 조사자가 응답자에게 지나치게 많은 설명을 하거나, 질문의 순서를 변경하는 등의 행위는 조사 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 조사자 교육을 철저히 하고, 설문 진행 절차를 표준화해야 합니다.

### 3. 설문조사 방법에 따른 오류

설문조사 방법에 따라 특정 오류가 발생할 수 있습니다.

- 면대면 설문조사 (Face-to-face Survey): 조사자가 직접 응답자를 대면하여 질문을 할 때, 조사자의 태도나 표현 방식이 응답자의 답변에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 조사자가 특정 답변을 유도하는 듯한 질문을 하거나, 조사자의 표정이나 몸짓이 응답자의 답변에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 방지하려면 조사자가 중립적인 태도를 유지하고, 모든 응답자를 동일하게 대하는 것이 중요합니다.

- 전화 설문조사 (Telephone Survey): 전화 설문조사는 특정 시간대에 전화에 응답할 수 있는 사람들만 조사에 응할 가능성이 크기 때문에, 결과가 특정 시간대의 특성을 반영하는 경향이 있습니다. 또한, 전화 응답률이 낮아지면서 무응답 오류가 증가할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 여러 시간대에 전화를 시도하거나, 응답률을 높이기 위한 전략을 마련해야 합니다.

- 온라인 설문조사 (Online Survey): 인터넷 접근이 제한된 사람들은 설문에 참여할 수 없기 때문에, 표본 편향이 발생할 수 있습니다. 또한, 익명성이 보장되기 때문에 응답자가 비일관적이거나 허위로 응답할 가능성이 있습니다. 이러한 문제를 줄이기 위해서는 온라인 설문조사 대상자를 선정할 때 인구 통계학적 특성을 고려하고, 응답 신뢰성을 높이기 위한 방법을 사용해야 합니다.

### 4. 통계적 오류 (Statistical Error)

통계적 분석 과정에서도 오류가 발생할 수 있습니다.

- 검정 오류 (Type I and Type II Errors):

- 제1종 오류 (Type I Error): 실제로는 참인 귀무가설을 기각하는 오류입니다. 예를 들어, 실제로는 두 집단 간 차이가 없는데도 불구하고, 통계적으로 차이가 있다고 결론짓는 경우입니다.

- 제2종 오류 (Type II Error): 실제로는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류입니다. 이는 실제로 두 집단 간 차이가 있는데도 불구하고, 통계적으로 차이가 없다고 결론짓는 경우입니다. 이러한 오류를 줄이기 위해서는 통계적 검정의 유의수준과 검정력을 적절히 설정하고, 충분한 표본 크기를 확보해야 합니다.

### 5. 해석 오류 (Interpretation Error)

설문조사 결과를 해석하는 과정에서 발생하는 오류입니다.

- 원인과 결과의 혼동 (Confounding Variables): 설문조사 결과에서 나타난 상관관계가 실제로는 다른 요인에 의해 발생한 것일 수 있습니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 익사 사고가 상관관계가 있다고 해도, 이는 더운 날씨라는 공통 요인이 원인일 수 있습니다. 이러한 오류를 방지하려면, 잠재적인 혼란 변수를 통제하거나, 분석 모델에 추가해야 합니다.

- 과잉 해석 (Over-interpretation): 설문조사 결과가 통계적으로 유의미하지 않더라도, 그 결과를 과도하게 해석하는 경우입니다. 예를 들어, 작은 표본에서 발견된 경향을 전체 인구로 일반화하는 오류입니다. 이를 방지하기 위해서는 결과 해석 시 통계적 유의성과 실제적 유의성을 구분하고, 연구의 한계를 명확히 인식해야 합니다.

### 오류 방지 전략

이러한 오류들을 방지하기 위해서는 다음과 같은 전략을 고려할 수 있습니다:

- 사전 테스트 (Pilot Testing): 설문지를 사용하기 전에 소규모로 테스트하여 질문의 명확성, 조사 과정의 문제점을 확인합니다.

- 표준화된 조사 절차 (Standardized Procedures): 설문조사 과정의 일관성을 유지하기 위해 표준화된 절차를 마련하고, 조사자 교육을 철저히 합니다.

- 다양한 데이터 수집 방법 (Multiple Data Collection Methods): 여러 가지 방법으로 데이터를 수집하여 특정 방법에 의한 오류를 최소화합니다.

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데이터 검증 (Data Verification): 수집된 데이터를 이중으로 확인하거나, 자동화된 도구를 사용하여 입력 오류를 최소화합니다.

설문조사를 설계하고 실행할 때 이러한 오류 가능성을 염두에 두고 각 단계에서 오류를 최소화하기 위한 노력을 기울이는 것이 중요합니다. 오류를 줄이면 조사 결과의 신뢰성을 높이고, 더 정확한 결론을 도출할 수 있습니다.

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