• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제8권1호
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• pp.55-79
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• 2007

본 연구에서는 2006년 5월에 KBS/SBS에서 공동으로 실시한 제4회 전국동시지방선거 출구조사 과정을 소개하는 동시에 출구조사 자료를 통해 투표자의 특성(성별 및 연령대)에 따른 투표성향과 시간대별 투표자 특성을 정리하고, 출구조사 선거구별 득표율을 예측치와 실제 개표결과를 비교하여 출구조사의 예측오차를 살펴본다. 이를 위해 이번 출구조사에서 적용된 전반적인 표본추출방법 및 실사과정을 정리하고, 출구조사에서 발생한 전체 오차를 편향과 표본추출오차로 분리하여 오차의 특성을 분석한다. 편향 발생원인 중 하나로 볼 수 있는 표본의 대표성을 검토하기 위해 출구조사 표본을 선관위에서 집계한 투표자 투표율 분석결과와 비교하여 평가한다. 아울러 이번 지방선거 출구조사에서 적용된 '층화 후 정렬계통추출법'에 따른 분산추정법을 적용하여 출구조사의 정확성을 표본추출오차 관점에서 살펴본다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.27-33
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• 2002

본 연구에서는 2000년 어업총조사 결과를 토대로 전국의 어업별, 어종별 수산물의 비계통생산량에 관한 통계를 정도높게 산출할 수 있는 표본설계를 하고, 그에 따른 추정식을 마련함으로써 보다 편리하면서도 신뢰성이 높은 어종별 총생산량 통계를 산출하도록하였다. 본 설계에서는 가능한 한 기존의 설계에 비해 업무량이 크게 늘어나지 않는 범위내에서 효율적인 통계를 생산하는 것을 기본방향으로 하고 있으며 구체적인 방향들은 첫째, 조사 설계의 목적이 '비계통어업생산량'의 효율적인 추정인 만큼 각 어종들의 생산량 추정치의 정도를 높이는 것을 주목적으로 정하였다. 둘째, 조사대상 어종이 114종에 이르고 어종별 비계통생산량이 상이함으로 어종별 정도를 고려하면 거의 전수조사를 해야하는 실정이므로 해양수산부에서 요청한 주요 어종과 어류생산 어가가 많은 어류 등 41개 어로어업 어종과 11개 양식어업 어종의 생산총계가 정도높게 작성될 수 있도록 표본설계를 하였다. 셋째, 표본의 할당 및 추출은 조사원의 업무량의 범위를 크게 벗어나지 않도록 하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2011

패널자료를 이용하여 부모집단(subpopulation) 총계를 추정할 경우 추이확률(transition probability)을 사용할 수 있다. 패널조사는 같은 표본을 계속 조사하기 때문에 한번 정해진 표본크기는 자료분석에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 장애인고용패널조사에서 추이확률을 이용한 부모집단 총계 추정사례를 살펴보고, 부모집단 총계 추정에 표본크기가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.523-531
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• 2014

설계효과는 새로운 표본설계를 계획하거나 기존 표본조사에 적용된 설계요소의 효율성을 평가하는데 널리 사용된다. 본 연구에서는 Gabler 등 (2006)이 제시한 설계효과모형을 층화이단집락추출의 표본설계로 이루어진 2013 식품소비행태조사에 응용하여 적용하였다. 조사결과를 통해 표본설계모형의 유용성과 적절성에 대해 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.643-652
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• 2019

본 연구에서는 반복조사의 표본재설계에서 설계요소를 반영한 표본수 결정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다단추출과 층화다단추출 등에 적용할 수 있으며 시점간 모집단 구성 변화, 집락효과, 표본할당 등의 주된 설계요소가 갖는 표본오차에 대한 영향력을 구분하여 반영하므로 보다 전략적인 표본수 결정이 가능할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권3호
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• pp.503-518
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• 2014

본 연구는 표집활동을 처음 경험하는 4학년 학생들의 활동을 관찰하고 분석한다. 분석의 목적은 두 가지로, 첫째 표집활동을 처음 경험하는 초등학교 4학년 학생들이 직면하는 어려움은 무엇인지 조사한다. 둘째, 서로 다른 맥락의 표집활동은 학생들이 표본 및 표집과 관련하여 어떠한 개념 또는 아이디어를 형성하고 개발하도록 돕는지 조사한다. 분석결과 표집활동을 진행하는데 있어 학생들이 갖는 가장 큰 장애물은 표본 조사에 대한 명확한 이미지 부족이었다. 학교 급식표 작성을 위해 좋아하는 음식을 조사하는 활동에서 학생들은 모집단에 대한 정보를 얻기 위해 표본으로부터 얻은 정보를 사용한다는 표본 조사에 대한 이미지를 형성 할 수 있었다. 구슬의 개수를 추측하는 활동에서 학생들은 모집단의 정보를 얻기 위한 장치로 표본의 위력을 경험하고 표본조사에 대한 신뢰를 갖게 되었다. 특정 글자의 개수를 추측하는 활동에서 학생들은 편의 없는 표본의 필요성을 인식하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.125-134
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• 2001

응답률은 수행된 조사가 계획된 표본으로부터 어느 정도의 응답을 얻었는지를 가늠해 볼 수 있는 측도이다. 낮은 응답률은 표본의 왜곡을 가져와 조사결과의 일반화에 어려움을 주게된다. 따라서 조사연구의 발전과 질적인 측면의 향상을 위해서는 응답률에 대한 더 많은 관심이 요구되고, 나아가 이를 위한 일환으로 조사결과의 발표 시 응답률을 밝혀야 하는 바, 이에 대한 필요성에 대해서 알아보았다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제51권2호
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• pp.91-97
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• 2012

온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.429-437
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• 2001

단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.