• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.99-105
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• 1998

본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 모집단으로부터 집락을 단순임의추출한 후 추출된 각 집락에서 다시 조사단위의 표본을 추출하는 2단계 집락추출법에 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용 하에서 분산을 최소로 하는 1단계 집락의 수와 2단계 집락에서 추출된 조사단위의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.209-222
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• 2013

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.

• 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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• 제11권1호
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• pp.141-150
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• 1998

본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락을 추출단위로 하는 단순집락추출법에 양적속성의 무관질문모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용하에서 분산을 최소로 하는 집락의 크기와 표본집락의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다. 또한, 제안한 단순집략추출법에 의한 무관질문모형과 단순임의 추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.393-400
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• 2011

조사비용과 시간과 같은 현실적인 제약하에서 관측단위 (observation unit)의 집합인 집락(cluster)율 추출하는 집락추출법은 대부분의 대형조사(large scale survey) 에서 흔히 사용된다. 특별히 집락내의 관측단위가 매우 유사한 경우, 집락 내의 모든 관측치를 조사하는 대신 일부를 추출하여 조사하는 이단계 집락 추출법이 선호된다. 이단계 집락추출법의 적용시 집락인 1차추출단위 (Primary Sampling Unit; PSU)와 관측단위인 2차추출단위(Secondary Sampling Unit; SSU)의 표본수 결정은 주어진 비용과 표본으로부터 계산되어지는 통계량의 정도에 의존한다. 본 연구에서는 기존의 1차추출단위의 크기가 동일하다는 가정하에서 유도된 최적 PSU와 SSU 표본크기 산출과정을 일반화하여 1차추출단위의 크기가 같지 않을 경우의 최적 표본크기를 유도하고 그 결과를 제 4차 퇴원환자조사를 위한 표본추출 방안에 적용하여 기존방법과 비교하였으며 이를 바탕으로 제 7차 퇴원환자조사를 위한 표본크기를 제안하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.403-409
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• 1997

일단-집락 추출을 할 때에 예비표본으로 부터 얻은 정보를 활용하여 추가표본을 추출한다. 특히, 예비표본의 크기(예비표본의 집락의수) $n_1$ 과 추가표본의 크기$n_2$를 모두 변수로 간주하여 베이즈 위험을 최소로 하는 $n_1$과 $n_2$의 크기를 결정한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.245-250
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• 2005

보통 생태학 분야 등에 적용될 수 있는 적응집락추출계획(adaptive cluster sampling plan)을 수정하여, 표본의 크기 면에서 더 효율적인 Jumped 및 일반화 적응집락추출계획을 제안하였다. 이러한 계획 하에서 Hansen-Hurwitz(HH)와 Horvitz-Thompson (HT) 추정량으로 모수를 추정하였다. 제안한 새로운 계획들을 시뮬레이션을 통하여 기존의 계획과 비교하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권3호
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• pp.370-377
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• 2006

본 연구는 지속가능한 산림경영에 적합한 표본조사 방법을 제시하기 위해 계통적 추출법, 계통적 집락추출법, 그리고 층화집락추출법을 이용하여 경기도 양평군의 산림을 대상으로 자료를 수집한 후 통계검증을 실시하였다. 표본조사 방법은 계통적 집락추출법이 가장 효율적인 것으로 분석되었는데, 계통적 집락추출법을 적용할 경우 집락의 형태와 집락 내의 표본점 간의 거리를 결정하기 위해 5가지 집락의 형태와 표본점간의 거리 4가지에 대하여 통계검증을 실시하였다. 그 결과 집락의 형태는 삼각형 그리고 집락 내의 표본점 간의 거리는 50m가 가장 적합할 것으로 평가되었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.131-135
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• 2003

표본조사를 하는 경우에 사전에 전체 표본의 크기를 정하여 놓고, 표본설계를 하는 경우가 많다. 이 때에는 조사 비용은 고려의 대상이 안되고 주어진 전체표본 크기로 각 층별로 표본을 할당하여 분산을 최소로 하는 문제가 된다. 이 논문에서는 pps 집락추출과 각 집락에서 같은 크기의 부표본(subsample)을 추출하여 자체 가중이 되도록 표본설계를 하는 경우에 표본의 크기 $m_{0}$가 사전에 주어졌을 때에 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 표본추출율을 구하고. 이러한 $m_{0}$값들 중에서 최적의 $m_{opt}$값을 구한다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.69-80
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• 2006

본 연구에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 집락의 크기가 서로 다른 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락의 크기에 비례하게 추출확률을 부여하는 확률비례추출법(probability proportional to size : pps)을 이용한 확률화응답기법을 제안하고자 한다. 민감한 속성에 대한 모수의 추정치와 분산 및 분산추정량을 구하여 이론적 체계를 구축하고, 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법과 등확률 2단계 추출법에 의한 확률화응답기법의 효율성을 비교해 보고자 한다. 또한, 실제조사를 통해 제안한 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법에 대한 실용화의 타당성을 검토하고자 한다.