• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1047-1061
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• 2015

Stratified random sampling is a powerful sampling strategy to reduce variance of the estimators by incorporating useful auxiliary information to stratify the population. Sample allocation is the one of the important decisions in selecting a stratified random sample. There are two common methods, the proportional allocation and Neyman allocation if we could assume data collection cost for different observation units equal. Theoretically, Neyman allocation considering the size and standard deviation of each stratum, is known to be more effective than proportional allocation which incorporates only stratum size information. However, if the information on the standard deviation is inaccurate, the performance of Neyman allocation is in doubt. It has been pointed out that Neyman allocation is not suitable for multi-purpose sample survey that requires the estimation of several characteristics. In addition to sampling error, non-response error is another factor to evaluate sampling strategy that affects the statistical precision of the estimator. We propose new sample allocation methods using the available information about stratum response rates at the designing stage to improve stratified random sampling. The proposed methods are efficient when response rates differ considerably among strata. In particular, the method using population sizes and response rates improves the Neyman allocation in multi-purpose sample survey.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.13-24
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• 2001

In this paper, we investigated mean estimation methods in two-phase sampling. Under the fixed expected cost we reviewed the optimal sample sizes, minimum variances and approximate unbiased variance estimators for usual ratio estimator, stratified sample mean with proportional allocation and Rao's allocation of the second phase sample. Also we proposed combined ratio estimator, which uses both ratio estimation and stratification and derived optimal sample size, minimum variance and unbiased variance estimator. Through a limited simulation study, we compared estimators by design effects and came to know that ratio estimator is more efficient than stratified sample mean in some cases and inefficient in the other cases, but combined ratio estimator is more efficient than others in most cases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.3
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• pp.523-531
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• 2014

Design effect is often used in designing and planning sample surveys and/or in evaluating the efficiency of complex design features of the surveys. In this study, we applied Gabler et al. (2006)'s design effect model to 2013 Consumer behavior survey for food that was carried out by stratified two-stage sampling. Usability and adequacy of the design model to a real survey data are discussed and evaluated.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.131-143
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• 1996

다변량 층화임의추출에서 한 변수의 Neyman 최적배분은 다른 변수에 대한 층화분산을 최소화시키지 못하는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 다변량 자료의 경우 '최적'배분 대신에 '절충'배분이 도입되어 왔다. 이 연구에서는 각 변수별 Neyman 최적배분에 근거해서 얻은 층화표본평균벡터의 공분산 행렬에 가장 잘 적합되는 층별로 동일한 크기의 절충배분을 찾고자 한다. 이에 적절한 기준 다섯가지를 제시하고 예를 통해 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.13-18
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• 2002

본 논문에서는 급변하는 농촌의 환경을 충분히 반영할 수 있도록 1997년도에 설계되어 사용되고 있는 현행의 농가경제조사를 개선하였다. 새로운 표본 조사구를 선정하기 위하여 1999년도와 2000년도 농가경제조사 조사데이터와 2000년에 실시된 농어업총조사 결과를 심도 있게 분석하였다. 이를 기초로 현재의 농촌 실정에 적합한 조사모집단을 새롭게 구성하였고, 현재의 농촌 환경을 반영할 수 있는 층화 기준을 마련하여 표본 조사구를 추출하였다. 또한, 논벼를 비롯한 6개 주요작물들에 대한 농산물생산비조사의 정도(精度) 향상을 위해서 각 작물별 주산지를 표본 조사구로 선정하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.317-320
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• 2002

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1217-1225
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• 2015

Survey research, data is commonly collected through a sample design with complex design features that allow the relative efficiency on the precision of an estimator to be measured using the concept of the design effect compared to simple random sampling as a reference design. This concept is most useful when the design effect can be expressed as a function of various design features. We propose a design effect formula suitable under a stratified multistage sampling by generalizing Gabler et al. (1999, 2006)'s approaches for multistage sampling. Its use can either guide improvement in the design efficiency when in design stage or enable the evaluation of the adopted design features afterwards.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.131-135
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• 2003

표본조사를 하는 경우에 사전에 전체 표본의 크기를 정하여 놓고, 표본설계를 하는 경우가 많다. 이 때에는 조사 비용은 고려의 대상이 안되고 주어진 전체표본 크기로 각 층별로 표본을 할당하여 분산을 최소로 하는 문제가 된다. 이 논문에서는 pps 집락추출과 각 집락에서 같은 크기의 부표본(subsample)을 추출하여 자체 가중이 되도록 표본설계를 하는 경우에 표본의 크기 $m_{0}$가 사전에 주어졌을 때에 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 표본추출율을 구하고. 이러한 $m_{0}$값들 중에서 최적의 $m_{opt}$값을 구한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.195-199
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• 2003

Hansen과 Hurwitz(1946)는 우편조사에서의 무응답 문제를 처리하는 방법으로 표본을 응답결과에 따라 응답층과 무응답층으로 나눈 다음, 무응답층의 일부를 랜덤 추출하여 면대면 직접조사에 의해 무응답층의 정보를 얻는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접질문 방법인 Black-Box 방법과 간접질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중 추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2002.06a
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• pp.74-84
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• 2002

본 연구에서는 1970년 Royall에 의해 표본추출방법의 한 대안으로서 다시 주목받기 시작한 균형추출방법(purposive selection or balanced sampling)과 확률추출방법(random sampling)의 장.단점을 층화추출법과 비추정량의 경우를 예로 들어 비교하고자 한다. 균형추출방법은 강건성(robustness)과 효율성(efficiency) 측면에서 확률추출방법은 추출의 간편성과 사회적 인식 측면에서 각각의 장점을 지니고 있는 것으로 볼 수 있다.