Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.299-302
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1996
표본조사에 있어서 층화추출법은 모집단에 관한 예비정보를 필요로 하고 있다. 조사자가 표본설계시 층화와 표본배분의 문제를 막연히 추상적으로 처리함으로 생기는 오류를 줄이기 위해서 다원적 입장에서 모집단에 대한 예비 정보를 정확하게 파악하고 이용해야 층화추출법의 효율을 올릴 수 있음을 지적하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1153-1165
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2017
구조방정식모형은 사회과학 및 행동과학 연구 분야에서 이론검정을 위해 주로 사용되는 통계방법이다. 최근 이 통계기법에 대한 방법론적 이슈로서 모형명세화 오류와 소표본 문제가 부각되고 있다. 그런데 이 문제들이 구조방정식모형의 대표 추정 방법인 최대우도법에 위한 이론검정에 어떤 영향을 주는지에 대해 여전히 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서 최대우도법 그러고 이에 대한 대안으로 개발된 2단계최소자승법과 2단계능형최소자승법을 정확도와 검정력 관점에서 시뮬레이션을 통해 체계적으로 비교해 본다. 이 실험 결과에 따르면, 모형이 정확하게 설정된 경우, 정확도 기준에서 추정방법들 간의 차이는 미미했다. 하지만 모형오류가 발생한 경우, 2단계능형최소자승법은 다른 방법들보다 표본 크기가 작을 때 훨씬 더 정확한 모수추정치를 산출해 내었다. 그러고 이 방법은 명세화 오류에 관계없이 표본 크기가 작을 때에도 제 2종 오류 (Type II error) 수준이 상대적으로 작거나 만족할만한 수준의 검정력을 보여주었다. 이에 반해 다른 두 방법들은 표본이 작은 경우 또는 명세화 오류가 있는 경우 상당히 높은 수준의 제 2종 오류를 나타내었다.
Purpose: To do nursing research effectively requires an understanding of fundamental principles of statistical methods. In this article, some key statistical methods which are commonly used in nursing research are identified and summarized. Methods: Ninety-two original articles from the Journal of Korean Academy of Nursing Administration were reviewed. Statistical methods were classified and summarized for usage in research and occurrence of common errors. Results: Among the original articles reviewed, 58 statistical usages contained errors. Most errors were found in linear regression analysis, Pearson correlation analysis, and chi-square test. From the detection of statistical errors in usage, suggestions for appropriate statistical methods were made. Conclusion: In order to improve validity of original articles in the Journal of Korean Academy of Nursing Administration, clearly stated statistical usage and close editorial attention to statistical methods are needed. Understanding statistical methods is part of the process that researchers must use to determine both quality and usefulness of the research. Research findings will be used to guide nursing practice and reduce uncertainty in decision making. However, to understand how to interpret research results, it is important to be able to understand basic statistical concepts. Researchers should also choose statistical methods that match their purposes.
본 논문에서의 문맥의존 철자오류(Context-Sensitive Spelling Error) 교정 기법은 샤논(Shannon)의 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 논문에서 제안하는 교정 기법의 향상에는 보간(interpolation)을 사용하며, 일반적인 보간 방법은 확률의 중간 값을 채우는 방식으로 N-gram에 존재하지 않는 빈도를 (N-1)-gram과 (N-2)-gram 등에서 얻는다. 이와 같은 방식은 동일 통계 말뭉치를 기반으로 계산하는데 제안하는 방식에서는 통계 말뭉치와 교정 문서간의 빈도 정보를 이용하여 보간 한다. 교정 문서의 빈도를 이용하였을 때 이점은 다음과 같다. 첫째 통계 말뭉치에 존재하지 않고 교정 문서에서만 나타나는 신조어의 확률을 얻을 수 있다. 둘째 확률 값이 모호한 두 교정 후보가 있더라도 교정 문서를 참고로 교정하게 되어 모호성을 해소한다. 제안한 방법은 기존 교정 모형보다 정밀도와 재현율의 성능향상을 보였다.
대규모 통계조사에서 수집된 데이터에는 오류나 결측값의 문제가 발생하기 마련이다. 조사, 데이터 입력, 데이터 처리 등의 과정에서 여러 가지 요인에 의해 이런 문제가 생길 수 있는데 이런 데이터를 방치한 채 통계를 생산할 경우 편향이나 다양한 분석에서의 불일치의 문제가 발생하게 되어 통계의 품질과 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으므로 수집된 데이터의 오류나 결측값을 찾아 수정하는 데이터편집은 매우 중요한 작업이다. 해외에서는 데이터편집의 문제를 공론화하여 다루고 있는 데 반해 우리나라에서 데이터편집에 관한 논의는 거의 없는 편이다. 본 연구의 목적은 주택가 격동향조사를 위한 데이터편집의 사례를 소개함으로 데이터편집에 대한 논의의 폭을 넓히는 데 있다. 조사목적에 맞도록 편집규칙을 정하는 과정 및 관련 자료들을 소개하고, 온라인조사라는 조사방식에 맞는 입력 데이터편집방법을 마련하여 실시하는 예들을 소개하며, 마지막으로 출력 데이터편집에 의해 입력 편집에서 걸러지지 않은 오류나 문제들을 제거하는 방법도 소개한다.
최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.
배 경 : 의학연구에서는 표본자료로부터 의학적 의미를 찾아내고 그 결과를 일반화시키기 위하여 통계적 기법과 원리를 활용하게 된다. 현재까지 여러 국내 의학학술지를 대상으로 한 연구에서는 60-100%의 논문에서 통계적 오류가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구는 [결핵 및 호흡기질환]에 게재된 논문에서의 통계적 기법의 활용 및 오류 실태를 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 : 1999년에 발간된 총 12권의 [결핵 및 호흡기질환]에 게재된 논문 185편을 대상으로 하였다. 주요 평가영역은 연구유형, 통계적 기법의 활용현황 그리고 통계적기법 적용의 타당성 등이었으며, 국제의학학술지편집 위원회에서 제시한 통계적 서술 통일양식을 기초로 개발된 점검표를 활용하여 평가하였다. 평가는 연구자들간의 종합토의를 통해 합의를 도출하였다. 결 과 : 1) 논문을 연구유형에 따라 분류하면 원저 110편(59.5%), 증례보고 61편(33.0%), 종설 12편(6.5%), 기타 2편(1.1%) 순이었다. 증례보고와 종설을 제외한 112편의 논문 중 통계기법은 107편(95.5%)에서 활용되었으며 기술통계학적 기법만을 적용한 경우가 13편(11.6%), 그리고 추측통계학적 분석을 함께 활용한 경우가 94편(83.9%)이었다. 2) 추측통계학적 분석을 활용한 논문에서는 평균 2.0가지(범위 1-5개)의 통계기법을 적용하였으며, 집단간 평균값의 비교가 64편(68.1%), 비연속 변수의 분할표 분석이 43편(45.7%) 그리고 상관 및 회귀분석이 18편(19.1%)에서 사용되었다. 9편(9.6%)의 논문에서는 p-값을 제시했음에도 불구하고 어떤 분석기법을 이용했는지 제시하지 않았다. 3) 기술통계학적 기법을 적용하여 자료를 요약 제시한 107편의 논문 중 변수의 특성을 고려하지 않고 적절하지 못한 대표값 또는 산포도를 제시한 경우가 89편(83.2%)이었다. 4) 추측통계학적 기법을 활용한 94편의 논문 중 민감도와 특이도, 예측도 등 진단 통계만을 사용한 5편의 논문을 제외한 89편의 논문 중 79편(88.8%)에서 자료의 특성에 맞지 않는 분석기법을 적용하고 있었으며, 가장 흔한 오류는 정규성이 의심되는 변수에 모수적 검정기법을 적용한 경우였다(35편, 39.3%). 5) 전체적으로 통계적 기법이 활용된 107편의 논문 중 93편(86.9%)에서 중요한 통계적 오류가 관찰되었다. 결 론 : [결핵 및 호흡기질환] 게재논문 중 통계적 기법을 활용한 많은 논문에서 통계적 오류가 발견되고 있으며, 이는 대부분 기본적인 통계적 기법의 적용과 관련되어 있었다. 통계적 기법을 적용할 때 연구자의 보다 세심한 주의와 함께, 논문의 심사와 게재 과정에서 적절한 지침과 평가가 필요하리라 사료된다.
기존의 품사 태깅 방법에서 독립적으로 사용해온 언어 지식과 통계 정보는 품사 태깅의 정확도와 처리 범위의 향상을 위해서 상호 보완적인 특성을 갖는다. 이에 본 논문은 언어 지식과 통계 정보의 보완적 특성을 이용한 규칙 우선 직렬 품사 태깅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 언어 지식에 의한 품사 태깅 결과를 선호함으로써 규칙 기반 품사 태깅의 정확도를 유지하며, 언어 지식에 의해서 모호성이 해소되지 않은 어절에 통계 정보에 의한 품사 태깅 결과를 할당함으로써 통계 기반 품사 태깅의 처리 범위를 유지한다. 또한, 수정 언어 지식에 의해 태깅 결과의 오류를 보정함으로써 품사 태깅의 정확도를 향상시킨다. 약 2만 어절 크기의 외부 평가 코퍼스에 대해 수행된 실험 결과, 규칙 우선 직렬 품사 태깅 시스템은 통계 정보만을 이용한 품사 태깅의 정확도보다 32.70% 향상된 95.43%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 최근 연구가 활성화되고 있는 전자저널 이용통계의 개념과 필요성에 대해 알아보고 COUNTER 그룹에 의해 진행 중인 이용 지수 프로젝트(Journal Usage Factor Project)의 동향을 파악하였다. 또 생성 주체별 이용통계 데이터가 가지는 장점 및 한계점을 살펴보았고, 31개 출판사의 실제 이용통계 데이터를 분석하여 다양한 오류와 문제 유형을 발견함으로써 출판사 생성 이용통계 데이터의 품질이 완전히 신뢰할만한 수준이 아님을 지적하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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