• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권1호
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• pp.155-168
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• 2009

표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.

• 전산구조공학
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• 제11권4호
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.209-222
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• 2013

본 논문에서는 대규모 표본조사에서 많이 나타나는 모집단이 층으로 형성되어 있고, 각 층들이 집락으로 구성되어 있을 때 사용 가능한 층화 집락추출법을 얻고자 하는 정보가 민감할 때 반복계통 무관질문모형에 적용하였다. 먼저 모집단이 집락으로 구성되어 있고, 추출된 집락으로부터 계통표본을 반복적으로 추출하여 민감한 정보를 얻는 데 무관질문모형을 사용한 집락 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 다음으로 제안한 모형을 층화된 모집단에서도 사용할 수 있도록 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형으로 발전시켰으며, 각 층의 집락을 확률비례복원추출 또는 확률비례비복원추출하는 층화 확률비례 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 또한 제안한 층화집락 반복계통 추출법에 의한 무관질문모형에서 각 층의 표본배분하는 문제를 비례배분과 최적배분 측면에서 다루었다. 마지막으로 제안한 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과 집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제8권1호
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• pp.27-38
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• 1995

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 층으로 구성되어 있을 때, 층의 크기를 모르는 경우 층화표본을 위하여 이중추출법을 이용하는 층화이중추출법에 의한 양적속성의 무관질문모형을 제안하였다. 그리고, 층화이중추출에 있어서 각 층의 표본배분에 관해 비례배분, 최적배분으로 나누어 각 층의 크기를 알고 있는 경우에 층화추출법에 의한 양적속성의 무관 질문모형과 그 효율성을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.299-302
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• 1996

표본조사에 있어서 층화추출법은 모집단에 관한 예비정보를 필요로 하고 있다. 조사자가 표본설계시 층화와 표본배분의 문제를 막연히 추상적으로 처리함으로 생기는 오류를 줄이기 위해서 다원적 입장에서 모집단에 대한 예비 정보를 정확하게 파악하고 이용해야 층화추출법의 효율을 올릴 수 있음을 지적하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.429-437
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• 2001

단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1113-1120
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• 2015

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 세대별, 연령별 또는 계층별에 따라 조사하고자 하는 모집단이 여러 개의 층으로 구성되어 있고, 각 층이 다지속성으로 되어 있는 경우에, Abul-Ela 등의 다지모형과 Eriksson의 다지무관모형에서 사용한 단순임의추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 다지속성에 대한 모비율의 추정뿐만 아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 다지 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 층화 다지모형에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적배분을 고려하여 다루었다. 또한 층화 다지 확률화응답모형들간의 효율성을 비교해 본 결과 Eriksson의 다지무관모형이 Abul-Ela 등의 다지모형보다 효율적임을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.423-431
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• 2011

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 조사하고자 하는 모집단이 여러개의 층으로 구성되어 있는 경우에, 김종호등 (1992)이 제안한 2단계 무관질문모형에서 사용한 단순임의 추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 모비율에 대한 추정뿐만아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 2단계 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 층화 2단계 무관질문모형을 층화 3단계 무관질문 모형으로 확장하였다. 또한, 제안한 2단계와 3단계 층화 무관질문모형들에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적 배분 문제를 고려하여 다루었다. 마지막으로 층화 2단계 무관질문모형과 층화 3단계 무관질문모형과의 상대효율을 비교하였으며, 그 결과 층화 3단계 무관질문모형이 층화 2단계 무관질문모형보다 효율성면에 있어서 더 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.79-89
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• 1999

중복수가 있는 조사는 추출단위 (병원, 가구)가 단순임의추출 또는 층화임의추출을 통해 추출되고 추출단위들이 여러 조사단위 (환자, 사람)들과 서로 연결되어 있는 경우를 말한다. 연결형태에 따른 조사단위의 집합을 network라 정의하면 network는 하나 이상의 추출단위와 연결될 것이고 하나의 추출단위는 하나이상의 network와 연결이 될 것이다. 본 논문에서는 두 개 이상의 변수가 연결되는 중복수가 있는 다변량 층화임의추출의 경우에 배분문제를 연구하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.239-247
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• 2014

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 조사하고자 하는 모집단이 여러 개의 층으로 구성되어 있고, 각 층이 양적인 속성으로 되어 있는 경우에 Himmelfarb-Edgell의 가법 모형과 Gjestvang-Singh의 가법 모형에 단순임의추출법 대신에 층화추출법을 적용한 층화 가법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 제안한 두 모형으로부터 각 층의 양적속성에 대한 모평균의 추정뿐만 아니라 모집단 전체 모평균에 대한 추정을 할 수 있는 이론적 체계를 마련하였다. 그리고 제안한 두 모형에서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었으며, 각 배분법에 따른 분산식을 도출하였다. 마지막으로 두 층화 가법 양적속성 확률화응답모형들 간의 효율성을 비교해 본 결과 Gjestvang-Singh의 층화 가법 모형이 Himmelfarb-Edgell의 층화 가법 모형보다 효율적으로 나타났고, 특히 hh값이 작을수록 즉, 제시한 모형의 특성이 직접질문에 가까워질수록 Gjestvang-Singh의 층화 가법 모형의 효율성이 커짐을 알 수 있었다.