• 제목/요약/키워드: Warner's technique

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2단계 창의 확률화응답기법 (Two stage Chang's randomized response technique)

  • 최경호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권2호
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    • pp.271-277
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    • 2010
  • 확률화응답기법은 조사과정에서 응답자의 신분보호를 위하여 확률장치가 도입되는 간접질문방식이기 때문에 직접질문에 비하여 정보의 손실이 있게 된다. 그래서 확률장치에 기인한 이러한 손실을 줄여서 추정의 효율을 높이고 얻어진 정보를 좀 더 효율적으로 이용할 수 있는 새로운 기법의 개발에 관한 연구가 지속되어 온 바, 2단계 확률화응답기법은 이에 대한 일환으로 고려할 수 있는 방법이다. 한편 Chang 등 (2004) 또한 개선된 강요형기법을 제안하고 Warner (1965)에 비하여 효율적인 조건을 찾았다. 이에 본 연구에서는 Chang 등 (2004)의 기법을 2단계로 확장한 모형을 제안하고, Chang 등 (2004) 및 Mangat와 Singh (1990) 등의 2단계기법에 비하여 효율적인 조건을 찾아보았다.

층화 확률화 응답 기법 (A Stratified Randomized Response Technique)

  • Ki Hak Hong;Jun Keun Yum;Hwa Young Lee
    • 응용통계연구
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    • 제7권1호
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    • pp.141-147
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    • 1994
  • 범죄의 성향이나 도박, 마약 복용 실태 등과 같은 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 문제에 대한 조사에서 세대별 또는 계층별로 상당히 차이가 나는 경우에 단순임의 추출법에 의한 Warner의 확률화 응답 기법보다 효율적인 층화 임의 추출법에 의한 층화 확률화 응답 기법을 제시하고 그 효율성을 증명하였다.

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Combined Procedure of Direct Question and Randomized Response Technique

  • Choi, Kyoung-Ho
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권2호
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    • pp.275-278
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    • 2003
  • In this paper, a simple and obvious procedure is presented that allows to estimate $\pi$, the population proportion of a sensitive group. Suggested procedure is combined procedure of direct question and randomized response technique. It is found that the proposed procedure is more efficient than Warner's(1965).

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확률비례추출법에 의한 확률화응답기법에 관한 연구 (A Study on the Randomized Response Technique by PPS Sampling)

  • 이기성
    • 응용통계연구
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    • 제19권1호
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    • pp.69-80
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    • 2006
  • 본 연구에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 집락의 크기가 서로 다른 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락의 크기에 비례하게 추출확률을 부여하는 확률비례추출법(probability proportional to size : pps)을 이용한 확률화응답기법을 제안하고자 한다. 민감한 속성에 대한 모수의 추정치와 분산 및 분산추정량을 구하여 이론적 체계를 구축하고, 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법과 등확률 2단계 추출법에 의한 확률화응답기법의 효율성을 비교해 보고자 한다. 또한, 실제조사를 통해 제안한 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법에 대한 실용화의 타당성을 검토하고자 한다.

반복시행 확률화 응답모형의 효율에 관한 연구 (A study on the efficiency of the multiple trial randomized response technique)

  • 이해용;강현철
    • 응용통계연구
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    • 제9권2호
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    • pp.135-143
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    • 1996
  • 민감한 속성을 가진 그룹에 속하는 비율을 조사하고자 하는 경우에 응답자들의 응답기피나 거짓응답을 피하기 위한 조사방법들이 많은 연구자들에 의해서 개발되었다. 본 논문에서는 Warner(1965), Mangat & Singh(1990), Mangat(1994) 등이 제안한 방법들을 중심으로 확률화 응답모형을 반복시행함으로써 단일시행 모형에서의 단점을 보완하고 효율을 높일 수 있음을 보였다.

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3단계 층화확률화응답모형 (Three-Stage Strati ed Randomize Response Model)

  • 김종민;채성산
    • 응용통계연구
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    • 제23권3호
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    • pp.533-543
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    • 2010
  • 직접면접으로 민감한 질문을 할때 발생하는 무응답이나 거짓응답의 문제를 개선하고자 Warner (1965)가 최초로 제안한 확률화응답모형에 관한 연구는 이후 많은 연구자들에 의해 개선, 발전되어 오고 있다. 본 연구에서 표본은 층화임의복원추출법에 의해 추출되었으며, 표본배분은 최적배분법에 의해 배분되었다. 한편, Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형을 확장한 3단계 층화확률화응답모형을 사용하였다. Kim과 Elam (2005)의 2단계 층화확률화응답모형과 상대효율을 비교한 결과 본 논문에서 제시한 3단계 층화확률화모형의 효율성이 상대적으로 높다는 결과가 도출되었다. 그러나 2단계확률화응답모형을 3단계로 확장함으로써 상대적으로 효율성은 증대되지만 반대로 조사과정의 어려움이 예상된다.

Prediction of tenderness in bovine longissimus thoracis et lumborum muscles using Raman spectroscopy

  • Maria Sumampa Coria;Maria Sofia Castano Ledesma;Jorge Raul Gomez Rojas;Gabriela Grigioni;Gustavo Adolfo Palma;Claudio Dario Borsarelli
    • Animal Bioscience
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    • 제36권9호
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    • pp.1435-1444
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    • 2023
  • Objective: This study was conducted to evaluate Raman spectroscopy technique as a noninvasive tool to predict meat quality traits on Braford longissimus thoracis et lumborum muscle. Methods: Thirty samples of muscle from Braford steers were analyzed by classical meat quality techniques and by Raman spectroscopy with 785 nm laser excitation. Water holding capacity (WHC), intramuscular fat content (IMF), cooking loss (CL), and texture profile analysis recording hardness, cohesiveness, and chewiness were determined, along with fiber diameter and sarcomere length by scanning electron microscopy. Warner-Bratzler shear force (WBSF) analysis was used to differentiate tender and tough meat groups. Results: Higher values of cohesiveness and CL, together with lower values of WHC, IMF, and shorter sarcomere were obtained for tender meat samples than for the tougher ones. Raman spectra analysis allows tender and tough sample differentiation. The correlation between the quality attributes predicted by Raman and the physical measurements resulted in values of R2 = 0.69 for hardness and 0,58 for WBSF. Pearson's correlation coefficient of hardness (r = 0.84) and WBSF (r = 0.79) parameters with the phenylalanine Raman signal at 1,003 cm-1, suggests that the content of this amino acid could explain the differences between samples. Conclusion: Raman spectroscopy with 785 nm laser excitation is a suitable and accurate technique to identify beef with different quality attributes.