단위 무응답 상황에서의 사후층화 추정, 회귀 추정, 보정 추정 또는 일반화 래킹 추정을 포함하는 다양한 추정 방법에 대해 살펴보았다. 이러한 모든 방법들은 무응답하에서 보정 추정의 일반적인 형태로 나타나며, 또한 이들은 주어진 범주형 보조변수하에서의 사후층화 이론에 기초를 두고 있다.
조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용해야 한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조전보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
We treat the problem of variance estimation for the estimator of population total, which is derived from the calibration estimation procedure corresponding to the levels of auxiliary information under nonresponse situation. We develop the calibrated variance estimation procedure using the fact that the population total and variance as well as the sample total and variance of the auxiliary variable are known. We show that the proposed variance estimation procedure improves the $Lundst\ddot{o}rm$ and $S\ddot{a}rndal's$ (1999) procedure with respect to the variance and nonresponse bias reduction through the simulation study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.103-113
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2009
표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 연구는 사회조사에서 무응답으로 인한 편향을 축소하는 방안으로 성향점수를 이용하는 방법과 사례를 설명하기 위해서 성향점수 방법의 이론적인 개념과 배경을 정리하였다. 또한 성향점수 방법을 처음으로 적용한 역학적인 관찰연구에서 성향점수 모형의 정의와 이론적 배경을 살펴보았고 추정에서 편향의 축소방법으로 이용되는 가지 성향점수 방법을 정리하였다. 성향점수로 짝짓기는 통제그룹의 데이터가 상대적으로 많을 경우에 이용되고 부차분류법은 통제그룹의 모든 데이터를 이용할 수 있으며 회귀모형을 이용한 보정은 다중공변량에서도 사용할 수 있을 뿐만 아니라 각 관찰단위에 성향점수 값을 산출하여 사용할 수 있는 특징이 있다. 그리고 사회여론조사에서 항목무응답으로 인한 편향을 축소하는 데 성향점수 가중법을 적용하는 절차를 제안하고 기존의 데이터를 이용하여 실제 적용에 대한 가능성을 검토하였다.
In this paper, we consider to the adjustment weighting procedure in the two phase sampling scheme. In general, the unit nonresponses may be occured in the final survey operation. When the unit nonresponse be generated in survey, it is able to use the auxiliary variable for estimating of interest variable. In this viewpoint, we use the two kinds level of auxiliary variable, $X_{1k}$ and $X_{2k}$ for the calibration procedure. We proprose the two-step Newton's method in the calibration estimation procedure for the two phase sampling.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.317-323
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2009
Recently not even government polices but small town decisions are based on the survey data/information, so the most of government agencies/organizations demand various sample surveys in each fields for more detail information. However in conducting the sample survey, nonresponse problem rises very often and it becomes a major issue on judging the accuracy of survey. For that matters, one solution ran be using the administration data. However unfortunately most of administration data are restricted to the common users. The other solution can be the imputation. Therefore several method, of imputation are studied in various fields. In this study, in stead of the simple regression imputation method which is commonly used, factor score regression method is applied specially to the incomplete data which have the unit and item misting values in survey data. Here for simulation study, Consumer Expenditure Surveys in Korea are used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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