2025년 청소년건강행태조사 표본설계

초록

본 연구는 2025년 청소년건강행태조사를 위한 표본설계를 제시함으로써 시도별 통계 산출이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 최신 모집단에 대한 분석과 2024년 청소년건강행태조사 결과를 분석하여 추정의 정확도와 설계효과를 계산함으로써 표본설계의 기초자료로 삼았다. 조사모집단은 2024년 교육통계연보의 데이터를 기반으로 구성하였다. 시도별 통계작성과 산출된 통계의 정도(precision)를 높이기 위해서 각 시도를 부차모집단으로 하고, 시도내 시군구를 39개 지역 층으로 구분하였다. 표본크기는 중학교와 고등학교에 대해서 각각 400개 학교로 하였으며, 표본배분은 시도별로 안정적인 통계작성을 통해서 신뢰성 있는 비교분석을 위해 우선할당 후 비례배분하는 방법을 적용하였다. 시도별로 배분한 후에 세부 층별로 배분은 비례배분법을 적용하였으며, 층 내에서 중학교는 남자중학교, 여자중학교와 남녀공학에 대해서 학급수 기준의 비례배분법을 적용하였다. 고등학교는 일반계와 특성화계로 구분하여 남자고등학교, 여자고등학교와 남녀공학에 대해서 학급수 기준의 비례배분법을 적용하였다. 새로운 표본설계에서는 조정난수에 의한 영구난수 방법에 따라 표본학교를 추출하였다. 이를 위해서 층별 표본학교 추출률을 분석하여 지나치게 표본추출률이 높은 층은 인근 유사 층과 통합하여 조정하였다. 즉, 지역층 통합과 남녀공학/남/여 통합의 과정을 통해서 각 세부 층에는 최소 3개 이상의 학교가 포함되도록 하였다. 지역층 통합 과정에서 현행 지역층 구분을 가능한 반영하여 지역층 구성 변화를 최소화함으로써 작성되는 통계의 시계열적 안정성을 고려하였다. 조사한 후에 응답률과 표본추출률을 고려하여 설계가중치를 산출하였다. 이후 학년 및 성별로 시도별 학생 수와 가중치의 합계를 일치시키기 위해서 사후층화 보정 가중치를 산출하는 방법으로 최종가중치 산출 방법을 제시하였다. 아울러 표본가중치를 이용한 모수 추정법을 제시하였다. 2026년 조사를 위한 표본설계의 개선 방향으로 모집단 분석 결과에 대한 지속적인 모니터링 작업을 통해서 향후 발생할 수 있는 모집단 특성 변화에 신속하게 대응할 수 있는 방안에 대한 연구를 제안하였다. 또한 파라데이터에 대한 체계적인 관리와 분석을 통한 조사 품질 모니터링 및 평가 방안에 대한 연구를 제안하였다.

The study was conducted to provide the sample design for 2025 Youth Risk Behavior Survey. The main purpose of the Youth Risk Behavior Survey is to produce the youth health behavior statistics. The 2024 year book of educational statistics is used for the sampling frame and its population is stratified into 39 strata of si/gun/gu to produce provincial regional level statistics and to improve highly precision of estimates. The size of sample is 400 schools in both of middle school and high school. The sample is allocated by modified proportional allocation into 17 provincial regions for each provincial region statistics having similar precision level and for reliable comparison results. The allocated sample in each 17 provincial region is proportional allocated into stratum, then the allocated sample is proportional allocated into boy middle school, girl middle school and co-education middle school. High schools were stratified into general and specialized schools, and the proportional allocation method based on the number of classes was applied to boys' high schools, girls' high schools, and coeducational schools. The sample schools in each stratum are selected by CRN(Collocated Random Number) method in order to give an even distribution of the response burden among the schools in each stratum. The final sample weight for each sample student is the product of the design weight, the nonresponse adjustment and poststratification adjustment factors. The design weight is calculated as the reciprocal of the sample student’s probability of selection. The nonresponse adjustment is calculated by the inverse of response rate and the post-stratification adjustment factor is computed by ratio of the number of boy/girl students and sum of nonresponse adjusted weight. In order to improve the sample design for the 2026 survey, we proposed a study on ways to quickly respond to changes in population characteristics that may occur in the future through continuous monitoring of the population analysis results. In addition, research on survey quality monitoring and evaluation methods through systematic management and analysis of paradata was proposed.