표본조사에서 발생하는 무응답을 적절히 처리하면 추정의 정확성을 높일 수 있다. 흔히 모평균 추정량으로 무응답을 고려한 성향점수보정(propensity score adjusted, PSA) 추정량을 사용한다. 무응답 발생체계에 따른 타당한 응답확률이 사용되면 PSA 추정량은 불편추정량이 된다. 무응답 발생체계가 MAR(missing at random)일 때는 응답확률이 정확히 추정되는 반면 MNAR(missing not at random)인 무시할 수 없는 무응답(NN: nonignorable nonresponse)에서는 타당한 응답확률 추정이 어렵다. 이로 인해 실질적으로는 MNAR임에도 불구하고 MAR 가정에서 얻어진 응답확률을 사용하며 이때 얻어진 PSA 추정량인 나이브(naive) PSA 추정량은 불편추정량이 아니다.
본 논문에서는 사후층화(post-stratification) 방법을 적용하여 현실적으로 사용하고 있는 나이브 PSA 추정량의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 또한, 정보적 표본설계(informative sampling) 또는 무시할 수 없는 무응답에서 발생한 편향을 추정하는 방법을 제안하였으며 최종적으로 나이브 PSA 추정량의 편향을 제거한 편향수정 사후층화 나이브 성향점수보정 추정량(bias corrected post-stratified naive propensity score adjusted estimator)을 제안하였다. 제안한 방법은 임의의 알려지지 않은 표본포함확률 모형, 임의의 알려지지 않은 응답확률 모형, 그리고 임의의 알려지지 않은 초모집단 모형에 적용할 수 있다. 또한, 모의실험과 2019년 기준 광업제조업조사 자료 분석을 통하여 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.