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.
본 연구에서는 2000년 어업총조사에서 얻은 어가를 모집단으로 하여 어가경세조사를 위한 표본설계룰 하였다. 진체 어가를 전업 및 1종 겸업어가를 포함하는 부차모집단1과 2종 겸업어가로 구성된 부차모집단2로 구분하였다. 새로운 표본설계에서는 최적 집락크기를 구하고, 층화를 위해서 SAS Enterprise Miner에서 제공하고 있는 의사결정나무모형(Decision Tree Model)을 이용하였다. 층별 표본배정은 네이만 배정법을 사용하였고 두 가지 추정법을 제시하였다.
본 연구는 여러 가지의 양적변수들을 조사하는 다목적, 다변량조사 표본설계에서 층화 문제를 다룬다. 다변량 층화변수를 사용하는 층화 방법으로 일변량 층화변수가 있을 때 사용하는 누적도수제곱근법을 독립적으로 여러 층화변수에 적용하는 방법, 군집분석을 이용하는 방법, 인자분석과 군집분석을 함께 이용하는 방법 등 세 가지 방법을 제시한다. 한편, 2001년 농업총조사 자료에 나타난 동 읍 면의 농기계별 보유대수 정보를 층화변수로 활용하여 세 가지 층화 방안의 효율을 실증적으로 비교하게 되는데 그 결과 인자분석과 군집분석을 함께 고려한 층화방법이 비교적 효율적인 것으로 나타났다.
조사자료분석에 있어서 표본추정량에 대해 설계요소가 갖는 효율성은 단순확률추출과 비교한 복잡표본설계의 의한 표본추출이 주는 분산의 상대적 크기인 설계효과를 통해 평가할 수 있다. 설계효과의 유용성은 복잡설계요소의 함수형태로 표현될 수 있을때 극대화될 수 있다. 본 연구에서는 층화다단추출의 표본설계에서 적용될 수 있는 설계효과모형을 제시하였다. 제시된 설계효과모형은 기존 다단추출을 위한 Gabler 등 (1999, 2006)의 모형을 일반화한 것으로 층구조, 표본할당, 집락추출 및 불균등가중치 등의 설계요소들이 정도수준에 갖는 영향력을 함수식으로 명확히 나타내주고 있다. 이를 활용하면 사전에 기술된 추정정도를 얻기 위해 설정한 표본크기가 줄 수 있는 설계효과를 예측하는데 활용할 수 있다. 또한 사후적으로 표본설계의 개별 설계요소들이 표본추정량에 대해 갖는 효율성을 평가하는데 활용될 수 있다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.675-684
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1998
지가변동율조사는 전국의 지가변동상황을 조사하여 국가 토지정책 수행을 위한 기초자료로 활용되고 있다. 새로운 표본설계는 지가변동율조사의 부차모집단인 전국 246개 시·군·구 내에서 각 토지의 용도지역 구분과 실제이용상황을 고려하여 층화하였다 또한 각 시 군· 구에서 평균지가지수의 상대표준오차를 일정하게 관리하였고, 각 용도지역별 최소표본수를 배정하여 발표되는 용도지역별 지가지수와 변동율의 신뢰성을 높였다.
본 연구는 잠재적 위험요인을 탐색하는 방법으로 단순임의추출분석(unweighted sample design), 빈도 가중치를 적용한 단일표본분석(frequency weighted sample design), 가중치를 층화하여 적용한 복합표본분석(complex sample design)을 비교하고, 도출된 결과에 통계적인 차이가 있는지를 파악하고자 수행되었다. 자료원은 2009 국민건강영양조사의 이비인후과 검진 자료를 이용하였다. 분석 방법은 피어슨의 교차검정(Pearson chi-square test)과 라오-스콧교차검정(Rao-scott chi-square test)을 이용하였다. 분석 결과, 빈도 가중치만을 적용한 단일표본분석의 경우에는 모든 변수가 유의한 위험요인으로 과대 예측 되었고, 가중치를 적용하지 않은 단순임의추출 분석과 복합표본분석은 유의수준 및 결과에 차이가 있었다. 국가통계자료를 이용할 때, 연구의 결과가 전체 인구집단을 대표할 수 있도록 의미를 부여하기 위해서는 층화변수와 집락변수를 사용하여 가중치를 적용하는 복합표본분석이 필요하다. 나아가, 빈도 가중치만을 적용하는 경우에는 연구 결과에 대한 과잉해석의 가능성이 높기 때문에 각별한 주의가 요구된다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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