조사 설계
5. 트렌드 분석
5.1. 반복조사
❍ 식품소비행태조사는 우리나라 소비자의 식품소비행태에 대한 현황 파악은 물론 사회적 여건 변화에 대응한 식품소비에서의 변화인 트렌드(trend)의 분석이 가능한 조사를 추 구함. 이를 위해 매해 모집단에 대한 횡단면적 표본조사를 실시하되 연속된 두 시점에서 표본의 일부를 중복하여 조사하는 반복조사의 형태를 고려함.
❍ 2019년도 표본조사에서는 기존 조사구 표본 응답 가구를 기초로 한 표본 A()와 이와 독립적으로 추출한 집계구와 신규 아파트 가구 표본을 기초로 한 표본 B()를 혼합한 표본인 ∪에 대해 조사를 수행함.
- 작년과 올해 조사를 위한 표본을 각각 과 라고 표기하면, 올해 조사를 위해 작년 도 표본 과 중복된 표본을 ∩으로 나타내고 중복되지 않은 표본을
으로 각각 표기
- 본 조사에서는 표본 가구가 두 조사시점에서 서로 중복될 뿐 동일 가구에 대한 식별을 필수적으로 하지 않기 때문에 패널조사와는 구분됨. 조사 대상의 일부만을 중복시키 는 1년을 주기로 갖는 반복조사라는 특징 보유
5.2. 순변동 추정
❍ 반복조사의 특성상 매 조사 시점 의 수준(level) 추정량은 물론 연속된 두 시점 간의 추 정량의 차이추정, 즉 트렌드 혹은 순변동(net change)에 대한 추정량을 정의할 수 있음.
- 표본평균(혹은 비율)의 순변동은 다음과 같이 정의
(식 2-8)
- 고정된 모집단으로부터 단순확률표본이 추출된다고 가정한다면 평균의 순변동 분산 식은 다음과 같이 표현(Holt and Skinner 1989: 8)
(식 2-9)
여기서 와 는 각각 시점의 모분산과 두 시점 간 특성치의 상관계수
- 만약 두 시점 간의 표본중복이 없이 독립적으로 추출하였다면 분산식은 아래와 같이 표현 가능
(식 2-10)
- 수준 추정이 주요 목적이며 두 시점 간의 높은 양의 상관계수(예: 0.7)를 갖는다면, 중 복비율을 높이는 것이 효율적일 수 있음. 수준과 순변동 추정을 모두 고려하는 조사 에서는 50%를 다소 넘는 중복을 허용하는 것이 좋으며, 또한 조사비용 및 운영, 그리 고 비표본오차 등과 같은 사항도 중복규모를 결정할 때 고려할 필요(Gambinio and Silva 2009: 419-420)
5.3. 트렌드 요소분석 방법론 예시
❍ 두 연속시점 간 평균추정량의 차이로 정의되는 순변동, 즉 트렌드는 특정 영역과 함께 고려하여 평균과 영역구성의 요소들로 구분하여 다음과 같이 살펴볼 수 있음.
(식 2-11)- 여기서 와 는 각각 번째 영역구성비와 평균을 나타내며 와 는 각각
두 시점간의 해당 요소의 차이를 의미
- (식 2-9)의 세 개의 요소는 각각 ① 구성변동이 없을 때 구성 내 특성의 시점 간 차이,
② 주어진 영역 특성 수준에서 시점 간 구성변동, ③ 구성변동과 구성 내 특성변동의 상호작용(interaction)이라고 해석 가능
- 트렌드의 요소분해와 관련된 방법론적인 상세한 논의는 Holt and Skinner(1989)를 참고 가능