Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.403-410
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2023
Two-Phase sampling, which was first introduced by Neyman (1938), has various applications in different forms. Variance estimation for two-phase sampling has been an important research topic because conventional variance estimators used in most softwares are not working. In this paper, we considered a variance estimation for two-phase sampling in which stratified two-stage cluster sampling designs are used in both phases. By defining a conditionally unbiased estimator of an approximate variance estimator, which is calculable when all elements in the first phase sample are observed, we propose an explicit form of variance estimator of the double expanded estimator for a two-phase sample. A small simulation study shows the proposed variance estimator has a negligible bias with small variance. The suggested variance estimator is also applicable to other linear estimators of the population total or mean if appropriate residuals are defined.
Measurement error is one of main source of error in survey. It is generally defined as the difference between an observed value and an underlying true value. An observed value with error may be expressed as a function of the true value plus error term. In some cases, the measurement error variance may be also a function of the unknown true value. The error variance function can be rewritten as a function of true value multiplied by a scale factor. This research explore methods for estimation of the measurement error variance based on the data from complex sampling design. We consider the case in which the variance of mesurement error is a linear function of unknown true value, and the error variance scale factor is small. We applied our results to the U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (the U.S. NHANES III) data for empirical analyses, which has replicate measurements for relatively small subset of initial respondents's group.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.377-385
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2015
표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.553-566
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2003
In many cases, the measurement error variances may be functions of the unknown true values or related covariates. This paper considers design-based estimators of the parameters of these variance functions based on the within-unit sample variances. This paper devotes to: (1) define an error scale factor $\delta$; (2) develop estimators of the parameters of the linear measurement error variance function of the true values under large-sample and small-error conditions; (3) use propensity methods to adjust survey weights to account for possible selection effects at the replicate level. The proposed methods are applied to medical examination data from the U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III).
많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.
1990년 8월 아산만에서 otter trawl을 이용하여 저어류를 채집하여 정점을 대표할 수 있는 저어류 군집 자료수집 방법을 추정하였다. 조사기간 중 총 17종, 957개체, 21,840g의 어류가 채집되었으며, 참서대 (Cynoglossus joyneri), 곤어리 (Thrissa koreana), 쥐노래미 (Hexagrammos otakii)와 민태 (Johnius belengerii)가 출현 빈도도 높고 개체수와 생체량에서 우점하였다. 주야 10회 반복 채집결과 종조성은 주야에 따라 유의한 차이를 보이지 않았으나, otter trawl 20분 예인의 개체수 자료는 우점종의 경우는 평균에 대하여 $2.2-385.1\%$, 전어종은 $52.2-162.0\%$의 넓은 변이를 보였다 채집면적을 늘려 갔을 때 누적종수는 예인 4회 자료 누적 이후에는 증가가 둔화되었고 종다양성지수는 3회 이후 거의 점관선에 도달하였다. 개체수의 평균에 대한 분산은 자료를 누적시켰을 때 감소하여 4회 이후에는 자료가 Poisson 분포 양상을 보였다. Otter trawl을 이용하여 아산만 저어류를 채집할 때 20분 예인 4회 이상의 자료를 합하면 정성, 정량적으로 한 조사정점을 대표할 수 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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