이중추출에서 모평균 추정방법을 고찰하였다. 전통적으로 널리 쓰이는 비추정량과 회귀추정량 그리고 비례배분 및 Rao 배분을 한 후의 층화평균에 대하여 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수, 최소분산 및 분산추정량을 살펴보았다. 또한 비추정 및 층화의 효과를 모두 내포하는 결합비 추정량을 제안하고 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수 및 최소분산을 유도하였고 분산추정량을 구하였다. 그리고 제한된 모의실험을 통하여 비추정량, 층화평균 및 결합비 추정량의 효율을 비교하였다. 모의실험 결과 비추정량과 층화평균은 경우에 따라 효율이 다르게 나타난 반면, 결합비 추정량은 대체로 두 방법보다 효율이 우수하게 나타나 결합비 추정량이 이중추출에 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.
축산물 생산비 조사는 우리나라에서 생산되는 7종의 주요 축산물에 대한 생산비를 산출하는 것을 목적으로 한다. 따라서 2005년 농업총조사 자료를 바탕으로 전국의 양축 농가 현황을 파악하였으며, 축산물별 평균 생산비에 대한 추정오차가 3%이내가 되도록 표본 축산농가수를 결정하고, 표본의 대표성을 유지하면서 조사 업무의 수월성을 고려하여 농업특성화 조사구를 1차 추출단위로 활용하였다. 본 연구에서는 농업특성화 조사구들을 양축 특성에 따라 층화하고 각 층에서 예비 표본 조사구를 추출하였다. 다음으로 예비 표본 조사구를 실사하여 1단계 표본을 구성하고, 1단계 표본 양축 농가로부터 최종 표본 농가를 계통추출하는 이중추출법을 이용하였으며 이에 따른 추정법을 제시하였다.
지역별 계층별 주거실태 파악을 위한 주거 실태 및 수요조사의 새로운 표본설계는 전국 16개 시도별로 조사결과의 독립추계가 가능하도록 설계하는 것을 원칙으로 하여 총 45개의 층으로 층화한다. 조사의 표본오차 관리 대상 변수로 주택사용면적, 가구소득, 가구주 소득, 가구 생활비 등을 고려하여 표본규모를 결정한다. 각 지역의 표본크기는 기존조사의 결과 중 상대표준오차를 이용하여 결정하고 세부 층에 대한 표본배정은 가구 수의 제곱근비례 배정방법을 적용한다. 표본조사구의 추출은 조사구의 크기에 비례한 확률비례계통추출법으로 추출하고 계통추출에 있어서는 추출단위를 분류지표에 따라 정렬한 후 추출한다. 주택의 재건축, 재개발 등의 변화를 반영하기 위해 신규 아파트 단지를 고려하되 주택은 멸실에 대한 자료를 얻기 어렵기 때문에 신규 주택은 고려하지 않는다. 가중값은 설계가중값, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 통해 추정량과 분산 추정량에 이용한다. 추정의 효율을 살펴보기 위해 분산추정량의 설계효과를 계산한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.523-531
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2014
설계효과는 새로운 표본설계를 계획하거나 기존 표본조사에 적용된 설계요소의 효율성을 평가하는데 널리 사용된다. 본 연구에서는 Gabler 등 (2006)이 제시한 설계효과모형을 층화이단집락추출의 표본설계로 이루어진 2013 식품소비행태조사에 응용하여 적용하였다. 조사결과를 통해 표본설계모형의 유용성과 적절성에 대해 논의하였다.
직접면접으로 민감한 질문을 할때 발생하는 무응답이나 거짓응답의 문제를 개선하고자 Warner (1965)가 최초로 제안한 확률화응답모형에 관한 연구는 이후 많은 연구자들에 의해 개선, 발전되어 오고 있다. 본 연구에서 표본은 층화임의복원추출법에 의해 추출되었으며, 표본배분은 최적배분법에 의해 배분되었다. 한편, Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형을 확장한 3단계 층화확률화응답모형을 사용하였다. Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형과 상대효율을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 3단계 층화확률화모형의 효율성이 상대적으로 높다는 결과가 도출되었다. 그러나 2단계확률화응답모형을 3단계로 확장함으로써 상대적으로 효율성은 증대되지만 반대로 조사과정의 어려움이 예상된다.
이 논문은 경지면적조사에서 분리비추정량을 활용하는 방법을 다루고 있다. 경지면적조사는 해마다 실시되는 일종의 계속조사로서 각 시.도에서 선정된 층화표본으로부터 분리비추정량을 이용하여 경지면적을 추정하고 있다. 분리비추정법을 계속조사인 경지면적조사에 적용하려 할 때 현실적으로 직면하는 문제로는, (i) 해가 지나면서 모집단 조사구수가 바뀌는 문제, (ii) 일부 층에서 보조변수가 0의 값을 취하는 문제, 그리고 (iii) 표본재설계로 인하여 층화 기준이 바뀌는 문제 등을 들 수 있다. 이 논문에서는 경지면적조사에서 발생하는 이와 같은 현실적인 문제들을 고찰한 후, 경지면적조사에 적용 가능한 조정된 분리비추정량을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.763-779
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2009
노래 연습장에서 연주되는 노래곡목별 히팅수를 정확하게 추정하기 위한 표본설계에서는 조사모집단 정의와 층화방안을 연구하고 기존데이터를 분석하여 표본크기를 산출한 후에 표본배분방법을 연구하였다. 표본설계에 의해서 선정된 표본업소들의 대표성을 온라인 노래연습장의 로그데이터를 이용하여 모수추정치의 오차를 분석하여 검토하였다. 오프라인 노래 연습장의 모수추정법을 제안하고 실제로 수집한 로그데이터로부터 모수추정치를 계산하여 온라인과 오프라인 노래연습장에서 연주되는 노래곡목별 히팅수에서 많이 차이가 있음을 보였다. 온라인과 오프라인 노래연습장의 특성차이를 반영한 분배방법의 개선안을 제안하고 비교분석을 통해서 최적 분배방법을 선정하였다.
어가경제조사는 우리나라 어가의 어가경제 및 어업경영에 관한 사항을 조사하는 통계조사이다. 본 연구는 어가경제통계를 생산할 수 있는 표본설계를 제안한다. 연구의 기초 자료로 1990년 어업총조사 자료를 이용하였으며, 시.도별 통계를 위하여 시.도를 부차 모집단으로 하여 설계를 하였다. 표본은 층화 2단 추출을 하였으며, 층화를 위하여 어가소득의 소득함수를 추정하여 이용하였다. 어가의 소득은 선형 추정량을 이용하여 추정하였다.
표본조사에서 무응답의 적절한 처리는 추정의 정확성을 향상한다. 결측 메카니즘이 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random)인 경우에서는 이를 적절히 처리할 수 있는 다양한 방법이 연구되었다. 무응답이 발생하였을 때 사용하는 평균 추정량으로 흔히 성향점수보정 추정량이 사용되며 MAR 또는 MCAR 무응답인 경우, 알려진 표본 가중치와 타당한 방법으로 추정된 응답확률을 사용할 수 있으므로 성향점수보정 추정량은 불편추정량이 된다. 그러나 관심변수 값에 영향을 받는 무응답인 MNAR (missing not at random) 무응답에서는 정확한 응답확률을 구하는 것이 어려워 성향점수보정 추정량에 편향이 발생할 수 있다. Chung과 Shin (2017, 2022)은 무정보적 표본설계에서 MNAR 무응답이 발생하였을 때 평균 추정의 정확성을 향상하는 방법으로 단일 사후층화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 정보적 표본설계를 사용하고, MNAR 무응답이 발생한 경우에서 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성 향상을 위한 이중 사후층화 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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