모든 가구 표본조사는 어떠한 이유에서든 무응답을 필연적으로 수반할 수밖에 없다. 대부분 무응답은 비접촉과 응답거부 형태로 이루어진다. 사회조사는 이러한 무응답에 관한 문제를 제거하기 위해 조사현장에서 표본대체(substitution) 방법을 사용해 왔다. 하지만 표본대체 방법은 선택편향 및 특정 계층에서 체계적 오차 발생 등에 대한 오랜 논란이 있어, 이를 불식시키기 위해 2016년 조사부터는 무응답에 대한 탐색 및 처리를 위한 새로운 방법을 도입했다. 무응답 처리를 위해 필수적으로 필요한 보조정보(auxiliary information)를 파라데이터(paradata)와 행정자료로 부터 확보가 가능했기 때문이다. 이 연구에서는 사회조사에 적합한 무응답 처리 방법을 위해 모의실험을 전개한다. 2016년 사회조사 결과를 준모집단(pseudo-population)으로 간주하여 일부 표본자료를 300회 추출하고, 여기에서 6가지 무응답 메커니즘에 따라 무응답을 발생시키고 나서 가중값 조정법을 통해 무응답을 처리한다. 무응답 처리를 위해서는 무엇보다 응답성향과 관련 있고 동시에 조사변수와 연관성 높은 보조정보 구성이 중요하다. 보조정보 구성은 무응답 편향, 분산, 설계효과 등에 직접적 영향을 미치고 있음을 확인 할 수 있었다. 무응답 처리결과를 보면, 주요 조사변수와 관련성이 높은 파라데이터와 행정자료로부터 통합자료를 보조정보로 구성한 경우에 무응답 처리 성능이 더욱 우수하며, 특히 비임의결측(NMAR) 자료의 경우에도 유의미한 결과를 보여준다. 

사회조사는 이러한 무응답에 관한 문제를 제거하기 위해 조사현장에서 표본대체 방법을 사용해 왔으나 표본대체 방법은 선택편향 및 특정 계층에서 체계적 오차 발생 등에 대한 오랜 논란이 있어, 이를 불식시키기 위해 2016년 조사부터는 무응답에 대한 탐색 및 처리를 위한 새로운 방법을 도입 하였는데 무응답 처리를 위해 필수적으로 필요한 보조정보를 파라데이터와 행정자료로 부터 확보가 가능했기 때문이다.
