층화는 표본설계 단계에서 예비정보를 활용하는 대표적인 방법으로 대부분의 전국 단위의 표본설계에서 널리 활용된다. 층화의 효율을 극대화시키기 위해서는 조사목적에 부합되는 적절한 층화변수를 선택하는 것이 매우 중요하다. 하나의 표본을 통해 여러 개의 관심변수를 동시에 조사하는 다목적조사에서 다변량 층화변수가 있을 때 층화 전략을 세우는 것은 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구에서는 관심변수의 수가 매우 많은 다목적조사를 위한 층화전략을 다룬다. 층화를 위해 구체적으로 사용하는 통계적 도구는 요인분석과 군집분석 등의 다변량 통계기법인데, 먼저 요인분석을 통해 적절한 층화변수들을 선정한 후 그 변수들을 이용하여 군집분석을 통해 층화를 하는 전략을 소개한다. 본 연구에서는 구체적으로 해양수산부의 어업비계통생산량조사를 위한 표본설계에서의 층화과정을 다룬다.
중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.
본 연구는 층화추출법과 통제변수기법을 시뮬레이션 실험설계에서 동시에 사용하여 파라미터의 추정 효율성을 개선하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션을 수행하는 도중에 수집한 표준화 부가변수를 통제변수기법에 활용하여 파라미터 추정을 위한 반응변수의 오차를 줄이도록 하였으며 통제변수 구성에 사용되지 않은 부가변수를 층화변수로 활용하는 층화추출기법을 적용하여 통제반응변수의 변이성을 추가로 감소하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 공분산 관계가 알려진 경우에 두 방법을 동시에 활용하여 파라미터를 추정하는 기법의 시뮬레이션 효율성을 이론적으로 도출하였다. 반응변수와 통제변수 사이의 상관관계 구조가 알려지지 않은 경우 선택된 모형의 시뮬레이션 결과는 제안된 층화 통제 추정기법이 층화추출법이나 통제변수기법을 개별적으로 적용하여 파라미터를 추정하는 것보다 우수한 것으로 나타나고 있다.
계속조사를 위한 표본설계를 중간에 변경하려고 할 때 부딪히게 되는 문제 중 하나는 기존의 조사에서 중요하게 고려해야 할 주요 관심변수들에 대한 모집단 정보를 얻기 어렵다는 사실이다. 본 연구의 목적은 국민여행실태조사를 위한 표본설계에서 기존의 표본조사 자료와 새로운 추출틀 자료를 통합하여 효과적인 층화변수를 선정하는 방법을 제시하는 데 있다. 먼저 기존의 표본자료의 단위와 추출틀 단위 사이의 식별번호가 일치하지 않을 경우 번호 외에 일치시킬 수 있는 방안을 찾고, 이어 회귀분석과 같은 통계적 방법에 의해 변수 간의 연관성을 검토함으로써 적절한 층화변수를 선정하는 방법을 제시한다.
본 연구는 여러 가지의 양적변수들을 조사하는 다목적, 다변량조사 표본설계에서 층화 문제를 다룬다. 다변량 층화변수를 사용하는 층화 방법으로 일변량 층화변수가 있을 때 사용하는 누적도수제곱근법을 독립적으로 여러 층화변수에 적용하는 방법, 군집분석을 이용하는 방법, 인자분석과 군집분석을 함께 이용하는 방법 등 세 가지 방법을 제시한다. 한편, 2001년 농업총조사 자료에 나타난 동 읍 면의 농기계별 보유대수 정보를 층화변수로 활용하여 세 가지 층화 방안의 효율을 실증적으로 비교하게 되는데 그 결과 인자분석과 군집분석을 함께 고려한 층화방법이 비교적 효율적인 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.131-143
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1996
다변량 층화임의추출에서 한 변수의 Neyman 최적배분은 다른 변수에 대한 층화분산을 최소화시키지 못하는 결과를 초래할 수도 있다. 따라서 다변량 자료의 경우 '최적'배분 대신에 '절충'배분이 도입되어 왔다. 이 연구에서는 각 변수별 Neyman 최적배분에 근거해서 얻은 층화표본평균벡터의 공분산 행렬에 가장 잘 적합되는 층별로 동일한 크기의 절충배분을 찾고자 한다. 이에 적절한 기준 다섯가지를 제시하고 예를 통해 비교, 분석하였다.
표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
2001년에 실시할 $\ulcorner$국민건강.영양조사$\lrcorner$를 위한 새로운 표본설계를 하였다. 본 표본설계에서는 표본의 대표성을 높이기 위해서 기존의 표본가구수는 유지하면서 표본조사구를 증가시키고 새로운 지역 층화변수를 추가로 도입하였다. 또한 추정량의 추정오차 공식을 유도하여 추정의 신뢰성을 측정할 수 있도록 설계하였다.
여러 통계작성기관에서 실시하는 대부분의 표본조사들은 하나의 표본을 통해 서로 다른 여러 항목들을 조사하는 다목적조사이다. 다목적표본설계에서 층화변수들은 다변량이고 또한 서로 이질적인 속성을 지니는 관심변수들을 종합적으로 고려해야 하므로 층화는 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구는 K-평균군집법을 적용한 다변량 층화에서 이상점의 효과를 지적하고, 층화 단계에서 사전에 이상점을 고려할 것을 제안하는 연구이다. 농촌생활지표조사를 위한 표본설계의 사례를 통해 이상점을 고려한 층화의 효과를 실증적으로 보인다.
수산물 비계통 생산량 조사는 수산물 생산량 조사 중 어가부분에서 비계통 출하된 양에 대한 표본조사이다. 본연구는 1995년 어업 총조사 자료에 근거하여 새로운 표본 설계를 제안하는 것을 목적으로 한다. 표본은 층화 2단 집락 추출방식에 의해 추출되었으며 층화변수로는 어업조사구 내의 일반어류 어가 비율을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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