• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.383-390
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• 1999

본 연구의 목적은 이원화된 위험을 분류하는데 사용된 여러 가지 데이터마이닝(datamining) 기법들의 성과를 측정·비교하는데 있어서, 표본추출(sampling error)의 영향, 표본의 구성비 영향, 기존의 전통적 위험예측치의 문제점등을 살펴보고, 새로운 위험예측치를 제시하여 실증적으로 비교, 검증하는 것을 연구의 주목적으로 하고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.175-190
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• 1999

생존시간을 비교하기 위한 임상시험에서는 생존기간과 관련된 위험인자들을 고려한 층화된 연구설계가 종종 요구된다. 이 경우 필요한 표본수가 결정은 층이 없는 경우에 비하여 다양한 연구상황과 복잡한 표본수의 산출 절차를 수반한다. 본 논문에서는 층이 있는 경우 생존시간을 비교할 때 필요한 표본수를 결정하는 방법들을 실례와 함께 설명하고, 연구자가 주어진 상황하에서 적절한 방법을 선택하는데 도움이 될 수 있도록, 다양한 상황을 설정하여 이에 대한 표본수를 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.391-401
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• 1998

유한모집단에서 표본을 추출할 때 표본으로 추출되는 경우의 수를 줄이거나 바람직하지 않은 표본들이 추출될 확률을 줄이기 위해서 관리적 선정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 여러 가지 표본추출방법들을 관리적 선정에 적용하고 예를 통해서 그 효율성을 비교하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.127-132
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• 2002

절단된 정규분포의 평균과 분산을 추정하기 위하여 전체 표본에 기초한 최대가능도 추정량을 사용한 방법과 절단된 후에 남아있는 표본만을 고려한 절단된 표본의 표본평균과 표본분산을 시뮬레이션을 통해 비교 연구하였다. 평균을 추정하는 경우에는 놀랍게도 절단된 자료에 기초한 추정량이 전체 표본에 기초한 추정량보다 평균제곱오차가 더 작다는 것을 발견하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.149-154
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• 2000

분류기법을 통해 얻어진 원격탐사 자료는 사용되기 이전에 그 정확성에 관한 신뢰도 검증을 해야 한다. 분류 정확도를 평가하기 위해서는 오분류행렬(confusion matrix)을 사용하여 정확도 평가를 하게 되는데, 이때 오분류행렬을 구성하기 위해서는 기준자료(reference data)에 대한 표본추출이 이루어져야 한다. 기준자료의 표본을 추출하는 기법간의 비교 및 표본 크기를 줄이고자 하는 연구는 많이 이루어져 왔으난, 추출된 표본들간의 거리를 줄임으로써 정확도 평가 비용을 감소시키고자 하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 프랙탈 분석을 통하여 기준자료의 표본을 추출하였으며, 이를 바탕으로 기존의 표본추출 기법과 정확도 차이 및 비용효과 측면을 비교 분석하였다. 연구 결과, 프랙탈 분석을 통하여 표본을 추출하는 기법은 그 정확도 추정에 있어 기존적 표본 추출 기법과 큰 차이가 보이지 않았으며, 추출된 화소들이 가까운 거리에 군집해 있어 비용효과측면에서 보다 유리함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.1
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• pp.183-194
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• 2007

The problem of calculating the sample sizes for comparing two independent binomial proportions is studied, when one of two probabilities or both are smaller than 0.05. The use of Whittemore(1981)'s corrected sample size formula for small response probability, which is derived based oB multiple logistic regression, demonstrates much larger sample sizes compared to those by the asymptotic normal method, which is derived for the comparison of response probabilities belonging to the normal range. Therefore, applied statisticians need to be careful in sample size determination with small response probability to ensure intended power during a planning stage of clinical trials. The results of this study describe that the use of the sample size formula in the textbooks might sometimes be risky.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2007.11a
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• pp.191-204
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• 2007

본 논문은 한국복지패널 표본가구의 응답패턴을 가구의 인구사회학적 특성에 따라 분석하였다. 조사원의 표본가구 방문회수별 조사 성공율과 패널가구로 구축된 표본가구의 원표본유지율 등을 가구의 특징에 따라 분석함으로서 과학적인 조사체계를 구축할 수 있는 계기가 되고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.1
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• pp.5.1-5.11
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• 1998

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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1243-1251
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• 2010

For clinical trials, it is common to compare the placebo and new drug. The method of calculating a sample size for two independent populations are the t-test that is used for parametric methods, and the Wilcoxon rank-sum test that is used in the non-parametric methods. In this paper, we propose a method that is using Kim's (1994) statistic power based on the linear placement statistic, which was proposed by Orban and Wolfe (1982). We also compare the sample size for the proposed method with that for using Wang et al. (2003)'s sample size formula which is based on Wilcoxon rank-sum test, and with that of t-test for parametric methods.