• 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.

• 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.

• 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.

• 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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• 제28권3호
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• pp.477-483
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• 2015

본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 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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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 1999

수산물 비계통 생산량 조사는 수산물 생산량 조사 중 어가부분에서 비계통 출하된 양에 대한 표본조사이다. 본연구는 1995년 어업 총조사 자료에 근거하여 새로운 표본 설계를 제안하는 것을 목적으로 한다. 표본은 층화 2단 집락 추출방식에 의해 추출되었으며 층화변수로는 어업조사구 내의 일반어류 어가 비율을 사용하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.353-369
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• 2000

관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.337-347
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• 2023

표본설계는 개체 혹은 집락을 층으로 나눈후 층별로 독립적으로 표본추출하는 층화추출을 종종 채택한다. 층화 전략은 크게 층구분과 표본할당으로 구성되는데 이는 조사연구에서 반복적으로 고려되는 중요한 주제이다. 조사연구에서는 층화다단추출 방식의 복합표본설계를 채택하고 있지만 층효과 혹은 층효율성과 관련하여서 표본론 교재들에서 주로 단순추출에 대해서 다루어지고 있다. 본 연구는 이단추출에 대한 기존 층효율성 측도를 살펴보며 설계효과모형을 적용한 추가적인 층효율성 측도들을 제안하였다. 제안된 측도들을 활용하여 제4기 국민환경기초조사의 고등학교 대상 표본설계의 층화전략에 대해 평가하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제11권3호
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• pp.103-114
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• 2010

계속조사를 위한 표본설계를 중간에 변경하려고 할 때 부딪히게 되는 문제 중 하나는 기존의 조사에서 중요하게 고려해야 할 주요 관심변수들에 대한 모집단 정보를 얻기 어렵다는 사실이다. 본 연구의 목적은 국민여행실태조사를 위한 표본설계에서 기존의 표본조사 자료와 새로운 추출틀 자료를 통합하여 효과적인 층화변수를 선정하는 방법을 제시하는 데 있다. 먼저 기존의 표본자료의 단위와 추출틀 단위 사이의 식별번호가 일치하지 않을 경우 번호 외에 일치시킬 수 있는 방안을 찾고, 이어 회귀분석과 같은 통계적 방법에 의해 변수 간의 연관성을 검토함으로써 적절한 층화변수를 선정하는 방법을 제시한다.