• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.513-521
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• 2014

일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권6호
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• pp.791-801
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• 2010

마이크로데이터 제공시 발생될 수 있는 노출(disclosure)과 노출위험을 나타내는데 사용되는 측도인 유일성(uniqueness) 그리고 모집단 유일성의 개수를 추정하기 위한 초모집단 모형으로 Multinomial-Dirichlet 모형, Takemura의 Poisson-Gamma 모형, Modified Multinomial-Dirichlet 모형, Bethlehem의 Poisson-Gamma 모형을 다룬다. 이 4개의 모형에 대해 마이크로데이터 제공에 따른 임계모집단 크기(critical population size)를 결정한다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.161-169
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• 1996

표본크기 결정은 표본설계시 중요한 부분이며 정도(Precision)를 높이면서 비용, 시간 등을 고려하여 최적화(Optimal)된 표본의 크기를 구하려 할 때 모집단 분포가 심한 왜도(highly skewed)를 보이거나 소수의 모집단요소들이 모집단총계의 대부분을 차지하는 경우가 있다. 이에 대해 Neyman의 최적할당법과 절사법(cut-off method) 응용 방법의 효율성을 사례를 이용하여 비교하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제5권1호
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• pp.93-101
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• 2004

사업체조사에서 절사법이 흔히 이용되고 있다. 이 경우, 절사되는 사업체가 모집단에서 차지하는 비중이 모집단 전체에 비하여 매우 작다. 따라서 절사층에 속한 사업체는 목표모집단에서 제외되고, 나머지 부분에 대한 추정만이 이루어지고 있다. 이는 목표모집단 총계 추정에 영향을 작게 미치는 사업체 정보를 활용하지 않겠다는 의미이며, 더불어 작은 사업체에 응답 부담을 덜어 주겠다는 의도로 볼 수 있다. 그러나 예산의 부담을 덜기 위해서 절사층의 크기를 증가시키는 것은 목표모집단의 모수 추정에 상당한 편의를 제공한다는 점을 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 사례를 이용하여 모집단을 절사층, 표본층, 전수층으로 구분하고, 보조변수를 이용하여 절사층을 추정하는 방법을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.566-568
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• 2003

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.

• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.9-17
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• 1992

본 논문은 표본조사론의 주된 연구 대상인 유한 모집단에서의 모수 추정 문제중에서 비추정 문제를 베이지안 방법으로 다루었다. 크기 N의 유한 모집단을 초모집단에서 뽑은 크기 N의 확률 표본으로 간주하고, 초 모집단 모수들의 사전분포를 비정보적인 것으로 가정하여 비(ratio)의 정확한(exact) 사후분포를 유도하였으며, 이를 바탕으로 비의 정확한 신뢰구간을 구해 특별한 조건 아래에서 제안된 Fieller의 방법등 기존의 방법들과 비교하여 보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1157-1161
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• 2009

본 연구에서는 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측계열(MRG)에 대해 동질성 분석을 실시하였다. 서로다른 두 자료계열에 대한 전통적인 통계적 동질성 검정 방법은 모집단의 분포형을 알고 있어야 검정결과가 유효하였기 때문에 모집단의 분포가 복잡한 기상자료들은 이러한 전통적 방법을 사용하여 동질성을 파악하는 것이 매우 어려웠고 결과로 제시된 통계적 유의성에 대해서도 의심의 여지가 있었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 모집단을 가정하지 않아도 되는 비모수적 모의 방법인 부트스트랩 기법을 이용하여 두 자료계열간의 동질성 검정을 실시하였다. 분석 결과 M20의 CWK와 MRG는 미소한 기후의 경년변화 (Trend)의 영향을 제외하면 동질성을 가진 자료로 볼 수 있었으나, 갈수기의 경우는 월강우량의 크기에 변화가 있으며 호우기의 경우는 일강우량의 크기 및 호우의 형태에 변화가 있는 것으로 나타났다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권1호
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• pp.17-32
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• 2011

본 연구에서는 예비교사들의 통계적 표집에 대한 이해를 조사하였다. 먼저 선행 연구를 바탕으로 표집의 이해와 관련된 주요 주제를 표본의 대표성, 표집 변이성, 표집분포로 구분하고, 각각의 주요 주제에 대한 세부 개념 요소들을 선정하였다. 이에 대한 예비교사들의 이해를 조사한 결과 대부분의 예비교사들이 편의를 일으키지 않는 무작위 추출이 표집방법으로 적절함을 이해하고 있었으나 약 64%의 예비교사들만이 표본을 모집단의 준비례적 축소버전으로 인식하고 있었다. 표집에서 표본이 모집단에서 차지하는 비율보다 표본의 크기 자체가 중요함을 인식하는 예비교사는 극소수에 불과했으며, 조사 대상의 절반에 해당하는 예비교사들만이 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 전체 표본의 크기가 아니라 표집 횟수가 중요함을 인식하였다. 그리고 표집분포는 모집단 분포의 형태와 무관하게 모집단의 평균을 중심으로 대칭적인 형태를 나타낸다는 것을 이해하는 예비교사는 매우 적었다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.207-224
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• 2000

모집단을 집략화하여 층화 2-단 표본 추출을 할 때에 일반적으로 집락의 크기는 정해져 있다. 그러나 집락이 아파트 단지 등과 같은 경우에 집락의 크기는 큰 차이를 보인다. 이 경우 집락을 합치거나 또는 분할할 필요가 생긴다. 대 표본조사(large sample survey)에서 행정상 또는 조사 편의상 동질의 원소들이 집락화 되어 있고 집락의 크기를 결정할 필요가 있을 경우가 고려되었으며 본 논문에서는 집락의 최적크기를 결정하는 문제를 다루었다. 또한 주어진 비용 하에서 최적의 일차 추출 단위 수와 최적의 이차 추출 단위 수를 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.