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① 성향 변수 선택, ② 성향 점수 계산, ③ 성향 가중치 계산 등이 이에 해당된다. 본 절에서는 성향 조정 가중치에 의해 조정된 웹 조사 추정치가 조정 전에 비해 얼마나 준거 조사 추정치에 근접해졌는가를 비교˙평가한다. 즉, 준거 조사 추정치는 웹 조사 추정치에 대해 벤치마킹 역할을 하게 된다. 평가 척도로는 편향과 분산을 이용한다. 여기서 편향은 성향 조정 전˙후의 추정치 간의 차이를 보여주는 측도이고, 분산은 조정 전˙후의 분산에 대한 증감 정도를 보여준다. 많은 선행 연구들에서는 분산보다는 편향을 조정하는데 더 많은 관심을 가져왔던 것 같다. 그러나 가중치 적용 전에 비해 적용 후에 분산이 증가한다면, 이는 조사의 총 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 조사 추정치에 대해 가중치를 부여하기 전과 후의 분산 변화는 신중하게 고려할 필요가 있을 것이다. 다음과 같은 절차에 따라 분석 결과를 비교하였다.
웹 조사 추정치가 얼만큼 준거 조사 수치에 가까워졌는지를 비교해 보고, 가중치 적용 전에 비해 분산이 증가한다면, 조사의 총 오차를 증가 시키는 원인이 되므로, 조사 추정치에 대해 가중치 전과 후의 분산 변화를 면밀히 살펴야 한다.