Cho, Sung Kyum;Jang, Deok-Hyun;LoCascio, Sarah Prusoff
Asian Journal for Public Opinion Research
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v.3
no.4
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pp.156-175
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2016
This paper considers whether random sampling always produces more accurate survey results in the case of South Korea. We compare information from the 2010 census to the demographic variables of three public opinion surveys from South Korea: Gallup Korea's Omnibus Survey (Survey A) is conducted every two months by Gallup Korea; the annual Social Survey (Survey B) is conducted by Statistics Korea (KOSTAT); the Korean General Social Survey (KGSS or Survey C) is conducted annually by the Survey Research Center (SRC) at Sungkyunkwan University (SKKU). Survey A uses quota sampling after randomly selecting the neighborhood and initial addresses; Survey B uses random sampling, but allows replacements in some situations; Survey C uses simple random sampling. Data from more than one year was used for each survey. Our analysis suggests that Survey B is the most representative in most respects, and, in some respects, Survey A may be more representative than Survey C. Data from Survey C was the least stable in terms of representativeness by geographical area and age. Single-person households were underrepresented in both Surveys A and C, but the problem was more severe in Survey A. Four-person households and married persons were both over-represented in Survey A. Less educated people were under-represented in both Survey A and Survey C. There were differences in income level between Survey A and Survey C, but income data was not available for Survey B or the census, so it is difficult to ascertain which survey was more representative in this case.
Most of Korean survey institutions adopt quota sampling for telephone surveys based on region, gender and age-band. In weekdays, it is well blown that there exist substantial differences in day time in-house rate by individual's socio-demographic attributes. So, quota sampling may induce systematic respondent selection bias. To solve the problem, we propose "time-balanced quota sampling" in which interviewer's call time-band is added as an quota variable. Furthermore, we propose "time-balanced quasi-quota sampling" which is derived by partially relaxing evening time quotas in time-balanced quota sampling. We compare the conventional and the newly proposed quota sampling schemes by drawing Monte Carlo samples from the hypothetical population for which the Korea 2004 time use survey data is assumed.
The Korean bottom trawl survey has been deployed on a regular basis for about the last decade as part of groundfish stock assessments. The regularity indicates that they sample groundfish once per grid cell whose sides are half of one latitude and that of one longitude, respectively, and whose inside is furthermore divided into nine nested grids. Unless they have a special reason (e.g., running into a rocky bottom), their sample location is at the center grid of the nine nested grids. Given data collected by the survey, we intended to show how to appropriately estimate not only the survey index of a fish stock but also its uncertainty. For the regularity reason, we applied the systematic sampling theory for the above purposes and compared its results with a reference, which was based on the simple random sampling. When using the survey data about 11 fish stocks, collected by the spring and fall surveys in 2014, the survey indices of those stocks estimated under the systematic sampling were overall more precise than those under the simple random sampling. In estimates of the survey indices in number, the standard errors of those estimates under the systematic sampling were reduced from those under the simple random sampling by 0.23~27.44%, while in estimates of the survey indices in weight, they decreased by 0.04~31.97%. In bias of the estimates, the systematic sampling was the same as the simple random sampling. Our paper is first in formally showing how to apply the systematic sampling theory to the actual data collected by the Korean bottom trawl surveys.
For a survey research in which the characteristics of the population of interest are investigated from a sample, representativeness of the sampling frame is one of the most important part to be considered. If the sampling frame fails to represent the population properly, statistical procedures based on the even efficient sampling design result in significant nonsampling biases and thus the statistical validities of the results could be damaged. But the construction of the reliable sampling frame that covers the population properly costs money and time and thus the sampling frame based on a census or a large scale survey is often used in practice. For example, the sampling frame based on the population households census is used for many household surveys in Korea. But due to the time difference between the census and a survey of interest, the sampling frame constructed from the census is expected to fail to cover the population of interest. Especially, one could expect a large amount of population and household movement in a large city like Seoul. Thus in our research, we considered the construction of new sampling frame and the procedure of sample selection for 2008 Seoul survey. We analyzed the sampling frame based on 2005 population households census and found that it does not represent the population properly. Thus, we proposed a new sampling frame based on resident registration DB for 2008 Seoul survey. We also proposed the sampling weights and estimator of the population mean based on the sample selected from the newly constructed sampling frame.
The survey of research and development (R&D) in science and technology (S&T) covers the current status of R&D activities in S&T in Korea, and provides a basis for decision making regarding S&T policy. Continuous improvement of the survey is widely needed to present reliable national basic statistics. Therefore, the purpose of the study is two-fold: to introduce sampling survey method in industrial sector and to make statistical technique to deal with non-response data from industrial sector. To these ends, first, case studies of the United States and Japan are illustrated. A new sampling design for the R&D survey is proposed and implementing stratified random sampling scheme is suggested. Moreover, statistical analysis of the non-response data is dealt with. Based on several screening criteria, we develop a new imputation method suitable for the R&D survey and also provide more detailed implementation plan. Various solutions to a problem arising from non-response item are also presented. Finally, some implications of the results are discussed.
The Korean National Institute of Fisheries Science (NIFS) has biannually (spring and fall, respectively) deployed a bottom trawl survey along the coastal areas for last decade, taking samples on a regular basis (i.e., a systematic sampling). Despite the availability of the survey data, NIFS has not yet officially reported the estimates of the groundfish population sizes as well as has not evaluated uncertainty of the estimates. The objectives of our study were to infer the relative size of a fish population, applying two different sampling techniques (namely simple and stratified sampling) with different observation units to the NIFS survey data, and to compare those two techniques in bias and precision. For demonstration purposes, we used data on Pacific cod (Gadus macrocephalus) collected by the 2011-2015 surveys, and the results of simple and stratified sampling showed that the point estimates and precision varied by observation unit as well as the sampling technique.
This paper describes an outline of the sampling design for crop area survey and product survey in Korea. The design attempts to from a double statification, to obtain an efficient allocation of the sample and to reduce the sampling error by establishign crop concentrated strata. The optimum numbers of sample field and sample plot are investigated. The design is made it possible to reduce the sampling errors as well as to reduce the sample size further than the present survey.
In a large scale survey, cluster sampling design in which a set of observation units called clusters are selected is often used to satisfy practical restrictions on time and cost. Especially, a two stage cluster sampling design is preferred when a strong intra-class correlation exists among observation units. The sample Primary Sampling Unit(PSU) and Secondary Sampling Unit(SSU) size for a two stage cluster sample is determined by the survey cost and precision of the estimator calculated. For this study, we derive the optimal sample PSU and SSU size when the population SSU size across the PSU are di erent by extending the result obtained under the assumption that all PSU have the same number of SSU. The results on the sample size are then applied to the $4^{th}$ Korea Hospital Discharge results and is compared to the conventional method. We also propose the optimal sample SSU (discharged patients) size for the $7^{th}$ Korea Hospital Discharge Survey.
Korean telephone surveys have been based on telephone directory and thus criticized for considerable under-coverage. Now, Korean survey institutions progress to random digit dialing (RDD) very actively. But still most surveys are administered by quota sampling, prone to assign heavier weights to social classes with more hours staying indoor. As a practical remedy, time-balanced quota sampling scheme was proposed by Huh and Hwang (2006). This study compares two telephone surveys on TV audience environment in Korea: RDD with conventional quota sampling versus RDD with time-balanced quota sampling.
In Korea, quota sampling is mainly adopted in telephone surveys, instead of random sampling which requires call-back procedure and random selection of respondent within households. The contact mode based on the se $x^{*}$age quotas is economically more advantageous and less time-consuming. However, it lacks theoretical ground for valid statistical inference, so that it is hardly accepted in academic circles despite of widely spread practice. Subsequently, survey theoreticians argued that random sampling-based telephone surveys should be tried. In response, Research & Research (R&R), a private research company in Seoul, executed atelephone survey by random sampling mode for the prediction of 2002 Ulsan City Mayor Election. The aim of this case study is to find out various effects of the call-back rule with random selection of respondents by statistically re-analyzing R&R’s Ulsan Survey Data.s by statistically re-analyzing R&R’s Ulsan Survey Data.
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