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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
107 - 117 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

무응답층 및 투표율 보정을 통한 선거여론조사의 정확성 향상 방안에 관한 연구
김정훈 응용통계학과 2019.01 학위논문

2017

여론조사를 통한 선거예측에서 무응답층 보정의 효과
김정훈 ,  김지연 ,  권은혜 외 2명 Journal of The Korean Data Analysis Society 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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유권자들의 올바른 투표행위를 돕기 위해서 또는 정당이나 후보의 적절한 선거전략 수립을 위해서 여론조사를 통한 객관적이고 신뢰성 있는 정보의 확보는 매우 중요한 문제이다. 따라서 정당, 언론기관, 조사기관 등 여론조사 관련 기관에서는 여론조사의 결과 및 선거예측의 정확성 제고를 위해 지속적으로 노력해 왔다. 본 연구에서는 여론조사를 통한 선거예측의 과정에서 지지후보가 없다고 응답한 무응답층을 분류함으로써 득표율 예측의 정확도를 높이는 데 기여할 수 있는지를 살펴보았다. 실증 분석을 위해 2016년 20대 국회의원선거를 대상으로 전화면접조사를 통해 수집된 자료를 사용하였으며, 다양한 통계적 판별모형을 적용하여 분석을 시도하였다. 무응답 분류의 방법으로는 로지스틱 회귀(logistic regression), 판별함수(discriminant function), 성향점수(propensity method) 방법을 고려하였고, 각 방법에서 세부적인 사항에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 살펴보았다. 무응답 분류의 방법에 따라 다소의 차이는 있으나 어떤 방법을 사용하든 적어도 단순 보정의 결과보다는 더 좋은 예측 결과를 얻을 수 있었으며, 결과적으로 무응답층에 대하여 적절한 보정을 수행함으로써 득표율 예측을 위해 정확도를 상당히 높일 수 있음을 확인하였다.
#여론조사 #선거예측 #무응답 대체 #판별모형 #20대 국회의원 선거. #public opinion poll #election forecasting #non-response imputation #discriminant model #20th national assembly election.

목차

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참고문헌 (9)

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Kim, Y. W. / 1996 / Imputation methods for item non-response in sample survey / Communications of the Korean Statistical Society 3 (3) : 145 ~ 159 google schola Park, M. K. / 2016 / Sampling design and statistical inference by using SAS / Free Academy google schola SAS Institute Inc / 2012 / MI procedure in SAS/STAT user’s guide / SAS Institute Inc google schola 고성석 / 2016 / 2014 지방선거 여론조사의 예측오차에 대한 조사편향의 영향 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18 (2) : 771 ~ 781 dbpia 김영원 / 2016 / 2016년 국회의원선거 전화여론조사 정확성 분석 / 조사연구 17 (3) : 109 ~ 137 google schola

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