하나의 업종에 대한 경영실태조사에서 모집단을 구성하는 기업체들의 규모가 큰 차이가 없다고 판단되면 계통추출법이나 층화확률추출법을 주로 적용할 수 있으나 일부기업체의 합계가 모총계의 상당히 큰 부분을 차지하는 경우에는 절사계통추출법이 효율적이다. 본고에서는 위 세 가지 추출법에 의한 모총계 추정량과 모총계 추정량의 분산의 추정법을 살펴보고, 세 가지 추출법을 비교하여 절사계통추출법의 효율성을 실제 자료인 벌목업 경영실태 조사자료를 통해서 입증하였다.
본 논문에서는 대규모 표본조사에서 많이 나타나는 모집단이 층으로 형성되어 있고, 각 층들이 집락으로 구성되어 있을 때 사용 가능한 층화 집락추출법을 얻고자 하는 정보가 민감할 때 반복계통 무관질문모형에 적용하였다. 먼저 모집단이 집락으로 구성되어 있고, 추출된 집락으로부터 계통표본을 반복적으로 추출하여 민감한 정보를 얻는 데 무관질문모형을 사용한 집락 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 다음으로 제안한 모형을 층화된 모집단에서도 사용할 수 있도록 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형으로 발전시켰으며, 각 층의 집락을 확률비례복원추출 또는 확률비례비복원추출하는 층화 확률비례 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 또한 제안한 층화집락 반복계통 추출법에 의한 무관질문모형에서 각 층의 표본배분하는 문제를 비례배분과 최적배분 측면에서 다루었다. 마지막으로 제안한 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과 집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교하였다.
출구조사에서 투표소 추출방법은 출구조사의 정확성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 대표구 추출법을 대신할 수 있는 정렬계통추출법을 제안하고 그 활용 가능성 및 효율성을 분석한다. 아울러 제시된 정렬계통추출법을 사용하는 경우 추정량의 표본추출오차(sampling error)가 어느 정도 되며, 원하는 목표 오차를 만족하기 위한 표본크기를 결정하는 문제를 고려한다. 2004년 17대 총선 개표자료를 토대로 경험적인 분석을 통해 제시된 정렬계통추출법이 기존의 대표구 추출법에 비해 평균예측오차 관점에서 효율적이라는 사실을 규명하고, 기존의 출구조사에서 표본크기 및 추정오차를 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 집락효과를 이용해 설명했다. 아울러 제안한 정렬추출법에서 얻어지는 추정량의 분산을 구하고, 설계효과 개념을 이용해 표본크기 결정문제를 다루었다.
본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다.
표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.
개량된 manual법과 ISOIL kit를 이용하여 산림토양의 부식층 토양시료로부터 추출한 DNA를 대상으로 16S rDNA PCR 증폭산물을 cloning하고 구축된 clone에 대해 ARDRA cluster분식을 수행한 결과, 개량된 manual법에 의해 구축된 136 clones은 45개 ARDRA cluster로, ISOIL kit를 이용한 경우 충 76 clones은 44개 ARDRA cluster로 분류되었다. 각clone cluster로부터 대표 clone을 선발하여 16S rDNA염기서열을 결정한 결과, ISOIL kit의 경우 44개 대표clone은 ${\alpha}-,\;{\beta}-,\;{\gamma}-,\;{\delta}-Proteobacteria$, Acidobacteria 및 Actinobacteria의 3개 phylum계통군이 확인되었으며, 개량된 manual법에 의한 45개 대표 clone은 ${\alpha}-,\;{\beta}-,\;{\gamma}-,\;{\delta}-Proteobacteria$, Acidobacteria, Bacteroides, Verrucomicrobia, Planctomycetes, 그리고 Gemmatomonadetes의 충 6개 phylum의 다양한 계통군이 검출되었다. 이상의 결과로부터 개량된 manual법에 의래 추출된 DNA를 대상으로 계통학적 군집해석을 수행한 결과가 보다 더 다양한 계통군을 검출할 수 있음이 밝혀졌다. 한편, ISOIL kit를 이용하여 구축된 총clone중 약40%가${\alpha}-proteobacteria$ 계통군에 속하였으며, 약 30%가 ${\gamma}-Proteobacteria$ 계통군에 속하여 우점 계통군으로 확인된 반면, manual법에 의해 구축된 clone의 41%가 Acidobacteria 계통군에 속하였고 ${\alpha}-proteobacteria$(28%)가 우점 계통군으로 분포하는 계통학적 특징을 나타내어 DNA추출법에 따라 토양 세균군집 구조의 계통학적 특성 이 상이하게 나타나고 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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