현재 우리나라에서 인구동태(출생, 사망, 임신, 결혼, 이동) 통계를 생산할 수 있는 제도로는 호적신고, 주민등록의 이환, 전출입 신고, 그리고 표본가구를 대상으로 하는 인구동태표본조사의 세가지로 볼 수 있다. 원칙적으로 인구동태통계는 신고제도로 부터 작성되는 것이 가장 바람직한 것으로 알려져 있다. 우리나라는 경제, 사회발전 및 최근 의료보험제도의 도입 등으로 신고의 질적 수준이 크게 향상되었지만, 신고로부터 완벽한 인구동태통계를 작성하기에는 다음과 같은 자료로 다소 미흡한 것으로 볼 수 있다. 첫째로, 유아사망의 경우, 출생 및 사망신고를 안하는 비율이 상당히 높다. 둘째로, 사망신고시 사망의견서를 첨부하지 않고 인우보증으로 대신하는 비중이 높기 때문에 정확한 사인통계작성에 지장을 주고 있다. 셋째로, 결혼, 이혼의 경우 혼전동거나 동거하다가 헤어지는 경우 신고에서 파악되지 못하고 있다. 넷째로, 이동의 경우 무단전출입 또는 서류상으로만 전출입신고를 하는 경우 이동량 및 흐름을 왜곡시킬 수 있다. 다섯째, 인구동태 계산시 신고자료는 주소지로 집계되는 반면, 분모가 되는 인구센서스 자료는 상주지로 집계되기 때문에 지역별로 동태율을 분석함에 있어 어려움을 주고 있다. 따라서, 이와 같은 문제점을 보완하고 정확한 인구동태통계의 작성에 기여하고자 통계청에서는 전국에서 32,000표본가구를 대상으로 인구동태표본조사를 실시하고 있다. 동 표본조사에서는 조사원이 매월 표본가구를 방문하여 지난 한달 동안 발생한 출생, 사망, 결혼 , 이혼, 이동에 관한 사항을 조사하는바 표본오차를 제외하고 비표본오차는 거의 없는 중요한 자료원이 되고 있다. 결과적으로 인구동태통계와 관련하여서 관련기관에서는 그 중요성을 인식, 신고 제도의 문제점을 계속 보완하고 개선하기 위한 방안이 만들어져 수행되어야 하며 인구동태표본조사실도 더욱 발전시켜야 될 것으로 사료된다.
위성영상은 도시의 물리적 확산 및 변화를 예측하는데 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 도시화된 지역이 어느 정도의 강도로 개발되었는지를 파악할 수 있는 밀도분석에는 적절치 못하다. 이는 위성영상이 미시적 공간단위로 토지이용 현황을 분석하는 반면 통계자료는 거시적 공간 단위로 구축되어 있어 통계자료를 미시적인 공간단위에 적용하는데 어려웠기 때문이다. 본 연구는 위성영상자료와 통계청의 기초단위구라는 미시적 구역통계자료를 활용하여 도시성장분석상 이들 자료를 통합하여 활용하는 것이 유용함을 입증하고자 하였다. 연구대상지역은 대구광역시로 하였으며, 분석자료로 1985년과 2000년의 위성영상 Landsat TM-5 와 구역통계자료로 기초단위구를 이용하였다. 분석결과 위성영상자료는 도시의 확산 그리고 기초단위구는 밀도 분석이 용이하여 도시성장에 따른 확산과 밀도변화를 동시에 파악할 수 있었다.
현재 7차 교육과정에서는 많은 학습자료들을 표와 그래프로 제시하여, 통계 정보 활용을 통해 문제 해결력을 신장 시킬 수 있는 교육을 요구하고 있다. 이러한 통계 교육의 중요성에도 불구하고 이에 대한 교사들의 관심 있는 지도가 미흡하며, 학생들도 실생활의 자료를 통계적 정보로 만들어 보는 학습기회가 적어 효과적으로 자신의 의견을 제시하거나 상황을 판단하는 능력이 미흡하다. 이에 본 연구는 초등학교 2학년 교과목을 중심으로 아동들이 다양한 통계 자료를 활용하여 통계 교육에 대한 흥미 유발, 통계에 관한 인지도 변화와 통계 학습 성취도를 높이기 위한 초등학교 통계 교육을 위한 웹사이트를 개발하게 되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.27-36
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2014
많은 응용분야에서 통계분석을 이용하여 의사결정을 뒷받침하는 정보를 얻는다. 그러나 PC용 통계분석 프로그램은 경제적인 부담과 시간 및 위치의 제한을 받는다. 이를 최소화하기 위하여 인터넷을 이용하여 서버 PC의 통계분석 프로그램을 사용하거나, 웹브라우저를 이용하여 통계분석 프로그램을 사용할 수 있는 웹기반 시스템이 개발되어 왔다. 그러나 기존 웹기반 시스템의 연구는 특정 통계분석 프로그램을 사용하여야 하거나 서버에 저장된 자료에 대해서만 이루어 졌다. 자료가 수정되거나 새로 생성되면 서버관리자가 다시 자료를 탑재하여야만 통계분석이 가능하였다. 이를 개선하기 위하여 웹에서 사용되어 지는 HTML, java, JSP 등의 언어를 사용하여 동적 (動的) 자료에 대해서도 통계분석이 가능한 웹기반 시스템을 개발하였다.
시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.
시제품을 만들어 본 후 대량 생산에 들어가는 여느 공업과는 달리, 조선공업에서는 시제품을 미리 만들어 볼 수가 없으므로 실선의 성능을 미리 추정하는 것은 참으로 중요한 과제 중의 하 나이다. 그 가운데 하나인 저항추진성능을 추정하는 데에는 통계해석 방법이 널리 쓰이고 있다. 여기서 통계해석은 모형시험 결과를 표본자료로 한 통계해석을 말한다. 실선의 저항추진성능을 추정하는 것이므로 실선 속력시운전 자료를 사용하는 것이 좋겠으나, 실선 속력시운전에서 정 확한 값을 얻는다는 것이 거의 불가능하므로 대부분 모형시험 값을 이용하곤 한다. 본 고에서는 기존에 발표된 여러 가지 도표와 회귀식을 요약하여 본 후, 표본자료를 이용하여 새로운 회귀 식을 만드는 과정을 소개하고자 한다.
형제 쌍(sibpair)의 연속형 형질(continuous traits) 자료를 이용한 유전연관성 검정 법(linkage test)으로서 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱(ordinary least square, OLS) 회귀분석법이 주로 사용된다. 비모수적 방법으로서 제시된 Kruglyak과 Lander (1995)의 검정통계량은 Haseman과 Elston (1972)의 방법에 대응되는 방법처럼 보이지만 실제로는 매우 다르다. 본 논문에서는 Kruglyak와 Lander (1995)의 검정통계량과 Haseman과 Elston (1972)의 검정통계량의 관계를 설명하고 모의실험으로 두 검정통계량의 검정력을 비교한다. 유전연관성에 사용되는 형제 자료의 특징은 한정된 설명변수의 값에 매우 많은 자료가 반복(replicated)되었다는 점이며, 이러한 반복 자료에 더욱 적절한 가중 회귀분석법을 제안한다. 가중 회귀분석법의 효율성을 정규분포 또는 정규분포가 아닌 연속형 형질 모의실험 자료로 알아본 결과 형제 쌍 자료의 유전연관성 검정에서 가중 회귀분석법이 다른 검정법들보다도 검정력이 높음을 확인하였다.
통계교육에서 많은 연구자들이 자료집합 비교 활동을 통계적 추리를 위한 중요한 활동으로 강조한다. 자료집합 비교 활동은 2009년 개정 교육과정에서 중학교 확률과 통계 영역에 다시 포함되었다. 본 연구는 자료집합 비교 활동에서 중학교 학생들이 비형식적 추리를 경험하면서 추리통계에서 강조되는 어떠한 통계적 개념과 요소에 주목하는지, 자료집합 비교를 토대로 한 의사결정 과정에서 이러한 개념과 요소들을 어떻게 사용하는지 조사하고, 그 특성과 관점의 변화는 어떠한지 확인하였다. 연구 결과, 학생들은 비형식적 추리에서 자료값, 비교기준, 퍼짐, 표본과 같은 통계적 요소에 주목함을 확인하였으며, 학생들의 비형식적 추리에서 나타나는 특징을 자료값에 대한 관점, 비교기준에 대한 관점, 퍼짐에 대한 관점, 표본에 대한 관점, 네 가지로 구분하여 제시하였다. 그리고 자료집합 비교 활동이 중학교 학생들에게 비형식적 추리 경험을 제공함으로써 기술통계와 추리통계의 연결 도구가 될 수 있다는 가능성을 확인하였다.
의학의 여러 분야의 연관성 연구에서 효율성이 높은 방법으로 채택되고 있는 질병-대조 연구계획을 다수 형제 자료에 근거한 유전연관성 연구에 적용하기 위해서는 가족 자료에 근거한 추세 검정통계량이 요구된다. 독립된 개체에 적용하는 Cochran-Armitage 추세 검정통계량은 가족 자료의 경우 제 1종 오류가 보장되지 않으며, 동일 가족의 다수 형제 자료로 인한 공분산을 감안한 추세 검정통계량이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 특히 동일 가족의 질병형제수에 따른 가중을 도입하여 질병과 관련된 마커좌위에서의 유전자형 자료가 수집되는 경우에 검정력이 더욱 높게 되는 검정통계량을 제안한다. 예제 가족 자료로 가중을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 검정통계량을 계산하여 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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