• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.53-64
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• 2014

조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2011년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.273-285
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• 2011

본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.145-159
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• 1996

항목 무응답은 표본조사에서 비표본오차를 발생시키는 중요한 요인으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 현재까지 통계조사의 분석과정에서 직관적으로 제시된 다양한 항목 무응답 대체방법들을 정리하고, 이런 방법들 간의 장.단점과 무응답의 발생 형태에 다른 대체 효과를 실제 사회조사 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 비교, 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.485-499
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• 2022

표본오차와 비표본오차를 포함하는 총오차(total survey error)를 관리하는 것은 표본설계에서 매우 중요하다. 무응답으로 인해 발생한 비표본오차는 총오차에서 차지하는 비중이 매우 크며 이를 해결하는 방법인 무응답 대체에 관한 다수의 연구가 수행되었다. 최근 전통적 통계학 관련 기법에 추가하여 기계학습 관련 기법을 이용한 무응답 대체법이 다수 연구되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR(missing completely at random) 또는 MAR(missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR(missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. 본 연구에서는 무시할 수 없는 무응답이 발생한 경우에 적용 가능한 무응답 대체법을 제안하였다. 특히 편향을 추정한 후 이를 제거하는 방법을 이용하여 무응답 대체 결과의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.547-559
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• 2023

표본조사에서 무응답의 적절한 처리는 추정의 정확성을 향상한다. 결측 메카니즘이 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random)인 경우에서는 이를 적절히 처리할 수 있는 다양한 방법이 연구되었다. 무응답이 발생하였을 때 사용하는 평균 추정량으로 흔히 성향점수보정 추정량이 사용되며 MAR 또는 MCAR 무응답인 경우, 알려진 표본 가중치와 타당한 방법으로 추정된 응답확률을 사용할 수 있으므로 성향점수보정 추정량은 불편추정량이 된다. 그러나 관심변수 값에 영향을 받는 무응답인 MNAR (missing not at random) 무응답에서는 정확한 응답확률을 구하는 것이 어려워 성향점수보정 추정량에 편향이 발생할 수 있다. Chung과 Shin (2017, 2022)은 무정보적 표본설계에서 MNAR 무응답이 발생하였을 때 평균 추정의 정확성을 향상하는 방법으로 단일 사후층화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 정보적 표본설계를 사용하고, MNAR 무응답이 발생한 경우에서 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성 향상을 위한 이중 사후층화 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.361-375
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• 2008

본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.909-921
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• 2010

패널 자료에서 무응답이 발생한 경우에는 횡시점회귀대체법(cross-wave regression imputation) 등과 같은 대체법을 이용하여 무응답 문제를 해결한다. 최근 표본 틀(sampling frame) 자료를 이용하여 무응답 가중치 보정을 하는 BLS 무응답 보정법은 패널 자료에도 적용 가능한 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 패널자료에서 BLS 무응답 보정법을 이용한 대체법을 연구하였으며 자료가 경향이 있는 비정상시계열(nonstationary process with drift)을 따른 다는 조건하에서 BLS 무응답 보정법과 횡시점회귀대체법의 하나인 이월대체법(carry-over imputation)과의 이론적 관계를 살펴보았다. 모의실험을 통하여 이론적인 결과를 확인하였으며, 2007년 매월노동통계 자료를 이용하여 두 방법의 우수성을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1229-1241
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• 2014

이상점과 무응답이 동시에 존재하는 경우에는 무응답만 있는 경우에 비해 무응답 대체의 성능이 떨어지게 된다. 이러한 경우에는 먼저 이상점을 탐지하고, 탐지된 이상점의 영향력을 축소한 후 무응답 대체를 실시하여야 한다. 본 논문에서는 이상점의 영향력을 축소하여 무응답 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 이를 위해 She and Owen (2011)이 제안한 이상점 탐지법을 살펴보았고, 탐지된 이상점의 영향력을 줄이기 위한 방법으로 흔히 사용되는 가중치 조정법과 이상점 대체법을 살펴보았다. 또한 이상점 처리 방법을 적용한 무응답 대체법을 살펴보았으며 모의실험과 사례분석을 통하여 이상점 영향력 축소 효과를 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.11-23
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• 2020

표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.283-295
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• 2024

무응답을 적절히 처리하기 위한 많은 방법이 연구되었다. 최근 다수의 무응답 대체법이 개발되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR (missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. Lee와 Shin (2022)은 등분산 가정하에서 무시할 수 없는 무응답을 적절히 처리할 수 있는 편향수정 무응답 대체법을 제안하였다. 본 연구에서는 Lee와 Shin (2022)이 제안한 방법을 확장한 무응답 대체법으로 초모집단 모형의 오차가 이분산인 경우에서 편향을 제거함으로써 추정의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.