성·연령 그다음에 태도 이렇게 30개의 셀이 나옵니다. 2 곱하기 5 곱하기 3 해서 30개의 셀이 나오는데요. 참여를 하시겠다는 약 5,000여 분 정도를 각 셀에 일단 분포를, 각 셀에 성과 연령과 태도에 맞게 일단 분포를 하고요.
(관계자) 그러니까 약간, 앞에 부분과 관련해서 설명을 드리겠습니다. 이게 여기에 보게 되면 ‘내재적 층화를 고려해서 분류지표를 사용한 체계적 추출기법을 썼다.’고 약간 좀 어려운 말이 나왔는데요.  그러니까 쉽게 얘기해서 이렇게 생각하시면 됩니다. 성·연령 그다음에 태도 이렇게 30개의 셀이 나옵니다. 2 곱하기 5 곱하기 3 해서 30개의 셀이 나오는데요. 참여를 하시겠다는 약 5,000여 분 정도를 각 셀에 일단 분포를, 각 셀에 성과 연령과 태도에 맞게 일단 분포를 하고요. 그런데 어딘가 참여를 하시겠다는 분들이 그 30개 셀 중에 어딘가 들어가시게 되겠죠.  그러면 그 셀에 들어가 있는 분들을 일단 지역별로 sorting을 합니다. 예를 들면 맨 끝에 서울 그다음에 기타 등등 쭉 sorting을 합니다. 그리고 지역 내에서는 랜덤하게 집어넣고요. 그러면 이제 각 셀의 모든 분들이 그 5,000분들 중에 각 셀에 들어가시는, 참여를 하시겠다는 분들이 처음부터 쭉 지역별로 분포가 되어 있죠.  거기에 이제 거기 보면 ‘체계적 추출기법’이라고 하는데 ‘systematic sampling’이라고 해서 그냥 뭐 랜덤하게 어떤 숫자를 하나를 놓고 ‘세 번째부터다.’ 그러면... 뭐 ‘13번째부터다.’ 그러면 13번째, 26번째, 39번째 계속 뽑아 나갑니다.  이런 식으로 뽑게 되면 자연스럽게 각 셀별로 있는 지역 분포도 어느 정도 포함이 돼서 어느 정도 균형이 맞게 됩니다. 그런데 처음부터 성·연령·태도와 같이 지역을 똑같이 무조건 전체 분포에 맞추겠다고 한 건 아니기 때문에 약간의 어떤 차이는 발생할 수 있습니다.