Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.1
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pp.53-61
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2012
There are cases when the sample size is determined based not only on the significance level but also on on the power or type II error. In this paper, we implemented the sample size and the power calculation when both the significance level and power for testing means in normal distributions and proportions in binomial distributions. The implementation is available on a web site. Alternately, we also calculate the power for a given effect size, type I error probability and sample size.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2007.06a
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pp.139-149
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2007
사회조사를 위한 표본설계를 할 때 표본의 크기를 얼마로 할 것인지를 결정하는 문제는 조사연구자에게 고민거리가 된다. 사회조사 중에서 4점 또는 5점 척도로 된 여러 개의 개별 문항들로 구성된 설문지를 사용하는 경우가 많다. 이런 경우 개개의 문항 자체를 직접적으로 하나의 변수로 사용하지 않고 여러 개 문항들을 결합하여 새로운 척도를 만들어 사용하는 것이 일반적이다. 본 연구의 목적은 리커트 척도가 관심변수인 조사연구에서 표본크기를 결정하는 방법을 제공하는 것이다. 리커트 척도를 만들고자 할 때 4점 혹은 5점 척도로 구성된 여러 문항변수들은 일반적으로 서로 양의 상관관계를 가지게 된다. 본 연구에서는 개별 문항변수들은 각각 동일한 분포를 가지며, 각각의 변수들은 서로 동일한 크기의 상관관계를 갖는다는 가정을 한다. 주어진 가정 하에서 새로운 척도의 표본분포를 유도한 후 이를 이용하여 다양한 상황에서의 표본의 크기를 계산한 결과를 표로 제시하게 되는데 표본이론을 잘 모르는 조사연구자들은 이 표를 이용하여 원하는 표본크기를 결정 할 수 있을 것이다.
This paper evaluates the computational efficiency of sample-rate converters with rational factors in multi-stage structure in terms of memory requirement and multiplications per second. We describe resolution preserving and mutual prime conditions, and then present a method for designing the converter from which optimal rational-valued conversion factors for each stage can be yielded directly. As an example, we show an implementation of the 44.1-to-48KHz sample-rate converter in 2-stage structure.
현재 우리나라에서 인구동태(출생, 사망, 임신, 결혼, 이동) 통계를 생산할 수 있는 제도로는 호적신고, 주민등록의 이환, 전출입 신고, 그리고 표본가구를 대상으로 하는 인구동태표본조사의 세가지로 볼 수 있다. 원칙적으로 인구동태통계는 신고제도로 부터 작성되는 것이 가장 바람직한 것으로 알려져 있다. 우리나라는 경제, 사회발전 및 최근 의료보험제도의 도입 등으로 신고의 질적 수준이 크게 향상되었지만, 신고로부터 완벽한 인구동태통계를 작성하기에는 다음과 같은 자료로 다소 미흡한 것으로 볼 수 있다. 첫째로, 유아사망의 경우, 출생 및 사망신고를 안하는 비율이 상당히 높다. 둘째로, 사망신고시 사망의견서를 첨부하지 않고 인우보증으로 대신하는 비중이 높기 때문에 정확한 사인통계작성에 지장을 주고 있다. 셋째로, 결혼, 이혼의 경우 혼전동거나 동거하다가 헤어지는 경우 신고에서 파악되지 못하고 있다. 넷째로, 이동의 경우 무단전출입 또는 서류상으로만 전출입신고를 하는 경우 이동량 및 흐름을 왜곡시킬 수 있다. 다섯째, 인구동태 계산시 신고자료는 주소지로 집계되는 반면, 분모가 되는 인구센서스 자료는 상주지로 집계되기 때문에 지역별로 동태율을 분석함에 있어 어려움을 주고 있다. 따라서, 이와 같은 문제점을 보완하고 정확한 인구동태통계의 작성에 기여하고자 통계청에서는 전국에서 32,000표본가구를 대상으로 인구동태표본조사를 실시하고 있다. 동 표본조사에서는 조사원이 매월 표본가구를 방문하여 지난 한달 동안 발생한 출생, 사망, 결혼 , 이혼, 이동에 관한 사항을 조사하는바 표본오차를 제외하고 비표본오차는 거의 없는 중요한 자료원이 되고 있다. 결과적으로 인구동태통계와 관련하여서 관련기관에서는 그 중요성을 인식, 신고 제도의 문제점을 계속 보완하고 개선하기 위한 방안이 만들어져 수행되어야 하며 인구동태표본조사실도 더욱 발전시켜야 될 것으로 사료된다.
The necessary number of hills for panicle counts have been obtained, and are more in Kangwon-Do and Chulla Nam-Do where the variability of sampling error is higher as compared to other provinces. It seems that number of samples do not depend on the latitude but on the variabilities of yield components within the province and it is considered that about 5% sampling fraction gives about 75 to 85% of relative information on the average.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2002.11a
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pp.135-140
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2002
변량추출비 관리도는 현재의 관측값에 기초하여 다음 시점의 표본크기와 표본추출간격을 변화시키면서 공정의 변화를 탐지하는 관리도 절차이다. 만일 공정에서 추출한 현재의 관측값을 살펴볼 때 공정변화의 징후가 있는 경우에는 다음 시점의 표본추출비를 증가시켜, 즉 표본크기를 크게 하고 표본추출간격을 작게 하여 예상되는 공정변화를 더 빠르고 정확하게 탐지함으로보다 효율적인 공정관리를 수행하는 것이다. 본 연구는 변량추출비 ${\bar{X}}$ 관리도에서 사용하는 표본크기와 표본추출간격의 수를 달리하며 각각의 경우에 대한 통계적 효율을 계산하고 이를 비교하고자 한다.
본 연구는 우리나라의 수치지형도에서 수치고도모형(DEM)을 개발하고자 할 때 고려해야 할 요인들을 분석하였다. 특히 DEM의 정확도에 결정적으로 영향을 미치는 내삽법의 과정을 지형적 유형(평지.계곡.산지)과 공간적 표본추출법(체계적추출법.군집형무작위추출법.복합점진적표본추출법)에 따라 구분하여 살펴 보았다. RMSE의 측정을 통해 크리깅 내삽법이 지형의 기복에 산관없이 정확도를 유지함녀서 DEM을 생성할 수 있는 방법으로 평가되었다. 그리고 표본추출법에 따라 공간적 표본 밀도를 달리한 낮은 표본을 대상으로 한 경우에 비해 낮게 나타났다. 또한 본 연구에서 제안한 복합 점진적 표본추출법을 적용한 DEM의 정확도는 다른 표본추출법을 적용한 경우보다 그 정확도가 향상됨을 확인하였고, 반면에 계산상의 효율성이 다른 방법에 비해 떨어지는 단점을 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.224-227
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2000
본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.
This study aimed to calculate the required sample size to monitor food items during risk assessment studies. Based on a data set from a previous study (2,400 data points for heavy metal assessment from 17 food items), the required sample size was estimated by using a single equation with the standard deviation value, error range, and 95%-99% confidence intervals. The required sample size was calculated with each of the heavy metals for the assessment. The results showed that cadmium, lead, and mercury of required sample sizes for further monitoring were range of 7-90, 7-1, 062, and 11-238, respectively. We found that the required sample size varied depending on the standard deviation of the previous monitoring data. This study provides a basic method to determine the minimum sample size required in food monitoring to devise practical sampling strategies.
P-value is the probability of observing a current sample and possibly other samples departing equally or more extremely from the null hypothesis toward postulated alternative hypothesis. When p-value is less than a certain level called ${\alpha}$(= 0:05), researchers claim that the alternative hypothesis is supported empirically. Unfortunately, some findings discovered in that way are not reproducible, partly because the p-value itself is a statistic vulnerable to random variation. Boos and Stefanski (2011) suggests calculating the upper limit of p-value in hypothesis testing, using a bootstrap predictive distribution. To determine the sample size of a replication study, this study proposes thought experiments by simulating boosted bootstrap samples of different sizes from given observations. The method is illustrated for the cases of two-group comparison and multiple linear regression. This study also addresses the reproducibility of the points in the given 95% confidence interval. Numerical examples show that the center point is covered by 95% confidence intervals generated from bootstrap resamples. However, end points are covered with a 50% chance. Hence this study draws the graph of the reproducibility rate for each parameter in the confidence interval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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