마이어스 혼합지수 (Myers Blended Index)
쉽게 풀면
끝자리가 0인 연령, 1인 연령처럼 열 가지로 인구를 나눈 뒤 각 끝자리가 차지하는 비율이 이상적인 10퍼센트에서 얼마나 벗어나는지를 모두 더합니다. 이때 시작 연령을 한 살씩 옮겨 두 번 집계해 섞는(혼합) 절차를 거치는데, 이는 연령이 높을수록 사람이 줄어드는 자연스러운 감소가 결과를 왜곡하지 않게 하려는 장치입니다. 값이 0에 가까울수록 신고가 고르고, 클수록 특정 끝자리에 쏠려 있습니다.
왜 중요한가
휘플지수가 0과 5만 보는 데 비해 마이어스 혼합지수는 열 개 끝자리를 모두 보기 때문에, 3이나 8처럼 덜 알려진 끝자리 선호까지 잡아낼 수 있습니다. 문화권마다 선호하는 숫자가 다르다는 점을 고려하면 국제 비교 연구에서 특히 유용합니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
성별에 따라 연령 신고 정확도가 다르게 나타났다는 자료 품질 진단입니다.
조금 더 깊게 보면
혼합 절차는 같은 끝자리 집단이라도 어느 연령에서 세기 시작하느냐에 따라 포함되는 인구 규모가 달라지는 편의를 가중치로 상쇄하는 방식입니다. 지수의 이론적 최댓값은 모든 인구가 한 끝자리에 몰린 극단적인 경우에 해당하며, 실제 자료에서는 수 단위에서 수십 단위 값이 보고됩니다. 남녀·지역별로 나누어 계산하면 자료 수집 과정의 어느 부분이 취약한지 좁혀 볼 수 있습니다.
주의할 점
마이어스 혼합지수는 끝자리 분포만 보므로, 모든 연령이 고르게 한두 살씩 밀려 신고된 체계적 편향은 감지하지 못합니다. 휘플지수와 값의 크기 자체를 직접 비교하는 것도 의미가 없으며, 두 지수는 기준선(100 대 0)과 계산 방식이 다르다는 점에 주의해야 합니다.