• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.13-24
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• 2017

국민건강보험공단에서 제공하는 표본코호트DB는 보건의료계뿐만 아니라 통계학 연구를 위한 중요한 자원이다. 일반적으로 이들 자료에서 연구에 필요한 정보를 얻기 위하여 관련 사례들을 추출하는 과정에는 많은 시간과 노력이 들게 된다. 본 논문에서는 표본코호트DB를 이용하고자 할 때 사례 추출과정에 도움을 주는 데이터베이스 시스템인 National Health Insurance Service Cohort DB Extract Tool(NICE Tool)을 소개한다. SAS의 DATA 명령문이나 SQL문에 익숙하지 않은 연구자들도 쉽게 마우스 클릭만으로 DB에서 필요한 변수들과 조건에 맞는 사례들을 추출할 수 있는 기능을 제공한다. 이 시스템을 활용하면 빠른 사례추출이 가능하여 표본코호트DB를 사용한 연구들이 더욱 활성화되리라 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.99-108
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• 1995

본 논문에서는 컴퓨터 모델을 이용하여 복잡한 시스템을 모형화할 때 결과값의 분포를 보다 정확히 추정하기 위한 입력변수의 추출방법으로서 McKay 등(1979)이 제안한 Latin Hypercube 추출법을 개선한 이단계 Latin Hypercube 추출법을 제시하고 모의 실험을 통하여 새로운 표본추출법이 기존의 표본추출법들보다 더 효율적임을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1047-1061
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• 2015

층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.99-105
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• 1998

본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 모집단으로부터 집락을 단순임의추출한 후 추출된 각 집락에서 다시 조사단위의 표본을 추출하는 2단계 집락추출법에 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용 하에서 분산을 최소로 하는 1단계 집락의 수와 2단계 집락에서 추출된 조사단위의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권4호
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• pp.677-693
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• 2011

본 논문에서는 영 과잉 계수형 자료 분석을 위한 모형중의 하나인 영 과잉 포아송 모형의 베이지안 접근 방법에 대해서 연구한다. 구체적으로는 베이지안 영 과잉 포아송 모형의 적합을 위한 사후 표본을 추출하는데 있어서, 깁스 표집기(Gibbs sampler)를 이용하는 마르코프 연쇄 몬테칼로(MCMC) 방법과 역 베이즈공식(IBF)에 의한 표본추출 방법 두 가지를 고려한다. 이러한 두 가지 사후 표본 추출방법을 비교 설명하고, IBF를 통한 사후표본을 깁스 표집기 사후표본의 수렴성 여부를 확인하는 방식에 대해서도 소개한다. 이를 바탕으로 베이지안 영 과잉 포아송 모형을 Trajan이라는 사과 품종의 발아자료(Trajan data, Marin 등, 1993)에 적용하고 모수에 대한 사후추론을 실시하고 기존의 결과와 비교한다. 또한 주어진 자료에 대하여 영 과잉 포아송 모형이 적합한지에 대한 여부를 여러 가지 모형선택 기준을 통해서 살펴보고, 아울러 기존의 자료 분석 결과 (Rodrigues, 2003)를 보완하기 위하여 계층적 베이지안 모형과 같은 대안에 대해서도 논의해본다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권1호
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• pp.5.1-5.11
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• 1998

이 연구는 2차자료가 부족한 우리나라 슈퍼마켓 업체의 여건을 감안하여 간편하게 활용할 수 있는 입지분석 모델의 가능성을 탐구하였다. 연구모델은 두 가지 기준을 근거로 모두 네가지 모델을 설정하고 비교검토했다. 먼저 표본추출방법에 의해 내점객표본과 지역할당표본으로 분류하고, 이것을 다시 포함하는 변수의 범위에 따라 축소모델과 확장모델로 구분하였다. 공간상호작용모델의 추정에는 MNL(Multinomial Logit)방식을 이용했다. 분석결과 내점객표본으로 조사해서 얻은 응답자의 주거지와 주로 찾는 점포, 그리고 사전적으로 입수한 경쟁점포의 매장면적, 인접점포까지의 거리에 대한 자료만을 이용해서 추정한 가장 간단한 모델이 비교적 만족스러운 결과를 나타냈다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.317-320
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• 2002

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2009년도 동계학술발표회
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• pp.313-332
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제20권4호
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• pp.217-222
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• 1981

연초의 본포초기해충인 숯검은밤나방 유충의 경제적 피해수준 밀도를 정하기 위한 기초연구로 연초이식전 포장내 유충밀도를 확정하기 위한 표본추출방법과 유충밀도와 연초감수량(품종 : Hicks)의 관계에 관하여 실험하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 사과찌꺼기, 쌀겨 및 토끼풀더미의 표본추출방법중에서 토끼풀더미가 비교적 높은 표본추출효율을 보였으며 토끼풀더미는 유충의 령기와 실험시기에 따라 $12.5\~18.0\%$의 표본추출효율을 보였다. 2. 포장내잡초의 유${\cdot}$무에 따라 표본추출효율은 차이가 있으며 $5\~6$령충을 공시했을 때 잡초가 없는 상태에서는 $18\%$, 잡초가 있는 상태에서는 $11.8\%$의 표본추출효율을 보였다. 3. 숯검은밤나방 유충밀도(X)와 피해율(D)의 관계는 $D=3.48+1.15X(r=0.9^{**})$였으며 피해율은 액아의 생장과 결주에 따른 연초개체군의 보상결과를 감안하여 보상피해율(D')을 구하였으며 $D'=0.544D(r=0.97^{**})$의 치선회귀관계를 보였다. 4. 보상피해율(D')과 감사량(Y; kg/10a)의 관계는 $Y=2.219D'(r=0.88^{**})$였다. 5. 관측치만 이용한 접종충밀도와 감수량의 관계 (Y=2.68X) 보다는 피해율 및 보상피해율을 대입하여 얻은 추정회귀식(Y=4.2+1.38X)이 실측치에 더적합하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.1033-1041
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• 2013

본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.