• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.145-162
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• 1993

본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.413-427
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• 2008

표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제11권1호
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• pp.123-144
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• 2010

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.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2006년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.125-130
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• 2006

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.408.2-409
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• 2004

조사연구에서 조사대상의 모집단을 대표할 수 있는 표본을 추출하는 것은 조사결과를 그 모집단에 일반화시키기 위해 서는 필수적이다. 국민건강영양조사에서는 확률표출방법을 이용하여 우리나라 국민의 영양실태에 관해 대표성 있는 정보를 얻고 있는 반면, 개개인의 연구자가 일부 지역 주민을 대상으로 하는 소규모의 영양조사에서는 과학적인 표출방법을 이용하여 표본을 추출하는 것이 매우 어렵기 때문에 대부분의 경우 자원자를 대상으로 하거나 임의로 표본을 선정하는 실정이다.(중략)

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제2권1호
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• pp.73-86
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• 2001

본 논문은 복합표본조사 분석에서 회귀모형 접근법으로 사용되는 모형 기반 접근법, 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법을 설명하고, 이들을 실증적으로 비교한 것이다. 또한 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법에 대해서 설계효과와 가중치 효과 분석을 통해서 표본 설계가 모수 추정에 미치는 영향을 살펴보았다.

• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.35-42
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• 2002

본 연구에서는 2000년 어업총조사에서 얻은 어가를 모집단으로 하여 어가경세조사를 위한 표본설계룰 하였다. 진체 어가를 전업 및 1종 겸업어가를 포함하는 부차모집단1과 2종 겸업어가로 구성된 부차모집단2로 구분하였다. 새로운 표본설계에서는 최적 집락크기를 구하고, 층화를 위해서 SAS Enterprise Miner에서 제공하고 있는 의사결정나무모형(Decision Tree Model)을 이용하였다. 층별 표본배정은 네이만 배정법을 사용하였고 두 가지 추정법을 제시하였다.

• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.291-299
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• 2020

본 연구는 경상북도 봉화군 춘양면 애당리 수확 벌채 지역을 대상으로 다양한 표본추출방법을 적용하여 재적을 산출한 후 실제 벌채량 및 설계서상의 재적 값과의 비교를 통해 보다 정확하고 비용 효율적인 표본추출방법을 제시하고자 수행하였다. 연구에 사용된 표본추출방법으로는 1) 임의추출법, 2) 계통추출법, 3) 선상추출법을 적용하였으며, 각 표본추출방법별로 이동시간, 추정된 재적평균의 표본 오차율, 조사시간, 조사원 규모, 시간당 임금, 표본점 개수 등을 이용하여 표본추출방법에 대한 산림조사의 비용 효율성을 분석하였다. 각 표본추출방법별로 10개의 표본점을 추출하였으며, Bootstrap 기법을 이용하여 표본 강도의 타당성을 검증하였다. 분석결과, 선상추출법이 임의 및 계통추출법보다 실측된 재적 값과의 재적 편차가 상대적으로 가장 적은 것으로 나타났고, 산림 조사 비용 측면에서는 목표 표준오차율에 상관없이 임의추출법을 활용한 산림조사가 조사비용이 가장 낮은 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 선상추출법과 임의추출법을 통한 산림조사 방법이 계통추출법을 이용한 방법보다 비용 효율적이며 재적의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 사례 연구의 특성상, 연구에서 분석된 결과의 일반화에는 한계가 있어, 향후 국내의 다양한 지역을 대상으로 동일한 방법의 연구가 진행된다면, 국내 산림의 환경적 특성을 반영한 표본추출방법이 제시될 것으로 기대된다.