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.
표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1155-1167
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2009
2007년 경북인의 생활과 의식조사를 위한 표본설계를 연구하였다. 기존 조사에 대한 분석을 바탕으로 새로운 표본설계를 위한 여러 가지 사항을 검토하였다. 최근 시행된 2005년 인구주택총조사의 10% 표본조사자료를 조사모집단으로 사용하였고, 2006년 조사결과를 바탕으로 3가지 주요 항목 (경제활동상태, 연간소득수준, 주택소유)을 이용하여 표본조사구수에 대한 추정의 정도를 제시하고, 여러가지 층별 표본 배분을 검토한 후 비례배분을 사용하여 층별로 표본을 배분하고 적절한 표본의 크기를 결정하였다. 새로운 표본설계에서는 가중치를 계산하였고 이를 이용한 추정량과 추정오차 공식을 유도하여 기존의 단순집계를 벗어나 시군별 그리고 특성별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.
꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)는 500종 이상의 기주를 가지고 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus; TSWV)를 매개하는 해충이다. 전 세계적으로 방제를 위해 노력하고 있지만 살충제를 이용한 방제는 저항성 그리고 환경 및 경제적 부담으로 인한 한계를 보였기 때문에 고정 정확도를 설정한 표본조사법(Fixed-precision level sampling plan)을 개발하였다. 고추(Capsicum annuum)의 꽃노랑총채벌레 성충 방제를 위한 표본 조사법은 공간분포분석, 표본추출 정지선 그리고 의사결정법으로 구성되었다. 표본추출은 식물체를 상단(지상에서 180 cm 이상), 중단(지상에서 120~160 cm 이상), 하단(지상에서 70~110 cm 이상)으로 나누어 각 높이별로 꽃 3개에서 나오는 꽃노랑총채벌레의 성충의 마리 수를 조사하였다. 표본 추출을 통해 꽃노랑총채벌레 성충의 밀도는 다른 식물체 위치(중단, 하단)보다 상단에서 높은 것으로 나왔다. 공간분포분석에서는 Taylor's power law (TPL)를 통해 도출한 각 위치별 계수를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이를 비교하였다. ANCOVA 결과에서 도출된 절편과 기울기의 P 값이 각각 0.94, 0.87인 것을 통해 식물체 내 위치별로 차이가 없음을 확인한 후, 자료를 통합(pooling)하여 계산된 TPL 계수를 이용하여 표본추출 정지선을 구하였다. 꽃노랑총채벌레의 방제의사결정을 위한 방제밀도 수준(m0)은 문헌을 참조하여 3과 18로 설정하였으며 설정값(m0)을 이용해 최대표본수(Nmax)도 조사하였다. 조사 결과, m0=3, 18일 때 Nmax값은 각각 약 97개, 1149개로 계산되었다. 개발된 모델의 적합성 검정을 위해 분석에 사용하지 않은 독립자료를 이용해 Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) 프로그램으로 개발된 표본추출법의 적합성 평가를 실시하였고 적합한 정확도를 보이는 것으로 조사되었다.
한국노동패널조사(Korea Labor and Income Panel Study)는 비농촌지역에 거주하는 한국의 가구와 가구원을 대표하는 패널표본구성원(5,000가구에 거주하는 가구원)을 대상으로 1년에 1회 경제활동 및 노동시장 이동, 소득 활동 및 소비, 교육 및 직업훈련, 사회생활 등에 관하여 추적 조사하는 종단면 조사(longitudinal survey)이다. 매년 반복적인 조사를 통해 표본가구구성원들에 대한 다양한 내용의 정보를 수집하는 가운데 조사년수가 늘어가면서 표본가구원 개인들의 생애과정(Life Course)에 걸친 단계별 변화와 이동의 이력, 특히 학교교육력(Schooling History), 취업력(Work History) 혹은 노동시장이동(Labor Market Transitions) 과정이 구축될 수 있을 것이다. 조사구의 추출방법은 계통추출방법을 사용하였으며, 제주도를 제외한 전국의 시부만을 대상으로 1,000개의 조사구를 선정하고, 각 조사구내에서는 97년 고 3965;의 조사대상가구 중에서 5가구를 임의 선정(random sampling)하였다.다.
수학 통계용 그래픽 계산기와 통계 자료 분석용 소프트웨어를 활용하는 외국과 국내의 통계 교육의 ·추세를 소개한다. 그리고 통계 자료 분석용 소프트웨어인 Statistica의 특징을 요약한 다음 통계학을 효과적으로 교육하기 위하여 Statistica에서 제공되는 Statistica Basic Language로 프로그램한 세 가지 모듈을 제시한다. 프로그램을 입력하는 과정을 간단히 설명한 후 각 모듈을 소개한다. 처음 모듈은 숫자 값으로 표현되는 계량 자료에 대한 단순 통계량들을 구하기 위하여 분석하려는 원시 자료를 Sprea-dsheet에 입력한 다음 Statistica Basic Language로 프로그램한 모듈을 실행시킴으로써 한 번에 입력 자료에 대한 단순 통계량의 결과들을 볼 수 있도록 하였다. 둘째로 1에서 100까지 숫자들을 단순 랜덤 비복원 추출하는 과정을 프로그램한 모듈을 제시하였다. 마지막으로 프로그램한 모듈에서 제시되는 윈도우에 균일 분포에서 단순 랜덤 복원 추출하기 위한 표본의 크기와 샘플링 반복 횟수를 입력하면 표본 평균의 도수분포표와 도수분포도가 작성되어 표본 평균의 분포가 중심극한정리를 따르는가를 확인하였다.
본 논문은 중소도시의 전기 설비 및 전기공사 업체의 인력 수요와 채용과정 및 훈련기관의 교육 내용을 조사하였다. 그리고 학생의 취업 향상과 교육훈련과정개발을 위한 정보를 제공함에 목적이 있다. 인력수요 및 교육수요와 현장 실습생 수요에 대해 분석하였다. 표본추출은 업종별, 규모별 할당표본 추출방법(quota Sampling)을 사용하였다. 조사방법은 전화 및 방문하여 조사하였으며, 자료분석은 엑셀을 이용한 통계 분석을 하였다.
왜도가 심한 사업체 조사에서는 모집단의 일부를 제외하고 표본을 추출하는 방법인 절사표본추출법이 자주 사용된다. 절사층의 경우 표본 관리가 어렵고 조사비용이 많이 들기 때문에 이를 제외한 조사를 실시함으로써 조사의 효율을 높일 수 있다. 그러나 전체 모집단 추정을 위해서는 절사층의 정확한 총합 추정이 매우 중요하다. 최근 Hwang과 Shin (2013)은 Lavallee와 Hidiroglou (1988)가 제안한 LH 알고리즘을 이용하여 표본층을 층화한 후 표본층에서 얻어진 정보와 절사층에서 얻어진 정보를 결합한 복합추정량을 제안하였다. 본 논문에서는 비용함수를 고려한 새로운 표본 설계를 제안하고, 이를 위한 새로운 복합추정량을 제안하였다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통하여 본 논문에서 제안한 복합추정량의 우수성을 확인하였다.
본 연구는 잠재적 위험요인을 탐색하는 방법으로 단순임의추출분석(unweighted sample design), 빈도 가중치를 적용한 단일표본분석(frequency weighted sample design), 가중치를 층화하여 적용한 복합표본분석(complex sample design)을 비교하고, 도출된 결과에 통계적인 차이가 있는지를 파악하고자 수행되었다. 자료원은 2009 국민건강영양조사의 이비인후과 검진 자료를 이용하였다. 분석 방법은 피어슨의 교차검정(Pearson chi-square test)과 라오-스콧교차검정(Rao-scott chi-square test)을 이용하였다. 분석 결과, 빈도 가중치만을 적용한 단일표본분석의 경우에는 모든 변수가 유의한 위험요인으로 과대 예측 되었고, 가중치를 적용하지 않은 단순임의추출 분석과 복합표본분석은 유의수준 및 결과에 차이가 있었다. 국가통계자료를 이용할 때, 연구의 결과가 전체 인구집단을 대표할 수 있도록 의미를 부여하기 위해서는 층화변수와 집락변수를 사용하여 가중치를 적용하는 복합표본분석이 필요하다. 나아가, 빈도 가중치만을 적용하는 경우에는 연구 결과에 대한 과잉해석의 가능성이 높기 때문에 각별한 주의가 요구된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.999-1008
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2010
공정을 모니터링 하기 위한 전통적인 관리도는 표본들 사이의 일정한 추출간격에서 일정한 수의 표본을 취하여 만들어 지는 고정추출율 관리도이다. 본 연구의 목표는 표준적인 고정추출율을 갖는 다변량 관리도에 비하여 성능이 우수한 가변추출간격을 갖는 다변량 관리도를 개발하는데 있다. 대부분의 다변량 관리도에 대한 연구는 공정의 평균벡터를 모니터링 하는데 초점이 맞추어져 있다. 그러나 본 논문에서는 공정의 평균벡터와 분산-공분산을 동시에 모니터링 하기 위한 다변량 관리도를 연구한다. 가변추출간격을 갖는 다변량 슈하르트 관리도에 대하여 연구 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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