확률비례추출법(pps sampling)에서 표본단위의 추출확률을 결정하기 위하여 크기측도(measure of size:MOS)를 사용한다. 통계청에서 실시하는 일부 대규모조사의 경우 각 표본단위들의 크기측도를 살펴보면 서로 매우 유사한 편임을 알 수 있다. 이런 경우 조사원 업무량을 고려하여 확률비례추출법 대신 단순집락추출법의 사용 필요성이 제시되었다. 본 논문에서는 1997년 통계청의 경제활동인구조사 표본설계법에 두 가지 추출법을 적용하여 평균제곱오차(MSE)와 변이계수(CV)를 비교하였다.
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.
지역별 계층별 주거실태 파악을 위한 주거 실태 및 수요조사의 새로운 표본설계는 전국 16개 시도별로 조사결과의 독립추계가 가능하도록 설계하는 것을 원칙으로 하여 총 45개의 층으로 층화한다. 조사의 표본오차 관리 대상 변수로 주택사용면적, 가구소득, 가구주 소득, 가구 생활비 등을 고려하여 표본규모를 결정한다. 각 지역의 표본크기는 기존조사의 결과 중 상대표준오차를 이용하여 결정하고 세부 층에 대한 표본배정은 가구 수의 제곱근비례 배정방법을 적용한다. 표본조사구의 추출은 조사구의 크기에 비례한 확률비례계통추출법으로 추출하고 계통추출에 있어서는 추출단위를 분류지표에 따라 정렬한 후 추출한다. 주택의 재건축, 재개발 등의 변화를 반영하기 위해 신규 아파트 단지를 고려하되 주택은 멸실에 대한 자료를 얻기 어렵기 때문에 신규 주택은 고려하지 않는다. 가중값은 설계가중값, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 통해 추정량과 분산 추정량에 이용한다. 추정의 효율을 살펴보기 위해 분산추정량의 설계효과를 계산한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.883-897
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2008
2006년 통계청이 시행한 광업 제조업 통계조사 결과(2005년 실적치)를 모집단으로 사용하면 최근 동향을 반영한 표본설계가 가능하다. 본 논문은 기존의 12개 업종보다 세분화된 94개 세부업종에 분류에 따라 매월 부품 소재산업의 생산, 출하, 재고의 변동사항을 조사하여 부품 소재산업의 경기변동실태를 파악하고 부품 소재산업의 육성정책 및 기업경영의 기초자료를 제공할 수 있는 새로운 표본설계를 제안한다. 표본설계는 응용절사법과 주성분을 이용한 다변량 네이만 배정법을 이용하여 층별로 표본크기를 결정하여 배정하고 표본추출은 확률비례계통추출을 사용한다.
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.
본 연구에서는 시공간을 고려하여 경안천유역의 최적 수질 측정망을 구성하였다. 분석을 위해서 필요한 수 질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 매개변수의 추정을 위하여 HEC-RAS모형과 민감도 분석 기법인 1차 신뢰성 분석(FORA)를 사용하였다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치를 제시하였다. 선정된 지점을 기준으로 비례표본추출법(proportional sampling method)을 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도를 제시하였다.
본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 층으로 구성되어 있을 때, 층의 크기를 모르는 경우 층화표본을 위하여 이중추출법을 이용하는 층화이중추출법에 의한 양적속성의 무관질문모형을 제안하였다. 그리고, 층화이중추출에 있어서 각 층의 표본배분에 관해 비례배분, 최적배분으로 나누어 각 층의 크기를 알고 있는 경우에 층화추출법에 의한 양적속성의 무관 질문모형과 그 효율성을 비교하였다.
층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.
우리나라에서 수행되는 사회조사들은 대부분 지역, 성과 나이대를 고려한 할당추출법(quota sampling)을 사용하며 전화번호부를 표집틀로 한 전화조사가 주류를 이룬다. 이러한 표본들이 지역, 성, 나이대 외의 인구사회적 속성 측면에서 모집단을 잘 대표하는지, 아니면 일정 방향으로 기울어져 있는지를 검토할 필요가 있다. 또한 표본 편향을 줄이기 위하여 가중법을 적용하는 경우 조사 결과에 어떤 영향을 주는가를 살펴볼 필요가 있다. 이 연구는 2000년부터 2003년 사이에 전화조사로 수행된 18례의 사회조사에서 표본의 모집단 대표성을 지역, 성. 나이대, 학력과 직업 측면에서 살펴본 것이다. 사례들을 종합한 결과, 지역, 성과 나이대를 보정한다고 하더라도 표본들에서 고학력자와 가정주부가 과다하고 반면 저학력자와 자영업/블루칼러, 화이트칼러가 과소한 것으로 나타났다. 학력과 직업에서의 왜곡은 많은 사회조사에서 본조사 항목의 편향을 초래할 가능성이 있다. 반복비례가중법으로 이러한 표본왜곡을 시정하여 보았더니 본조사 항목에서 원조사 결과와 상당한 차이가 나타났다. 가중치 보정을 하면 유효표본크기가 감소하는 결과가 초래되는데, 각 조사가 명목적으로 제시하는 일정 수준의 오차한계를 지키기 위해서는 현재보다 20~4-% 정도 표본을 크게 해야 한다는 결론을 얻었다.
본 연구에서는 통계를 이용한 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성이 제안된다. 분석을 위해서 필요한 수질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 경안천 유역의 2000년도 3월부터 11월까지의 월 평균자료를 이용하였다. QUAL2E 모형을 구축하는데 필요한 수리 매개변수는HEC-RAS모형을 이용하여 추정하였다. 수질매개변수의 경우 월평균 실측자료를 바탕으로 1차 신뢰성 분석(FORA)를 이용하여 민감도 분석을 실시하여 수질항목별로 민감하지 않은 매개변수를 제외한 후 보정이 이루어진다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치가 결정된다. 또한 선정된 지점을 기준으로 proportional sampling method(비례표본추출법)를 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도가 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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