같은 사람인가 — 패널→같은 모집단인가 — 경향→같은 코호트인가 — 동류집단
세 갈래의 대조| 갈래 | 누구를 조사하는가 | 무엇을 알 수 있는가 | 약점 |
|---|
| **패널조사** | 똑같은 사람을 되풀이 | 개인 수준의 변화와 그 순서 | 비용, 기간, 표본 상실 |
|---|
| **경향조사** | 같은 모집단에서 새로 표본 | 전체의 흐름과 추세 | 개인의 변화는 알 수 없다 |
|---|
| **동류집단조사** | 같은 코호트에서 표본 | 특정 세대·집단의 변화 | 코호트 밖으로 일반화가 어렵다 |
|---|
더 알아보기
같은 자료가 세 설계에서 어떻게 달라지는가
「청년의 주거 부담」을 10년간 조사한다고 할 때 세 설계가 무엇을 답하는지 견주어 보면 차이가 분명해진다. 경향조사로 하면 해마다 20대 표본을 새로 뽑아 조사한다. 「20대의 주거 부담이 10년 동안 어떻게 달라졌는가」를 알 수 있다. 다만 해마다 다른 사람이므로 개인이 나아졌는지 나빠졌는지는 알 수 없고, 20대 인구 구성 자체가 바뀐 효과도 섞인다. 동류집단조사로 하면 2016년에 20대였던 사람들을 코호트로 정하고 해마다 그 코호트에서 표본을 뽑는다. 「이 세대의 주거 부담이 나이가 들면서 어떻게 달라졌는가」를 알 수 있으며, 이 세대의 고유한 경험이 드러난다. 다른 세대와 견주려면 다른 코호트를 함께 따라가야 한다. 패널조사로 하면 2016년에 뽑은 그 사람들을 10년 동안 계속 조사한다. 「이 사람이 결혼하고 이직하면서 주거 부담이 어떻게 달라졌는가」까지 알 수 있고, 무엇이 무엇보다 먼저 일어났는지도 확인된다. 얻는 것이 가장 많지만 치르는 비용도 가장 크다.
연령·시기·코호트 효과가 뒤엉키는 문제
시간에 따른 변화를 볼 때 세 가지 효과가 섞여 들어온다. 연령 효과(age effect) — 나이가 들면서 생기는 변화다. 시기 효과(period effect) — 그 시점에 모두에게 일어난 사건의 효과로, 경제위기나 감염병 유행이 그 예다. 코호트 효과(cohort effect) — 같은 시기를 함께 겪은 세대의 고유한 특성이다. 문제는 이 셋이 완벽하게 분리되지 않는다는 것이다. 예를 들어 「50대의 저축률이 20대보다 높다」는 횡단조사의 결과는 나이가 들어 저축이 늘어난 것(연령 효과)일 수도, 그 세대가 원래 저축 성향이 강한 것(코호트 효과)일 수도 있다. 한 시점의 자료로는 가릴 수 없다. 경향조사는 시기 효과를 보는 데 강하고, 동류집단조사는 코호트를 고정해 연령 효과를 보는 데 강하며, 패널조사는 개인 안에서의 변화를 잡아 낸다. 그래서 실제 연구에서는 여러 코호트를 함께 따라가는 설계를 쓰기도 한다. 실무에서 통계 자료를 읽을 때도 이 셋 가운데 무엇이 섞여 있는지를 묻는 습관이 필요하다.