● 한국갤럽 2021년 6월 22일 공개 | 문의: 02-3702-2571/2621/2622
한국갤럽 옴니버스 표본설계
1. 서론
옴니버스 조사(이하 ‘옴니버스’)는 전국(제주 제외) 성인 1,500명을 대상으로 하는 한국갤럽의 대표적 면접조사 프로그램이다. 1979년 12월부터 2012년까지는 매월, 2013년부터는 격월로 진행한다. 문항당 과금 체계를 채택해 1개 문항만 묻고자 하는 고객도 최소한의 비용으로 참여할 수 있다. ‘옴니버스(omnibus)’라는 명칭은 한 조사에 여러 고객이 의뢰한 문항을 실어 진행하는 방식에서 유래한다. 한국갤럽의 최장기간 추적 여론 지표인 새해 전망(갤럽 인터내셔널 End of Year Survey, 1979~)을 비롯해 한국인의 종교(1983~), 한국인이 좋아하는 40가지(2004~), 분야별 올해를 빛낸 인물(2007~), 소비자와 마케터를 위한 마켓70(2018~) 등도 옴니버스로 진행했거나 옴니버스와 동일한 표본설계로 진행하고 있다.
이처럼 장기간 다양한 주제를 추적 조사하기 위해서는 가장 보편적이고 대표성 있는 표본 구성이 필요하다. 한국갤럽 옴니버스는 2020년까지 확률추출 원칙에 따라 다단계 층화 집락 추출법을 통해 조사대상 가구를 선정했다. 표본추출 단위인 집락으로는 행정 최소 단위인 통반을 활용했다. 과거 표본추출 과정을 간략히 설명하면, 시도-시군구를 동일한 특성을 가진 층으로 구분하고(층화), 층 내에서 크기비례 확률추출법으로 동읍면을 추출하며(1단계 추출), 동읍면 내에서 통반을 확률 추출한 후(2단계 추출), 통반 내에서 조사대상 가구를 체계적으로 선정하는 방법이다(3단계 추출).
2021년부터 적용하는 옴니버스 표본설계의 핵심적 변화는 통계청이 제공하는 집계구를 표본추출틀로 활용하는 것이다. 통계청은 ‘도로, 하천, 철도, 산능선 등과 같은 준항구적이고 명확한 지형지물을 이용해 지도상에 구획한 최소단위구역’인 기초단위구를 구성하고, 이들 기초단위구를 기반으로 집계구 정보를 제공하고 있다. 집계구는 ‘인구규모, 사회경제적 동질성, 집계구 형상을 고려하여 구축한 최소 통계 집계구역’을 의미한다. 집계구 정보는 지리학적 정보와 인구주택 및 사업체 센서스 데이터가 결합된 지리정보시스템(GIS)으로도 확인할 수 있다. 이에 따라, 지도상에서 집계구의 명확한 구획을 알 수 있으며, 집계구 특성을 활용하여 더욱 정교한 표본추출 계획이 가능하다. 이러한 집계구 추출의 장점은 기존 통반 추출에서는 불가능한 부분이었다.
본 문서는 옴니버스 표본설계와 실행 방법을 구체적으로 기술한 보고서다. 표본설계의 일반적 절차에 따라 (1) 모집단 정의 (2) 표본추출틀 설정 (3) 표본크기 결정 (4) 층화 (5) 층별 표본배분 (6) 표본추출 (7) 모수추정 방법을 순차적으로 설명한다.
2. 표본설계
(1) 모집단 정의
옴니버스의 목표 모집단(target population)은 조사 시점 기준 제주를 제외한 전국 16개 시도의 만 19세 이상 79세 이하 일반국민으로 정의한다. 조사 대상 목표 모집단 현황은 2019년 인구총조사 기준 총 41,070,904명이다. 모집단의 시도별, 성별 인구수와 구성비는 〈표 1〉에 정리했다.
(2) 표본추출틀
표본추출틀(sampling frame)은 통계청이 제공하는 집계구를 활용한다. 집계구는 기초단위구를 결합, ‘인구규모(최적 500명), 사회경제적 동질성(주택유형, 지가), 집계구 형상을 고려하여 구축한 최소 통계 집계구역’이며, 통계청 인구총조사 자료를 기반으로 작성된다. 집계구 단위로 제공되는 통계 정보에는 인구(성별, 연령별, 교육정도별, 혼인상태별), 가구(점유형태별, 세대구성별), 주택(연건평별, 주택유형별, 건축연도별 등), 사업체(사업체수, 종사자수) 등이 있다.
집계구 내 가구수를 집락의 크기로 설정한 확률비례추출법(PPS, Probability Proportional Sampling)을 적용, 대표성을 높이고 효율적인 추정이 가능하며, 통계청의 통계지리정보서비스(SGIS, sgis.kostat.go.kr)에서 제공하는 지도와 집계구 고유번호를 연결하여 지도를 출력, 활용할 수 있다.
한편, 현실적으로 현장 조사가 어려운 섬 지역, 기숙 시설(학교, 공장, 병원 등의 기숙사), 특수사회시설(양로원, 고아원, 특수 병원 등), 외국인 거주 지역에 해당하는 집계구는 조사 대상에서 제외한다.
2019년 기준 시도별 집계구 현황은 〈표 2〉에 제시했다. 전체 집계구는 102,164개, 가구수는 20,089,472호다. 집계구 한 개당 평균 약 197가구가 분포한다. 시도별 집계구 현황은 경기와 서울이 각각 전체 집계구의 25.3%와 18.4%, 전체 가구수의 24.4%와 19.4%를 차지한다. 시도별 집계구수와 가구수, 인구수의 구성비 분포는 전반적으로 유사하다.
(3) 표본크기
옴니버스의 목표 표본크기는 1,500명이다. 표본크기는 통계 공표 수준, 작성되는 통계의 목표 오차, 가용 예산과 조사 기간 등을 고려하여 결정한다. 단순확률추출 가정 시 표본크기에 대한 목표 표본오차는 ±2.5%p(95% 신뢰수준)이다. 표본크기 1,500명에서의 추정치는 대체로 안정적이다. 〈표 3〉은 단순확률추출 가정 시 표본크기별 표본오차다.
(4) 층화
층화(stratification)는 표본추출틀의 단위들을 동질적 특성을 가진 집단으로 구분하는 것을 의미한다. 옴니버스의 표본추출틀인 집계구는 기초단위구를 결합했기 때문에 국가승인통계 조사에 한해 제한적으로 사용할 수 있는 조사구(통계조사를 위해 행정 읍, 면, 동별로 일정한 기준이 되는 수 또는 면적에 근사하게 적당히 구획한 구역단위)와 유사한 특성을 지니고 있으며, 국가승인통계에서 검증된 층화 방식을 벤치마킹(benchmarking)할 수 있다.
국가승인통계의 일반적인 층화 방식은 8개 특·광역시와 8개 도 지역으로 1차 층화하고, 8개 도 지역에 대해서는 동부와 읍면부로 2차 층화한다. 광역시 중 대구, 인천, 울산, 세종은 읍면 지역을 포함하지만, 읍면부에 속한 가구 비중이 낮거나 모집단 가구수가 작기 때문에 동부와 읍면부를 구분하여 층화하지 않는다. 마지막으로 동부의 경우에는 다시 아파트와 일반주택 조사구 특성으로 구분한다.
옴니버스에서는 국가승인통계 층화 방식을 동일하게 활용하되 가구·인구수가 많은 서울과 경기 지역은 지리적 인접성과 특성을 고려하여 각각 4개 권역과 3개 권역으로 세분한다. 또한, 아파트 조사구에는 아파트만, 일반주택 조사구에는 일반주택(다세대, 단독, 연립 등)만 존재하는 조사구와 달리, 집계구에는 아파트와 일반주택이 혼재하므로 이를 구분하기 위해 아파트 비율이 60% 이상이면 아파트 집계구로, 60% 미만이면 일반주택 집계구로 정의한다. 이상의 층화변수와 내용은 〈표 4~6〉에 정리했다.
한편, 층별 모집단 집계구 및 가구 현황은 다음 〈표 7~8〉과 같다.
(5) 층별 표본배분
옴니버스 전체 표본크기는 1,500명이므로, 집계구당 10가구(가구당 1인)를 선정하면 전체 150개 집계구가 필요하다. 집계구당 10가구를 조사하는 것은 통계의 정도(精度: 정밀성, precision)와 조사 비용, 현장조사 업무 관리 편의성 등을 종합적으로 고려한 결과다.
앞선 〈표 2〉에서 서울과 경기의 집계구와 가구수는 약 18~25%의 비중을 차지하지만, 세종과 울산의 집계구와 가구수는 상대적으로 적다. 그래서 시도 간 표본추출틀·조사표본 크기는 최대 20배 정도 차이가 난다. 시도별 또는 권역별로 주요 사회적 이슈에 대한 태도가 상이하므로, 시도별·권역별 특성 분석이 중요하다면 모집단 구성비를 크게 해치지 않는 범위에서 모수 추정치의 정도가 유사하도록 조정할 수도 있다. 이러한 관점에서 1차 층인 시도 표본배분(sample allocation)은 비례배분, 제곱근 비례배분, 우선할당 후 비례배분 방법을 비교한다.
〈표 9〉에서 비례배분법은 층별 구성비는 모집단과 유사하나 시도별 기대 표본오차(sampling error)가 크고, 제곱근 비례배분법은 층별 구성비가 왜곡되지만 시도별 기대 표본오차는 작다. 우선할당 후 비례배분법은 층별 구성비 왜곡을 최소화하면서 시도별 기대 표본오차도 줄일 수 있다. 이에 근거하여 우선할당 후 비례배분법을 옴니버스 표본배분 방법으로 채택했다.
한편, 동부/읍면부, 동부의 아파트/일반주택 층은 비례배분법을 적용한다. 〈표 10〉이 최종 표본배분 결과다.
(6) 표본추출
1차 층화로 시도(서울 4개 층, 경기 3개 층 구분)와 동/읍면부를 결합하여 31개 층을 구분하고, 2차 층화로 아파트/일반주택 특성을 결합하여 구성한 최종 52개 층에 대해 배분된 집계구를 추출한다(〈표 10〉). 추출방식은 각 집락의 크기에 비례하여 표본을 추출하는 확률비례계통추출법(PPS: probability proportional to size systematic sampling)을 적용한다. 여기서 집락은 집계구를, 집락의 크기는 각 집계구의 가구수를 의미하며, 내재적 층화를 위해 층 내 세부 지역(동읍면 코드)을 기준으로 정렬한다.
집계구 내에서 가구를 체계적으로 추출하고 가구당 1인을 선정해 조사하되, 조사에 참여하는 가구원 특성이 편향되지 않도록 집계구별 성/연령대 할당에 따라 통제한다(control selection).
(7) 모수추정
① 가중치 산정
가중치는 표본추출에 따른 추출률 차이와 응답률 및 모집단에 대한 정보를 통해 모집단의 구조와 표본 구조를 일치시켜 추정 정확도를 높이기 위한 것이다. 옴니버스 가중치는 설계 가중치와 무응답 조정, 가구원수 보정, 가구원 추출률 보정, 최신 모집단 정보인 행정안전부 주민등록 인구현황 자료를 이용한 사후층화 조정 단계를 거쳐서 산출한다.
② 모수추정식
3. 결론
이상으로 모집단 정의부터 모수추정까지의 옴니버스 표본설계 과정을 설명했다. 2021년부터 적용하는 옴니버스 표본설계는 집계구 표본추출틀을 활용해 확률추출의 정교성, 추정의 정확성을 한층 강화했다는 의의가 있다.
첫째, 집계구 표본추출틀 활용으로 국가승인통계의 검증된 층화 기준을 벤치마킹할 수 있다.
둘째, 집계구 특성을 반영해 층화하고, 집계구 크기를 반영한 표본추출을 적용하여 정교성을 강화했다.
셋째, 추정 단계에서 세부적인 집락 정보를 활용해 정교한 추정(설계효과, 집락효과 반영)이 가능해졌다.
마지막으로, 지리정보를 활용함으로써 현장 조사원들이 지역과 대상 범위를 명확하게 인지할 수 있고, 조사 관리자들 역시 집계구 내 가구 추출 등 관련 지침을 구체적으로 제시할 수 있다는 장점이 더해졌다.
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참고문헌
박무익, 이계오, 이기재 (2017) 여론조사의 이해. 한국방송통신대학교출판문화원
이계오, 박진우, 이기재 (2013) 표본조사론. 한국방송통신대학교출판문화원
통계청 (2008) 표본오차 매뉴얼
통계청 (2020) 2020년 국가통계 품질관리 매뉴얼(조사통계)
중앙선거여론조사심의위원회 (2020) 선거여론조사기준
Kish, L. (1965) Survey sampling. New York, NY: John Wiley & Sons
Sharon L. Lohr (1999) Sampling: Design and Analysis. Duxbury Press
한국갤럽 옴니버스 표본설계
1. 서론
옴니버스 조사(이하 ‘옴니버스’)는 전국(제주 제외) 성인 1,500명을 대상으로 하는 한국갤럽의 대표적 면접조사 프로그램이다. 1979년 12월부터 2012년까지는 매월, 2013년부터는 격월로 진행한다. 문항당 과금 체계를 채택해 1개 문항만 묻고자 하는 고객도 최소한의 비용으로 참여할 수 있다. ‘옴니버스(omnibus)’라는 명칭은 한 조사에 여러 고객이 의뢰한 문항을 실어 진행하는 방식에서 유래한다. 한국갤럽의 최장기간 추적 여론 지표인 새해 전망(갤럽 인터내셔널 End of Year Survey, 1979~)을 비롯해 한국인의 종교(1983~), 한국인이 좋아하는 40가지(2004~), 분야별 올해를 빛낸 인물(2007~), 소비자와 마케터를 위한 마켓70(2018~) 등도 옴니버스로 진행했거나 옴니버스와 동일한 표본설계로 진행하고 있다.
이처럼 장기간 다양한 주제를 추적 조사하기 위해서는 가장 보편적이고 대표성 있는 표본 구성이 필요하다. 한국갤럽 옴니버스는 2020년까지 확률추출 원칙에 따라 다단계 층화 집락 추출법을 통해 조사대상 가구를 선정했다. 표본추출 단위인 집락으로는 행정 최소 단위인 통반을 활용했다. 과거 표본추출 과정을 간략히 설명하면, 시도-시군구를 동일한 특성을 가진 층으로 구분하고(층화), 층 내에서 크기비례 확률추출법으로 동읍면을 추출하며(1단계 추출), 동읍면 내에서 통반을 확률 추출한 후(2단계 추출), 통반 내에서 조사대상 가구를 체계적으로 선정하는 방법이다(3단계 추출).
2021년부터 적용하는 옴니버스 표본설계의 핵심적 변화는 통계청이 제공하는 집계구를 표본추출틀로 활용하는 것이다. 통계청은 ‘도로, 하천, 철도, 산능선 등과 같은 준항구적이고 명확한 지형지물을 이용해 지도상에 구획한 최소단위구역’인 기초단위구를 구성하고, 이들 기초단위구를 기반으로 집계구 정보를 제공하고 있다. 집계구는 ‘인구규모, 사회경제적 동질성, 집계구 형상을 고려하여 구축한 최소 통계 집계구역’을 의미한다. 집계구 정보는 지리학적 정보와 인구주택 및 사업체 센서스 데이터가 결합된 지리정보시스템(GIS)으로도 확인할 수 있다. 이에 따라, 지도상에서 집계구의 명확한 구획을 알 수 있으며, 집계구 특성을 활용하여 더욱 정교한 표본추출 계획이 가능하다. 이러한 집계구 추출의 장점은 기존 통반 추출에서는 불가능한 부분이었다.
본 문서는 옴니버스 표본설계와 실행 방법을 구체적으로 기술한 보고서다. 표본설계의 일반적 절차에 따라 (1) 모집단 정의 (2) 표본추출틀 설정 (3) 표본크기 결정 (4) 층화 (5) 층별 표본배분 (6) 표본추출 (7) 모수추정 방법을 순차적으로 설명한다.
2. 표본설계
(1) 모집단 정의
옴니버스의 목표 모집단(target population)은 조사 시점 기준 제주를 제외한 전국 16개 시도의 만 19세 이상 79세 이하 일반국민으로 정의한다. 조사 대상 목표 모집단 현황은 2019년 인구총조사 기준 총 41,070,904명이다. 모집단의 시도별, 성별 인구수와 구성비는 〈표 1〉에 정리했다.
(2) 표본추출틀
표본추출틀(sampling frame)은 통계청이 제공하는 집계구를 활용한다. 집계구는 기초단위구를 결합, ‘인구규모(최적 500명), 사회경제적 동질성(주택유형, 지가), 집계구 형상을 고려하여 구축한 최소 통계 집계구역’이며, 통계청 인구총조사 자료를 기반으로 작성된다. 집계구 단위로 제공되는 통계 정보에는 인구(성별, 연령별, 교육정도별, 혼인상태별), 가구(점유형태별, 세대구성별), 주택(연건평별, 주택유형별, 건축연도별 등), 사업체(사업체수, 종사자수) 등이 있다.
집계구 내 가구수를 집락의 크기로 설정한 확률비례추출법(PPS, Probability Proportional Sampling)을 적용, 대표성을 높이고 효율적인 추정이 가능하며, 통계청의 통계지리정보서비스(SGIS, sgis.kostat.go.kr)에서 제공하는 지도와 집계구 고유번호를 연결하여 지도를 출력, 활용할 수 있다.
한편, 현실적으로 현장 조사가 어려운 섬 지역, 기숙 시설(학교, 공장, 병원 등의 기숙사), 특수사회시설(양로원, 고아원, 특수 병원 등), 외국인 거주 지역에 해당하는 집계구는 조사 대상에서 제외한다.
2019년 기준 시도별 집계구 현황은 〈표 2〉에 제시했다. 전체 집계구는 102,164개, 가구수는 20,089,472호다. 집계구 한 개당 평균 약 197가구가 분포한다. 시도별 집계구 현황은 경기와 서울이 각각 전체 집계구의 25.3%와 18.4%, 전체 가구수의 24.4%와 19.4%를 차지한다. 시도별 집계구수와 가구수, 인구수의 구성비 분포는 전반적으로 유사하다.
(3) 표본크기
옴니버스의 목표 표본크기는 1,500명이다. 표본크기는 통계 공표 수준, 작성되는 통계의 목표 오차, 가용 예산과 조사 기간 등을 고려하여 결정한다. 단순확률추출 가정 시 표본크기에 대한 목표 표본오차는 ±2.5%p(95% 신뢰수준)이다. 표본크기 1,500명에서의 추정치는 대체로 안정적이다. 〈표 3〉은 단순확률추출 가정 시 표본크기별 표본오차다.
(4) 층화
층화(stratification)는 표본추출틀의 단위들을 동질적 특성을 가진 집단으로 구분하는 것을 의미한다. 옴니버스의 표본추출틀인 집계구는 기초단위구를 결합했기 때문에 국가승인통계 조사에 한해 제한적으로 사용할 수 있는 조사구(통계조사를 위해 행정 읍, 면, 동별로 일정한 기준이 되는 수 또는 면적에 근사하게 적당히 구획한 구역단위)와 유사한 특성을 지니고 있으며, 국가승인통계에서 검증된 층화 방식을 벤치마킹(benchmarking)할 수 있다.
국가승인통계의 일반적인 층화 방식은 8개 특·광역시와 8개 도 지역으로 1차 층화하고, 8개 도 지역에 대해서는 동부와 읍면부로 2차 층화한다. 광역시 중 대구, 인천, 울산, 세종은 읍면 지역을 포함하지만, 읍면부에 속한 가구 비중이 낮거나 모집단 가구수가 작기 때문에 동부와 읍면부를 구분하여 층화하지 않는다. 마지막으로 동부의 경우에는 다시 아파트와 일반주택 조사구 특성으로 구분한다.
옴니버스에서는 국가승인통계 층화 방식을 동일하게 활용하되 가구·인구수가 많은 서울과 경기 지역은 지리적 인접성과 특성을 고려하여 각각 4개 권역과 3개 권역으로 세분한다. 또한, 아파트 조사구에는 아파트만, 일반주택 조사구에는 일반주택(다세대, 단독, 연립 등)만 존재하는 조사구와 달리, 집계구에는 아파트와 일반주택이 혼재하므로 이를 구분하기 위해 아파트 비율이 60% 이상이면 아파트 집계구로, 60% 미만이면 일반주택 집계구로 정의한다. 이상의 층화변수와 내용은 〈표 4~6〉에 정리했다.
한편, 층별 모집단 집계구 및 가구 현황은 다음 〈표 7~8〉과 같다.
(5) 층별 표본배분
옴니버스 전체 표본크기는 1,500명이므로, 집계구당 10가구(가구당 1인)를 선정하면 전체 150개 집계구가 필요하다. 집계구당 10가구를 조사하는 것은 통계의 정도(精度: 정밀성, precision)와 조사 비용, 현장조사 업무 관리 편의성 등을 종합적으로 고려한 결과다.
앞선 〈표 2〉에서 서울과 경기의 집계구와 가구수는 약 18~25%의 비중을 차지하지만, 세종과 울산의 집계구와 가구수는 상대적으로 적다. 그래서 시도 간 표본추출틀·조사표본 크기는 최대 20배 정도 차이가 난다. 시도별 또는 권역별로 주요 사회적 이슈에 대한 태도가 상이하므로, 시도별·권역별 특성 분석이 중요하다면 모집단 구성비를 크게 해치지 않는 범위에서 모수 추정치의 정도가 유사하도록 조정할 수도 있다. 이러한 관점에서 1차 층인 시도 표본배분(sample allocation)은 비례배분, 제곱근 비례배분, 우선할당 후 비례배분 방법을 비교한다.
〈표 9〉에서 비례배분법은 층별 구성비는 모집단과 유사하나 시도별 기대 표본오차(sampling error)가 크고, 제곱근 비례배분법은 층별 구성비가 왜곡되지만 시도별 기대 표본오차는 작다. 우선할당 후 비례배분법은 층별 구성비 왜곡을 최소화하면서 시도별 기대 표본오차도 줄일 수 있다. 이에 근거하여 우선할당 후 비례배분법을 옴니버스 표본배분 방법으로 채택했다.
한편, 동부/읍면부, 동부의 아파트/일반주택 층은 비례배분법을 적용한다. 〈표 10〉이 최종 표본배분 결과다.
(6) 표본추출
1차 층화로 시도(서울 4개 층, 경기 3개 층 구분)와 동/읍면부를 결합하여 31개 층을 구분하고, 2차 층화로 아파트/일반주택 특성을 결합하여 구성한 최종 52개 층에 대해 배분된 집계구를 추출한다(〈표 10〉). 추출방식은 각 집락의 크기에 비례하여 표본을 추출하는 확률비례계통추출법(PPS: probability proportional to size systematic sampling)을 적용한다. 여기서 집락은 집계구를, 집락의 크기는 각 집계구의 가구수를 의미하며, 내재적 층화를 위해 층 내 세부 지역(동읍면 코드)을 기준으로 정렬한다.
집계구 내에서 가구를 체계적으로 추출하고 가구당 1인을 선정해 조사하되, 조사에 참여하는 가구원 특성이 편향되지 않도록 집계구별 성/연령대 할당에 따라 통제한다(control selection).
(7) 모수추정
① 가중치 산정
가중치는 표본추출에 따른 추출률 차이와 응답률 및 모집단에 대한 정보를 통해 모집단의 구조와 표본 구조를 일치시켜 추정 정확도를 높이기 위한 것이다. 옴니버스 가중치는 설계 가중치와 무응답 조정, 가구원수 보정, 가구원 추출률 보정, 최신 모집단 정보인 행정안전부 주민등록 인구현황 자료를 이용한 사후층화 조정 단계를 거쳐서 산출한다.
② 모수추정식
3. 결론
이상으로 모집단 정의부터 모수추정까지의 옴니버스 표본설계 과정을 설명했다. 2021년부터 적용하는 옴니버스 표본설계는 집계구 표본추출틀을 활용해 확률추출의 정교성, 추정의 정확성을 한층 강화했다는 의의가 있다.
첫째, 집계구 표본추출틀 활용으로 국가승인통계의 검증된 층화 기준을 벤치마킹할 수 있다.
둘째, 집계구 특성을 반영해 층화하고, 집계구 크기를 반영한 표본추출을 적용하여 정교성을 강화했다.
셋째, 추정 단계에서 세부적인 집락 정보를 활용해 정교한 추정(설계효과, 집락효과 반영)이 가능해졌다.
마지막으로, 지리정보를 활용함으로써 현장 조사원들이 지역과 대상 범위를 명확하게 인지할 수 있고, 조사 관리자들 역시 집계구 내 가구 추출 등 관련 지침을 구체적으로 제시할 수 있다는 장점이 더해졌다.
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참고문헌
박무익, 이계오, 이기재 (2017) 여론조사의 이해. 한국방송통신대학교출판문화원
이계오, 박진우, 이기재 (2013) 표본조사론. 한국방송통신대학교출판문화원
통계청 (2008) 표본오차 매뉴얼
통계청 (2020) 2020년 국가통계 품질관리 매뉴얼(조사통계)
중앙선거여론조사심의위원회 (2020) 선거여론조사기준
Kish, L. (1965) Survey sampling. New York, NY: John Wiley & Sons
Sharon L. Lohr (1999) Sampling: Design and Analysis. Duxbury Press