• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.605-618
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• 2007

모집단 단위들이 희박하게 존재하고 접근하기 어려운 경우에 적용하는 적응추출설계에서의 추출과정은 관심변수의 관측값에 의존한다. 동일한 표본크기에서 적응집락추출의 추정량은 단순임의추출의 추정량에 비해 효율이 더 좋다 적응추출에서 Rao-blackwell의 정리를 적용하여 Murthy의 추정량의 형태로 수정한 한센-휴비_(HH) 추정량과 호르비_-톰슨 (HT) 추정량은 기존의 추정량에 비해 작은 분산을 가진다. 본 연구는 초기표본을 바꿔가면서 기대표본크기와 적응추출의 표본크기 하의 단순임의추출의 추정량과 적응추출의 추정량의 효율을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.365-373
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• 2007

Sample size determination plays an important role in designing a bioequivalence trial. Formulae of sample sizes based on Schuirmann's two one-sided tests procedures are given for bioequivalence studies with the $2{\times}2$ crossover design and two-sample parallel design. A practical discussion for the relationship among these formulae is given.

• 한국세라믹학회지
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• 제32권2호
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• pp.163-170
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• 1995

Sample size effect on ferromagnetic resonance (FMR) in polycrystalline MgFe2O4 has been investigated. The signal intensity (SI), resonance field (Hres) and line width (ΔH) were found to increase proportionally to r3 with the increase of sample radius. The r3-depencence of SI means the complete penetration of rf-field into the sample, and the broadening of ΔH due to the sample size appears to be closely related to the amount of scattering sources like pores. Meanwhile, the values of Hres (0) and ΔH (0) obtained by extrapolating the data of Hres (r) and ΔH (r) measured at several sizes to r=0, were in good agreement with those calculated using the Schlomann's equations for internal field and ΔH, respectively. This result indicates that the discrepancy between the measured FMR parameters and those calculated by Schlomann's equation could be ascribed to the effect of sample size. Thus it is suggested that the size effect on FMR should be removed for the analysis of the FMR parameters. Meanwhile, our result for the size dependance of ΔH was found to be contradictory to those reported by Dionne, where ΔH 1/r at a given surface roughness. This discrepancy appears to arise from the difference in the definition of reading the line width.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.477-483
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• 2015

본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

• 대한수의학회지
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• 제47권4호
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• pp.417-423
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• 2007

Serological surveillance programs in animal populations are becoming increasingly important to estimate prevalence of a specific disease and subsequently to document disease-free status in a region or a country. For these purposes, the programs need to be based on both theoretical and economical aspects from the designing phase. From Aujeszky's disease (AD)-eradication program point of view, group of animals (aggregates, herds) not individual animal is the more important sampling unit of concern. In this study the authors therefore attempted to compute an appropriate sample size tailored to a current surveillance program against AD, assuming that the goal of this program is either herd-level prevalence estimation or documentation of AD-freedom. For prevalence estimation, assuming a finite population with imperfect sensitivity (Se) and specificity (Sp) of ELISA kit for AD diagnosis, the number of herds present, expected herd prevalence, and desired accuracy for a certain level of confidence, sample size was estimated at herd-level in the first stage and individual animal-level in the second stage. A two-stage sampling design was used to calculate a sample size to indicate AD-freedom. In this instance, the computation was based on the possible detection of a predetermined prevalence at a certain herd-level Se and Sp. This study indicated that the sample size varied with predetermined confidence, tolerance, Se and Sp at herd- and animal-level, and within- and among-herd prevalence. In general, smaller sample size was required to estimate AD prevalence than to document of AD-freedom. Compared to individual-based samples, two-stage sampling strategy requires a larger sample size to show disease-freedom. Statistical considerations including herd-level test characteristics when designing surveillance program also are further discussed.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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• pp.90-90
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• 2003

Sample size calculations play an important role in bioequivalence trials. In almost all clinical trials sample size is determined by considering power under the alternative hypothesis. The alternative hypothesis is the hypothesis that we wish to prove with experiments. Hence, in bioequivalence trials the alternative hypothesis is that two formulations are bioequivalent, while the null hypothesis is that the two formulations are not bioequivalent. (omitted)

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1995년도 제3회 추계심포지움
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• pp.73-78
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• 1995

표본수를 결정하는 방법에는 크게 sequential design과 fixed sample size design이 있다. Fixed sample size design은 연구를 시행하기 전에 표본수를 합리적으로 결정하고 정해진 표본내에서 연구를 진행하는 방법이며, sequential design은 연구를 진행하면서 결과의 차이가 있는가 또는 없는가에 대해 미리 정해진 한계영역을 기준으로 계속적으로 연구대상을 추출하여 연구를 진행하는 방법이다. 여기서는 많이 사용되는 fixed sample size design에 대해서만 생각하기로 한다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 1994년도 교수 연수회(역학)
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• pp.297-312
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• 1994

Over the last decade, considerable interest has focused on sample size estimation in the design of clinical trials. The resulting literature is scattered over many textbooks and journals. This paper presents these methods in a single review and comments on their application in practice.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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• pp.117.2-118
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• 2003

Sample size calculations plays an important role in a bioequivalence trials and is determined by considering power under the alternative hypothesis. The regulatory guideline recommends that $2{\times}2$ crossover design is conducted and raw data is log-transformed for statistical analysis. In this paper, we discuss the sample size calculation in $2{\times}2$ crossover design with the log-transformed data.