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2단 크기비례 계통추출법의 분산추정량 효율성 비교

Efficiency of Variance Estimators for Two-stage PPS Systematic Sampling

  • 김영원 (숙명여자대학교 통계학과) ;
  • 김예니 (숙명여자대학교 통계학과) ;
  • 한혜은 (숙명여자대학교 통계학과) ;
  • 곽은선 (숙명여자대학교 통계학과)
  • Kim, Young-Won (Department of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
  • Kim, Yeny (Department of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
  • Han, Hye-Eun (Department of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
  • Kwak, Eun-Sun (Department of Statistics, Sookmyung Women's University)
  • 투고 : 2013.11.13
  • 심사 : 2013.12.04
  • 발행 : 2013.12.31

초록

본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.

In this paper, we investigate several variance estimators for pps systematic sampling. Unfortunately, there is no unbiased variance estimators for a systematic sample because systematic sampling can be regarded as a random selection of one cluster. This study provides guidance on which variance estimator may be more appropriate than others in several circumstances. We judge the efficiency of variance estimators for systematic sampling based on of their relative biases and relative mean square error. Also, we investigate variance estimation problems for two-stage systematic sampling applied for the Food Raw Material Consumption Survey and the Establishment Labor Force Survey simulation study, in order to consider the popular two-stage pps systematic sample design for establishment and household survey in Korea.

키워드

참고문헌

  1. Cochran, W. (1946). Relative accuracy of systematic and stratified random samples for a certain class of populations, Annals of Mathematical Statistics, 17, 164-177. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730978
  2. Hartley, H. O. and Rao, J. N. K. (1962). Sampling with unequal probabilities and without replacement, Annals of Mathematical Statistics, 33, 350-374. https://doi.org/10.1214/aoms/1177704564
  3. Park, H.-R. (2000). Theory of Statistical Survey (revised), YoungJi-Moonhwa-sa.
  4. Wolter, K. M. (2007). Introduction to Variance Estimation Second Edition, Springer-Verlag, New York.
  5. Yates, F. and Grundy, P. M. (1953). Selection without replacement from within state with probability proportional to size, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 15, 253-261.