IAEA(International Atomic Energy Agency, 국제원자력기구)에서는 사찰활동 수행시, 비복원추출을 기술하는 초기 하분포(hypergeometric distribution) 대신 복원추출을 기술하는 이항분포(binomial distribution)를 사용하여 표본크기 (sample site)를 계산하여 최대 3가지 검증방법들에 할당한다. 본 연구에서는 사찰표본할당과 관련하여 PC사용이 요구되는 반복할당법인 초기하할당법, 개선된 이항할당법, 그리고 표준할당법과 포켓계산기에서 사용 가능한 근사 할당법인 개선된 이항할당근사법과 표준이항할당근사법을 비교 검토하였다.
우리나라 대다수 조사전문기관은 지역 성 나이대 할당표본추출에 의한 전화조사를 하고 있다. 그러나 평일에는 인구사회적 속성에 따른 개인별 재택률의 차이가 심하므로 체계적 응답자선택편향(respondent selection bias)이 우려된다. 문제 해결을 위해 조사시간대를 할당변수로 추가한 '시간균형할당표본추출'(time-balanced quota sampling) 방법과 저녁시간대 할당을 부분적으로 완화한 '시간균형준할당표본추출'(time-balanced quasi-quota sampling) 방법을 제안한다. 그리고 우리나라 통계청에서 2004년에 수집한 생활시간조사 원자료를 가상적 모집단으로 설정하여 새로운 할당추출법과 기존할당추출법에 의해 얻는 몬테칼로 표본들을 비교할 것이다.
IAEA(International Atomic Energy Agency, 국제원자력기구)에서는 사찰활동 수행시, 비복원추출(sampling without replacement)을 기술하는 초기하분포 대신 복원추출(sampling with replacement)을 기술하는 이항분포를 사용하여 표본크기를 계산하여 사찰방법들에 할당한다. 본 연구에서는 이항근사법이 사용되는 IAEA의 표본크기 할당계산결과와 이항근사법 대신 초기하분포를 적용한 IAEA표본크기 할당계산결과를 비교 검토하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.157-164
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1994
본 연구에서는 확률화응답기법을 이용하여 모집단내의 민감집단의 비율을 추정함에 있어 조사의 효율성을 높이기 위한 층화표본의 최적할당방법을 제안한다. 확률화응답기법은 Warner(1965)에 의하여 제안된 방법으로 민감한 사안에 대한 조사시 무응답이나 거짓응답으로 인한 비표본오차를 줄일수 있는 기법으로 간접질문에 의한 조사방법이다. 여기에서 최적할당이란 베이즈위험을 최소로 하는 할당법을 의미하며, 이 과정에서 민감집단의 모비율에 대한 사전분포로는 베타분포를 취하였다.
최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당 시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연 구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.
계속 반복하여 실시되는 통계조사에서 조사원은 오차를 발생시키는 주요 요인으로 간주되고 있다 조사원에 의한 오차를 측정하는 방법으로서 조사표 형태별로 조사원, 집락 및 가구 등 변수에 따라 할당하고 선계방법에 따른 추정 값에 대한 효과 및 효과의 분산을 산출하는 모델을 제시한다. 또한 실제 조사모델로부터 품질관리표본을 추출하여 이를 대상으로 리인터뷰를 실시한 결과를 조사원의 인구통계학적 특성별로 분석하고 불일치지수 등을 산출함으로써 오차를 분석하는 방법을 제시한다.
표본설계는 개체 혹은 집락을 층으로 나눈후 층별로 독립적으로 표본추출하는 층화추출을 종종 채택한다. 층화 전략은 크게 층구분과 표본할당으로 구성되는데 이는 조사연구에서 반복적으로 고려되는 중요한 주제이다. 조사연구에서는 층화다단추출 방식의 복합표본설계를 채택하고 있지만 층효과 혹은 층효율성과 관련하여서 표본론 교재들에서 주로 단순추출에 대해서 다루어지고 있다. 본 연구는 이단추출에 대한 기존 층효율성 측도를 살펴보며 설계효과모형을 적용한 추가적인 층효율성 측도들을 제안하였다. 제안된 측도들을 활용하여 제4기 국민환경기초조사의 고등학교 대상 표본설계의 층화전략에 대해 평가하였다.
이 연구는 2차자료가 부족한 우리나라 슈퍼마켓 업체의 여건을 감안하여 간편하게 활용할 수 있는 입지분석 모델의 가능성을 탐구하였다. 연구모델은 두 가지 기준을 근거로 모두 네가지 모델을 설정하고 비교검토했다. 먼저 표본추출방법에 의해 내점객표본과 지역할당표본으로 분류하고, 이것을 다시 포함하는 변수의 범위에 따라 축소모델과 확장모델로 구분하였다. 공간상호작용모델의 추정에는 MNL(Multinomial Logit)방식을 이용했다. 분석결과 내점객표본으로 조사해서 얻은 응답자의 주거지와 주로 찾는 점포, 그리고 사전적으로 입수한 경쟁점포의 매장면적, 인접점포까지의 거리에 대한 자료만을 이용해서 추정한 가장 간단한 모델이 비교적 만족스러운 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 반복조사의 표본재설계에서 설계요소를 반영한 표본수 결정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다단추출과 층화다단추출 등에 적용할 수 있으며 시점간 모집단 구성 변화, 집락효과, 표본할당 등의 주된 설계요소가 갖는 표본오차에 대한 영향력을 구분하여 반영하므로 보다 전략적인 표본수 결정이 가능할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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