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.
본 논문에서는 선거예측에서 당선자 예측이 빗나가는 요인과 선거예측의 편의를 감소시키는 방안을 검토하였다. 편의를 야기시키는 요인은 크게 무응답에 따른 편의, 대체 응답자 선정에서의 편의, 표본크기의 추정방법에 따른 편의, 추정분포의 적용에 따른 편의, 거짓응답에 따른 편의 등을 생각할 수 있다. 이들 가운데 특히 거짓응답에 따르는 편의를 감소시키기 위하여 거짓응답계수를 계산하고 이로부터 선거예측나무를 이용하여 편의를 수정하는 방법과 사후확률을 이용하여 편의를 수정하는 방법을 가설적 사례를 이용하여 설명하였다. 이에 의하면 당선자 예측에서 편의를 다소간 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 선거예측에서 당선자 예측이 빗나가는 요인과 선거예측의 편의를 감소시키는 방안을 검토하였다. 편의를 야기시키는 요인은 크게 무응답에 따른 편의, 대체 응답자 선정에서의 편의, 표본크기의 추정방법에 따른 편의, 추정분포의 적용에 따른 편의, 거짓응답에 따른 편의 등을 생각할 수 있다. 이들 가운데 특히 거짓응답에 따르는 편의를 감소시키기 위하여 거짓응답계수를 계산하고 이로부터 선거예측나무를 이용하여 편의를 수정하는 사후확률을 이용하여 편의를 수정하는 방법을 가설적 사례를 이용하여 설명하였다. 이에 의하면 당선자 예측에서 편의를 다소간 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 선거예측에서 당선자 예측이 빗나가는 요인과 선거예측의 편의를 감소시키는 방안을 검토하였다. 편의를 야기시키는 요인은 크게 무응답에 따른 편의, 대체 응답자 선정에서의 편의, 표본크기의 추정방법에 따른 편의, 추정분포의 적용에 따른 편의, 거짓응답에 따른 편의 등을 생각할 수 있다. 이들 가운데 특히 거짓응답에 따르는 편의를 감소시키기 위하여 거짓응답계수를 계산하고 이로부터 선거예측나무를 이용하여 편의를 수정하는 방법과 사후확률을 이용하여 편의를 수정하는 방법을 가설적 사례를 이용하여 설명하였다. 이에 의하면 당선자 예측에서 편의를 다소간 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
사업체패널조사는 상용근로자 30인 이상의 사업체를 대표하는 패널을 구성하여 전반적인 경영환경 및 인적자원 관리체계, 노사관계의 현황 및 임금교섭 과정 등에 대한 정보를 추적 조사하는 종단면 조사이다. 이 조사는 우리나라의 고용구조 및 노동수요를 체계적으로 파악하고, 전반적인 인적자원 관리체계를 평가하여 바람직 한 노동시장정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용하는 것을 목적으로 한다. 조사에서는 인사담당자 응답용, 노사관계 업무담당자 응답용, 근로자대표 응답용으로 구분된 세 종류의 설문지가 사용되었다. 사업체패널조사의 표본사업체는 지역, 업종 구분 및 사업장 규모 등을 층화변수로 하는 층화임의추줄법에 따라 추출되었다. 사업체패널조사의 가중치는 설계 가중치, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 거쳐 작성되었으며, 조사 실사과정은 조사데이터의 질을 높이고자 컴퓨터보조개별면접 (CAPI) 방법을 적용하여 진행되었다. 본 연구에서는 사업체패널조사에 대한 구조와 주요 설문내용, 표본설계, 실사과정, 응답률 현황, 무응답 대체방법, 가중치 작성과정, 조사결과에 대한 설계효과 분석 등에 대해서 논의하였다.
1. 회신율은 연구 주관기관이나 설문조사 내용, 표본의 성격, 응답자에게 주는 이익의 정도, 독촉 방법에 따라 많은 차이를 보이겠지만 본 사례에서 우편설문에 관한 응답양상을 살펴본 바, 회신율에 있어서는 1차 발송후 총 대상에 대하여 약 15-20% , 미응답 대상에 대한 2차 발송 후 2차 대상의 약 30%, 1, 2차 미응답 대상에 대한 3차 발송후 3차 대상의 약 20%정도의 회신율을 보여 총 회신율에 있어서는 약 54%정도를 보이었다. 이것은 사회과학 연구 조사에서의 회신율 10-25%에 비하여는 상당히 높다고 할 수 있고(김경동, 1986), 질문서 회신율이 50%면 분석의 목적 상 무난하다고 보아야 하고, 60%면 좋은 편이고, 70%가 넘으면 아주 훌륭하다는 Babbie(1973)의 의견에 비추어 볼 때 무응답 대상에 대한 비교연구가 수반되어야 정확한 판단을 내릴 수 있겠지만 본 사례에서의 회신율은 그런대로 만족할 수 있는 수준이라고 생각된다. 2. 미응답 대상에 대한 독촉 발송 시기에 있어서는 미응답 대상에 대하여 최초 발송 2주일 후 정도가 적절할 것으로 판단되며, 3차 발송까지 시행하는 것이 회신율을 높일 수 있는 방법으로 생각된다. 3차 발송 이후에도 응답이 없는 경우 또다시 독촉(4차 이상 발송)하여도 전체 회신율에는 크게 영향을 미치지 않을 것으로 예상된다. Christopher는 정부의 후원을 받는 조사 연구의 경우 회신율이 높다고 보고하였는데 이번 조사연구에서도 관련 부처로부터의 협조 공문이 회신율을 높이는데 기여하였다고 사료된다(Oppenheim, 1966).
AIS가 상용화 됨에 따라 더 효율적인 관제서비스의 제공이 가능해졌고, 선박간의 통항에도 신속한 판단을 가능하게 해주었다. 해상에서의 상호의사소통은 대부분 통신기를 통해 이루어지는 바 관제채널 미청취 선박 및 무응답선에 대해서는 관제서비스의 제공이 불가능하고 선박간의 상호 의사소통에 있어서도 어려움을 야기시키는 주원인이 되고 있다. 이에 대한 대책으로서 AIS상 통신기 대기채널을 전시함으로서 실시간으로 각 선박의 통신기 대기채널을 확인함으로서 관제채널 미청취 선박이나 무응답선에 대한 통신기 응답률을 향상시켜 선박안전 향상을 도모하고자 한다.
R-지수(representativeness indicator)는 무응답이 발생했을 때 표본의 대표성을 나타내주는 지표이다. 표본의 대표성은 모수 추정의 정확성(accuracy)과 관계가 있으며 정확성은 편향(bias)와 관계가 있다. 따라서 표본의 대표성을 나타내는 R-지수가 높으면 대표성이 높아 편향이 없고 정확성이 높은 결과를 얻을 수 있다. R-지수는 일반화선형모형의 로짓 또는 프로빗 모형을 적합한 후 얻어진 경향 점수(propensity score)에 의해 계산된다. 본 논문에서는 R-지수와 이질적인 층별 응답률과의 관련성을 연구하였으며 편향, 제곱근 RMSE 등과 같은 비교통계량이 무응답에 얼마나 민감한지 등을 모의실험을 통하여 살펴보았다. 또한 변형된 2010년 경제총조사 자료를 이용하여 실제 자료분석도 실시하였다.
본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.377-385
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2015
표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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