DOI QR코드

DOI QR Code

An Dynamic Optimal Allocation for the Stratified Randomized Response Technique

층화확률화 응답기법에 대한 동적 최적배분

  • Son, Chang-Kyoon (Korea Institute for Health and Social Affairs) ;
  • Hong, Ki-Hak (Department of Computer Science, Dongshin University) ;
  • Lee, Gi-Sung (Department of Children Welfare, Woosuk University)
  • 손창균 (한국 보건사회연구원) ;
  • 홍기학 (동신대학교 컴퓨터학과) ;
  • 이기성 (우석대학교 아동복지학과)
  • Published : 2009.07.31

Abstract

Typically the standard optimal allocation method distributes the sample for each stratum considering survey cost. In case of varying survey cost for each survey unit, we need to consider more practical allocation method. In other words, according to characteristics of an individual unit, we consider the optimal dynamic allocation method which first selects the survey unit having maximum value of benefit cost ratio. In terms of this, the proposed allocation method is different from standard optimal allocation method which allocate samples for each stratum and selects the random sample according to each size of sample. This paper is considered the dynamic optimal allocation method for the stratified randomized response technique which surveys for sensitive characteristic of survey units such as drug abuse, abortion, alcoholic. We prove the practical usefulness of proposed method using the numerical example.

통상적으로 표준적인 최적배분은 층별 조사비용을 고려하여 표본을 배분한다. 만일 조사단위당 비용이 서로 다를 경우 보다 현실적인 배분방법을 고려할 필요가 있다. 즉, 개별 조사단위의 특성에 따라 이익비용비를 최대로 하는 단위를 먼저 표본으로 고려하는 동적배분을 고려하였다. 이러한 관점에서 층별 표본수를 배분하고, 배분된 표본규모에 따라 임의로 표본을 선정하는 방식인 표준적인 최적배분과는 차이가 있다. 이 논문은 약물오용, 낙태, 알콜중독 등과 같은 민감한 특성을 조사하는 층화확률화 응답기법에 대해 각 층별로 표본을 배분할 경우 최적 동적배분을 고려하여 보다 현실적인 문제를 해결하고자 하였으며, 수치적 예제를 통해 동적배분 방법의 효과성을 증명하였다.

Keywords

References

  1. Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques, 3rd Edition, Wiley, New York
  2. Hong, K., Yum, J. and Lee, H. (1994). A stratified randomized response technique, The Korean Journal of Applied Statistics, 7, 141-147
  3. Kim, J. M. and Warde, W. D. (2004). A stratified Warner’s randomized response model, Journal of Statistical Planning and Inference, 120, 155-165 https://doi.org/10.1016/S0378-3758(02)00500-1
  4. Warner, S. L. (1965). Randomized response: A survey technique for eliminating evasive answer bias, Journal of the American Statistical Association, 60, 63-69 https://doi.org/10.2307/2283137