The method of lot by lot quality protection for sampling inspection by variables is widely used in quality control. In case of sampling inspection being done repeatedly, one can use the information from the previous sampling inspection to improve current estimates. This article shows that empirical Bayes estimator is superior to the usual sample mean in repeated sampling inspection by variables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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pp.435-443
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2015
Two phase sampling design is useful to increase estimation efficiency using deep stratification, improved non-response adjustment and reduced coverage bias. The same sampling units are commonly used for the first and the second phases in complex two-phase sampling design. In this paper we consider a sampling scheme where the first phase sampling units are clusters and the second phase sampling units are list samples. Using selected clusters in first phase requires that we list up elements in the selected clusters from the first phase and then use the list as a secondary sampling frame for the second phase sampling design. Then we select second phase samples from the listed sampling frame. We suggest an estimator based on the complex two-phase sampling design with different sampling units of each phase. Also the estimated variances of the estimator obtained by using classic and replication variance methods are considered and compared using simulation studies. For real data analysis, 2010 Korea Farm Household Economy Survey (KFHES) and 2011 Korea Agriculture Survey (KAS) are used.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1127-1135
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2014
Genome-wide association studies (GWAS) are designed to discover genetic variants such as single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are associated with human complex traits. Although there is an increasing interest in the application of GWAS methodologies to population-based cohorts, many published GWAS have adopted a case-control design, which raise an issue related to a sampling bias of both case and control samples. Because of unequal selection probabilities between cases and controls, the samples are not representative of the population that they are purported to represent. Therefore, non-random sampling in case-control study can potentially lead to inconsistent and biased estimates of SNP-trait associations. In this paper, we proposed inverse-probability of sampling weights based on disease prevalence to eliminate a case-control sampling bias in estimation and testing for association between SNPs and quantitative traits. We apply the proposed method to a data from the Korea Association Resource project and show that the standard estimators applied to the weighted data yield unbiased estimates.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.16
no.1
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pp.1-15
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1990
An AQL type variables sampling system with switching rules is proposed. Comparative studies of existing variables sampling standards - MIL-STD-414, ANSI Z1.9, ISO 3951, and BS 6002 - are made, and simulation studies on switching procedures are conducted. Based on comparative and simulation studies, a variables sampling standard for Korean industry is proposed. The master sampling tables of the proposed standard are taken from the variables standard ANSI Z 1. 9 and the switching rules are matched to the attributes standard KS A 3109 to enable us to move between the proposed variables standard and KS A 3109. Composite OC and ASN curves of the proposed standard are calculated for selected combinations of lot sizes and AQL's and they are compared with those of ANSI Z1.9.
Cut-off sampling that discards a part of the population from the sampling frame, is a widely used method for a highly skewed population like a business survey. Usually to the estimate of population total, we need to estimate the total of the take-nothing stratum. Many estimators have been developed to estimate the total of the take-nothing stratum. In this paper, we suggest a new composite estimator which combines the estimator suggested by Sarndal et al. (1992) and a ratio estimator obtained by small samples from the take-nothing stratum. Small simulation studies are performed for the comparison of the estimators and we confirm that the new suggested estimator is superior to the others.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.1
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pp.47-55
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2016
Stratified cluster sampling has been widely used for effective parameter estimations due to reductions in time and cost. The probability proportional to size (PPS) sampling method is used when the number of cluster element are significantly different. However, simple random sampling (SRS) is commonly used for simplicity if the number of cluster elements are almost the same. Also it is known that the ratio estimator produces a good performance when the total number of population elements is known. However, the two stage cluster estimator should be used if the total number of elements in population is neither known nor accurate. In this study we suggest a composite estimator by combining the ratio estimator and the two stage cluster estimator to obtain a better estimate under a certain population circumstance. Simulation studies are conducted to compare the superiority of the suggested estimator with two other estimators.
This paper presents comparative studies of reliability analysis and meta-modeling using the sampling method of Monte Carlo simulation for the structure design of an automatic ocean salt collector (AOSC). The thickness sizing variables of structure members are considered as random variables. Probabilistic performance functions are selected from strength performances evaluated via the finite element analysis of an AOSC. The sampling methods used in the comparative studies are simple random sampling and Sobol sequences with varied numbers of sampling. Approximation methods such as the Kriging model is applied to the meta-model generation. Reliability performances such as the probability failure and distribution are compared based on the variation of the sampling method of Monte Carlo simulation. The meta-modeling accuracy is evaluated for the Kriging model generated from the Monte Carlo simulation and Sobol sequence results. It is discovered that the Sobol sequence method is applicable to not only to the reliability analysis for the structural design of marine equipment such as the AOSC, but also to Kriging meta-modeling owing to its high numerical efficiency.
Purpose: This study aims to identify the general characteristics, subjects, and methods of research on the health of North Korean refugees through a systematic literature review. Methods: A total of 140 studies on health were reviewed using the analytical framework developed by the researchers. Results: The quantitative research comprised 90.7% of the studies, whereas the qualitative research were 7.9% of them. Approximately 81.4% of those reviewed have publication dates spanning 2006 to 2015. Only 13.6% of the studies were conducted with the approval of an institutional review board. The subjects of studies were psycho-social health (151.8%), behavioral health (28.5%), cognitive health (15.0%), physical health (12.2%), integrated health (7.8%), and spiritual health (2.8%). Within the quantitative studies reviewed, the most commonly used study design was survey research (86.0%). The two sampling methods used most often were convenience sampling (53.5%) and snowball sampling (19.4%), and the most commonly used data-collection method were questionnaires (94.6%). As for the qualitative studies, the most commonly used study design was phenomenology. Conclusion: The results suggested that the reviewed studies focused on physical health more than psycho-social health, and physiological measurement more than questionnaires. Ethical considerations need to be expanded.
Choosing an appropriate sample unit is a fundamental decision in the design of ecological studies. While numer-ous methods have been developed to estimate organism abundance, they differ in cost, accuracy and precision.Using both field data and computer simulation modeling, we evaluated the costs and benefits associated with twomethods commonly used to sample benthic organisms in temperatc kelp forests. One of these methods, theTargeted Sampling method, relies on different sample units, each "targeted" for a specific species or group ofspecies while the other method relies on coefficients that represent ranges of bottom cover obtained from visual esti-mates within standardized sample units. Both the field data and the computer simulations suggest that both meth-ods yield remarkably similar estimates of organisnm abundance and among-site variability, although the Coefficientmethod slightly underestimates variability armong sample units when abundances are low. In contrast, the twomethods differ considerably in the effort needed to sample these communities; the Targeted Sampling requiresmore time and twice the persormel to complete. We conclude that the Coeffident Sampling metliod may be bettcrfor environmental monitoring programs where changes in mean abundance are of central conccm and resources arelimiting, but that the Targeted sampling methods may be better for ecological studies where quantitative reIation-ships among species and small-scale variability in abundance are of central concern.
Purpose: The purpose of this study was to identify patterns and trends of hardiness studies and to suggest the direction of further research. Method : Forty-seven hardiness studies were collected through internet searching and were reviewed by some criteria. Result : The results showed that hardiness studies have increased rapidly since 1990's. Eighteen studies were thesis' for degrees and others were for non-degree research studies. All studies employed the non-experimental design, particularly correlational studies. In the sampling method, all studies used non-probability sampling. Most commonly used instrument for hardiness measurement was Pollock(1986)'s HRHS. In the majority of research, hardiness was treated both as a composite measure and 3 subscales. Hardiness-related concepts were 27 and classified into 5 categories such as health behavior, stress, adaptation, support, and others. Most common statistical technique was Pearson's correlation coefficient, followed by regression, ANOVA, path analysis. Conclusion : To be utilized as practical nursing knowledge, hardiness studies should be done with more empirical analysis such as experimental research, and Meta-analysis is needed to compare the effect size and significance of composit and 3 subscales of hardiness construct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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