Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1021-1029
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2010
중소기업의 조사부담 완화를 위하여 2009년부터 기존의 "중소기업실태조사", "중소기업인력실태 조사" 및 "중소기업사업전환실태조사"를 통합하여 하나의 조사로 수행하게 되었다. 통합 중소기업실태조사를 위한 새로운 표본설계에서 중소제조업과 지식기반서비스업 부문이 너무 상이하므로 별개의 모집단을 구성하였으며, 전체 표본수는 10,000개로 하였다. 변동계수를 사용한 배분공식으로 1차 층인 종사자규모 산업분류별로 표본을 배분하고 루트비례배분을 사용하여 2차 층인 지역별로 표본의 크기를 결정하였다. 새로운 표본설계에서는 가중치를 계산하였고 이를 이용한 추정량과 추정오차 공식을 유도하여 기존의 단순집계를 벗어나 종사자 규모별, 업종별 그리고 지역별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.
산업 직업별 고용구조조사(OES : Occupational Employment Statistics)는 국가승인통계로 산업소분류(194개) 직업세분류(392개) 수준에서의 고용구조를 파악하여 국가적 인적자원 수급정책을 위한 기본통계와 직업별 고용전망, 진로 선택, 직업훈련, 취업알선 등 노동시장 정책과 연구를 위한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 2005년도와 2006년도에 실시된 산업 직업별 고용구조조사 자료를 특성별로 정밀 분석하고, 10% 인구주택총조사 자료를 사용하여 우리나라의 고용현황을 살펴서 이들을 바탕으로 모집단을 충분히 대표할 수 있도록 새로운 표본설계 방안을 마련하고자 한다. 표본설계방안에서는 표본배정 기준을 마련하고 아울러 가중치 부여 과정을 포함해서 추정식과 추정식의 오차계산 공식을 유도한다. 새로운 표본설계를 통해서 산업 직업별 고용구조를 보다 정확히 파악하여 국가적 인력수급 정책을 원활히 세울 수 있게 되고, 또한 고용관련 연구에도 기여를 할 것으로 기대된다.
지난 4월 13일 실시된 16대 총선에서 방송사와 조사기관들이 공동으로 조사하여 발표한 선거예측조사에서 많은 오류가 발생하고 이로 인해 표본조사에 대한 신뢰성에 큰 문제가 제기되었다. 이에 향후 선거계측조사의 신뢰성을 회복하고 보다 정확한 예측을 위해 기 발표된 예측 조사내용을 다각도로 심층분석하고 조사의 오류가 발생한 원인과 이를 해결하는 방안을 제시하였다. 아울러 이번에 처음으로 실시된 출구조사에 대한 문제점과 개선 방안도 함께 살펴보았다.
출구조사에서 투표소 추출방법은 출구조사의 정확성을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 대표구 추출법을 대신할 수 있는 정렬계통추출법을 제안하고 그 활용 가능성 및 효율성을 분석한다. 아울러 제시된 정렬계통추출법을 사용하는 경우 추정량의 표본추출오차(sampling error)가 어느 정도 되며, 원하는 목표 오차를 만족하기 위한 표본크기를 결정하는 문제를 고려한다. 2004년 17대 총선 개표자료를 토대로 경험적인 분석을 통해 제시된 정렬계통추출법이 기존의 대표구 추출법에 비해 평균예측오차 관점에서 효율적이라는 사실을 규명하고, 기존의 출구조사에서 표본크기 및 추정오차를 해석하는 과정에서 발생하는 오류를 집락효과를 이용해 설명했다. 아울러 제안한 정렬추출법에서 얻어지는 추정량의 분산을 구하고, 설계효과 개념을 이용해 표본크기 결정문제를 다루었다.
본 논문에서는 2008년 18대 총선의 출구조사 자료를 이용하여 출구조사의 정확성을 평가할 수 있는 총조사오차 개념을 새로 정의하고, 출구조사에서 발생하는 총조사오차가 투표소 추출오차와 투표자 선정 및 응답 과정에서 발생하는 실사오차 중 어떤 것에 더 많은 영향을 받는지 분석했다. 또한 선거구별 무응답률이 총조사오차와 실사오차에 미치는 영향을 분석하였고, 중앙선거관리위원회의 투표율 분석자료를 이용하여 출구조사 표본의 대표성을 검증했다. 분석 결과 선거구 내 표본 투표소 추출 관련 오차보다는 표본투표소 내에서 투표자 선택 및 응답 과정에서 발생하는 오차가 더 컸던 것으로 나타났다. 또한 무응답률과 실사오차는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며, 이는 특정한 지지성향을 갖는 사람들의 응답 거절로 인해 표본의 대표성이 떨어지고, 결과적으로 오차가 커지는 것으로 해석될 수 있다. 아울러 선관위와 출구조사 자료에 대한 카이제곱 검정을 통해 성/연령대별 구성비에 유의한 차이가 있다는 것을 확인할 수 있었다.
표본설계는 개체 혹은 집락을 층으로 나눈후 층별로 독립적으로 표본추출하는 층화추출을 종종 채택한다. 층화 전략은 크게 층구분과 표본할당으로 구성되는데 이는 조사연구에서 반복적으로 고려되는 중요한 주제이다. 조사연구에서는 층화다단추출 방식의 복합표본설계를 채택하고 있지만 층효과 혹은 층효율성과 관련하여서 표본론 교재들에서 주로 단순추출에 대해서 다루어지고 있다. 본 연구는 이단추출에 대한 기존 층효율성 측도를 살펴보며 설계효과모형을 적용한 추가적인 층효율성 측도들을 제안하였다. 제안된 측도들을 활용하여 제4기 국민환경기초조사의 고등학교 대상 표본설계의 층화전략에 대해 평가하였다.
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.
귤응애 성충의 표본추출법을 개발하기 위하여 2개년(2001-2002년)동안 8월부터 11월까지 잎과 열매에 대해 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. 잎과 열매에서 귤응애 성충 밀도의 관계를 시기별로 비교하였으며, Taylor's power law (TPL)와 Iwao's patchiness regression (IPR)을 이용하여 분산지수를 비교하였다. 잎(X)과 열매(Y)에서 귤응애 성충 밀도의 관계는 ln(Y+l)=1.029 ln(X+l)($r^2$=0.80)의 직선적인 관계가 있었으며, 열매가 성숙될수록 잎보다 열매에서 귤응애 밀도가 높아지는 경향이었다. 잎과 열매의 표본조사에서 TPL이 IPR보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었으며, TPL의 기울기와 절편은 두 표본단위간, 연도간에 차이가 없었다. 정착도 0.25일 때 요방제밀도 2.0, 2.5와 3.0에서의 의사결정을 위한 표본추출조사법을 개발하였으며, 조사에 필요한 최대조사나무수(고정표본크기에서 필요 나무수)는 각각 19, 16과 15주였으며, 이 때의 의사결정임 계값 $T_{critical}$은 각각 554,609와 659였다.,609와 659였다.
통계청에서 실시하는 사업체관련 통계조사들 중 운수업통계조사는 국내의 모든 운수업체를 대상으로 종사자수, 급여, 수입, 비용 및 유형고정자산 등 운수업부문의 경영활동실태와 구조를 파악하기 위해 매년 실시하는 조사이다. 이 조사에서 얻어진 결과들은 국가정책수립과 평가를 위한 기초자료로서 뿐만 아니라 기업경영계획수립과 학술연구 등에 널리 활용되어지고 있다. 본 논문에서는 올해 실시한 운수업통계조사의 표본설계에 대해 설명하고, 아울러 통계청에서 실시하고 있는 표본사업체들의 관리에 대해 알아보고자 한다.
계속 반복하여 실시되는 통계조사에서 조사원은 오차를 발생시키는 주요 요인으로 간주되고 있다 조사원에 의한 오차를 측정하는 방법으로서 조사표 형태별로 조사원, 집락 및 가구 등 변수에 따라 할당하고 선계방법에 따른 추정 값에 대한 효과 및 효과의 분산을 산출하는 모델을 제시한다. 또한 실제 조사모델로부터 품질관리표본을 추출하여 이를 대상으로 리인터뷰를 실시한 결과를 조사원의 인구통계학적 특성별로 분석하고 불일치지수 등을 산출함으로써 오차를 분석하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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