• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.63-68
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• 2001

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• 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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• 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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• 제22권6호
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• pp.1301-1313
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• 2009

미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀 (Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.13-18
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• 2002

이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.367-376
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• 2011

BLS 가중치보정법은 사업체 조사 시 발생한 무응답 및 이상점을 처리하기 위해 사용하는 가중치 보정방법중의 하나이다. 최근의 연구에 의하면 총계 추정에 있어 BLS 무응답 가중치보정법의 결과가 비추정법을 사용한 대체 결과와 일치하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 이상점과 무응답이 동시에 있는 경우, BLS 무응답 가중치보정법을 비추정 대체법으로 바꾸어 총계를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 매월 노동 통계 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 춘계학술논문발표대회 발표논문집
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• pp.57-70
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• 2001

단위 무응답 상황에서의 사후층화 추정, 회귀 추정, 보정 추정 또는 일반화 래킹 추정을 포함하는 다양한 추정 방법에 대해 살펴보았다. 이러한 모든 방법들은 무응답하에서 보정 추정의 일반적인 형태로 나타나며, 또한 이들은 주어진 범주형 보조변수하에서의 사후층화 이론에 기초를 두고 있다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.33-44
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• 2003

조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용해야 한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조전보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.409-420
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• 2020

사업체조사에서는 흔히 수정절사법이 사용되며 이 방법을 사용함으로써 표본의 수를 줄이면서도 추정의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 그러나 전수층의 무응답률은 크게 높아지고 있으며 예비표본을 이용한 표본대체가 불가능하기 때문에 전수층에서 발생한 무응답은 추정의 정확성을 크게 떨어뜨리고 있다. 특히 무응답이 관심변수에 영향을 받는 경우에는 편향이 발생할 가능성이 매우 높기 때문에 이를 적절히 처리하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 전수층에서 발생한 무응답을 적절히 처리하는 방법의 하나로 편향보정 추정법을 제안하였다. 특히 Chung과 Shin(2020)에서 제안한 편향보정 추정량을 전수층 편향보정에 적용하였으며 전수층이라는 특수한 경우에 맞는 새로운 추정 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 살펴보았으며 실제 자료 분석을 실시하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 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.