Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.6
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pp.139-147
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2022
This study tried to analyze the relationship among physical activity level, subjective health status, COVID-19 Fear. This study used the 2020 Community Health Survey that includes 229,269 survey data from adults over 19 years old. The complex sampling design was applied including weight, stratification, cluster variables. Through the SPSS statistics program with complex sampling frequency analysis, complex sampling Chi-square and complex sampling regression, this study found followings. First, the group with high level of physical activity showed higher level of subjective health status than the group with low level of physical activity. Second, the group with high level of physical activity showed lower level of COVID-19 fear than the group with low level of physical activity. Third, the group with high level of subjective health status showed lower level of COVID-19 fear than the group with low level of subjective health status. However, this study has the limitation that this study did not check whether participant is diagnosed with Covid-19 or not.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.1
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pp.67-75
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2011
This paper presents a new test technique for evaluating performance of vehicle detectors with interval estimation, not the conventional point estimation, for presenting statistical confidence interval. The methodology is categorized into three parts; sampling plan, analysis on the characteristic of evaluation indices, and the expression of evaluation results. Even though many statistical sampling plans exist, stratified random sampling is regarded as the most appropriate one, considering the detector performance characteristics that varies with traffic, illumination, and meteorological conditions. No magic bullet exists for evaluation index for detector evaluation, hence the characteristics of evaluation indices were thoroughly analyzed and a reasonable process for choosing the best evaluation index is proposed. Finally, the methodology to express the result of detector evaluation for the entire evaluation period and individual analysis interval is represented, respectively. To overcome the existing drawbacks in point estimation, interval estimation by which statistical confidence interval can be represented is introduced for enhancing statistical reliability of traffic detector evaluation. This research can make vehicle detector scheme improve one step forward.
Research on the application of informative sampling technique has been conducted in order to reduce the influence of non-response. Chung and Shin (Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004, 2017) showed that the estimation accuracy improved when using exponential response rate information for the parameter estimation if the distribution of errors included in the super population model follows normal distribution. However this method divides the stratum into equally spaced substrata to obtain the sample weight of the informative sampling technique and shows that the accuracy of the estimation improves as the number of substrata increases. In this study, with the given number of total sample size, the optimal substratum boundary points are calculated using equal space, quantile, and LH algorithm; consequently, the results using those methods are compared through simulation. We also studied the criteria to determine the number of substrata and substratum boundaries that can be used in practice with various types of auxiliary variable distributions.
The purpose of this study is to propose a method of designing a systematic panel survey at the institutional level to lay the foundation for data-based decision-making using vocational training teachers and instructors as the population. In this study, the target population and sampling frame, which are the main elements necessary for planning a panel survey, are proposed. Also based on expert advice and empirical data analysis, the sampling unit and sampling method taking into account the outer and inner variables are presented, comprehensively considering the representativeness of data, the efficiency and sustainability of data collection. As a result of the study, with the unit of the panel as a vocational training institution, a two-stage stratified proportional sampling plan is proposed so that the institution selected as the panel and the vocational training teachers and instructors belonging to the institution can participate in the survey. Based on this, implications for the panel survey sample design are presented.
The purpose of the labor statistics survey is to collect materials on employment, wages and the working time and to analyze the trend of the labor situation. in this research, the stratification variables are industry and the size of establishment. The sample are selected by stratified one stage sampling method in order to produce the reliable estimates of labor statistics. For local labor statistics, we design the sample survey using the city and province as sub-population. So we are able to produce the local area estimates of labor statistics with respect to industry and the size of establishment.
This paper is a broad review about general regression estimators, which are very useful when auxiliary variables are available in survey sampling. We investigate the process of development of general regression estimators from birth to suggestion of variance estimation method and examine some properties of general regression estimators by comparing with calibration and QR estimators. We also present some forms of general regression estimators available under complex sampling designs such as stratified sampling and cluster sampling. Finally, we comment some advantages as well as disadvantages of general regression estimators and theoretical and practical development in the future.
In panel survey in which the sample is selected by stratified random sampling, if the sampling units shift from a stratum to others in time, then the movement should be incorporated in the estimation procedures. Dealing with the problem caused by the movement of units across stratum in the updated stratification sample, the bias of the conventional estimator neglecting the movement is investigated, arid the bias-adjusted estimators are proposed. The variance estimator of the suggested estimators is also derived. It is illustrated via a simulation study that the proposed estimators beat the conventional estimator in the sense of bias and mean squared error In particular, when the Neyman allocation is applied in stratified sampling, the proposed estimator is shown much more effective to this end.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2003.06a
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pp.19-28
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2003
Weighting adjustment is a method of improving the efficiency of the estimator by incorporating auxiliary variables at the estimation stage. One commonly used method of weighting adjustment is the poststratification, which is a special case of regression estimation but is relatively feasible in terms of actual implementation. If too many auxiliary variables are used in the poststratification, the bias of the resulting point estimator is no longer negligible and the final weights may have extreme weights. In this study, we propose a method of weight ing adjustment that compromises the efficiency and the bias of the point estimator. A limited simulation study is also presented.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.11a
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pp.77-85
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2001
In this paper we study the calibration estimator and its variance estimator for the population total using a bootstrap method according to the levels of an auxiliary information having strong correlation with an interested variable in nonresponse situation. At this point, we find tire calibration estimator in case of auxiliary information for population and sample, and then we drive the bootstrap variance estimator of it. By simulation study we compare the efficiencies with the Taylor and Jackknife variance estimators.
Kim, Jinheum;Hwang, Hae-Won;Cho, Yu Jung;Park, Jinwoo
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.33
no.2
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pp.215-228
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2020
Under Article 19, Paragraph 1 of the Food Industry Promotion Act, Rural Development Administration renews the Korean foods composition table every five years. Before the publication of the tenth revision of the Korean foods composition table in 2021, this paper suggests methods for collecting representative samples of 182 highly consumed foods in Korea. Food markets are categorized by their distribution channels, which are supermarkets and local markets. Eight samples are collected from each category by applying the National Food and Nutrient Analysis Program (NFNAP)'s stratified multi-stage sampling. The NFNAP was implemented in 1997 as a collaborative food composition research effort between the National Institute of Health (NIH) and the US Department of Agriculture (USDA) to secure reliable estimates for the nutrient content of food and beverages consumed by the US population. Selected supermarkets for selecting representative food samples are Emart Kayang, Homeplus Siheung, Lottemart Dongducheon, Emart Suwon, Lottemart Dunsan, Lottemart Yeosu, Emart Ulsan, and Hanaroclub Ulsan. Selected local markets also are Doksandongusijang in Geumcheon-gu and Pungnapsijang in Songpa-gu, Seoul, Ilsansijang in Ilsanseo-gu, Goyang, Unamsijang in Buk-gu, Gwangju, Beopdongsijang in Daedeok-gu, Daejeon, Bongnaesijang in Yeongdo-gu and Jwadongjaeraesijang in Haeundae-gu, Busan, and Jungangsijang in Jinhae-gu, Changwon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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