하나의 가구에서 대표되는 사람을 뽑는 문제가 조사의 마지막 단계에서 종종 발생한다. 일반적으로 가구내에서 성별과 연령에 따라 최종 조사단위로 선정되는 표본은 대표성에 문제가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 방법으로서 Kish-격자를 이용한 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 한국의 가구형태에 따라 기존의 Kish-격자를 수정하여 대표성 있는 표본을 선택하는 문제를 다루었다.
이 논문은 표본크기와 표본추출간격 이외의 관리모수인 EWMA 관리도의 가중치를 이전 시점의 관리통계량 값에 기초하여 변화시키는 VW(variable weight) 방법에 대한 것이다. 이 방법을 VSR(variable sampling rate)과 병행하는 절차를 제안하고, 절차의 효율에 대하여 알아보았다.
이제까지 우리나라에서 전화조사를 위한 표본목록은 거의 대부분 전화번호부로부터 나왔다. 그러나 전화번호부의 모집단 포함률이 너무 떨어진다는 지적이 있어 대응수단으로 국제적 기준인 RDD(random digit dialing, 임의번호걸기)가 구현된 바 있다. 2007년 12월의 17대 대통령선거에 대한 예측을 위해 투표일을 $5{\sim}6$일 앞서 실시된 KBS MBC 전화조사는 표본을 반씩 나누어 절반은 RDD로, 나머지 절반은 전화번호부에서 응답자 표본목록을 추출하였다. 이 사례연구는 KBS MBC 전화조사의 RDD 표본과 전화번호부 표본을 대비시켜 공통점과 상이점을 살펴본 것이다. 향후 수년 동안 전화번호부 표본과 RDD 표본이 공존할 것으로 예상되는 상황에서, 이 연구결과가 두 방식의 비교에 시사점을 제시할 것으로 기대한다.
보통 생태학 분야 등에 적용될 수 있는 적응집락추출계획(adaptive cluster sampling plan)을 수정하여, 표본의 크기 면에서 더 효율적인 Jumped 및 일반화 적응집락추출계획을 제안하였다. 이러한 계획 하에서 Hansen-Hurwitz(HH)와 Horvitz-Thompson (HT) 추정량으로 모수를 추정하였다. 제안한 새로운 계획들을 시뮬레이션을 통하여 기존의 계획과 비교하였다.
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.
최근 경제 사회의 급속한 발전에 따라 개인의 활동분야가 다양해지고 개인비밀보호 인식이 커지면서 응답자들이 통계조사에 잘 협조하지 않는 경우가 늘어나고 있다. 따라서 대부분의 통계를 현장조사에 의존하여 생산하고 있는 통계청에서는 현장조사 결과물의 품질상태에 좀 더 관심을 가져야만 하게 되었다. 이러한 현장조사에 대한 풀질관리의 일환으로 현재 통계청에서는 통계별 조사대상으로부터 품질관리표본(Quality Control Sample)을 추출하고 이를 대상으로 리인터뷰를 실시함으로써 응답오차측정, 조사현장의 실터파악, 응답자 의견수렴 등에 활용하고 있다. 리인터뷰는 조사직원의 고의적인 자료조작 또는 보충교육 필요성 등 현장조사업무를 평가하거나 응답분산(simple response variation), 응답편의(response bias) 등을 산출하고, 이를 분석하는 모델을 이용하여 응답결과의 신뢰도를 분석하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 품질관리표본(QC Sample) 설계 및 추출, 리인터뷰 시나리오개발, CATI(Computer Assisted Telephone Interviewing)를 이용한 리인터뷰 기법 등을 통계청 사업체조사 모니터링 사례를 중심으로 설명하고 조사직원 특성별 응답오차 측정 및 비교, 정확성 항목에 대한 차이분석 등 격과에 대하여 논하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.83-90
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2000
이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.
절사표본 설계는 관심변수의 분포가 오른쪽으로 치우쳐진 경우에 모집단 일부를 표본조사에서 제외시켜 조사의 효율을 높이는 방법이다. 그러나 전체 모집단의 총합 추정을 위해서는 버려진 절사 층에 관한 추론이 필요하게 된다. 기존에 사용하고 있는 많은 방법들은 절사층에서 표본조사를 하지 않고 알려진 보조정보와 조사자료를 이용하여 절사층 총합을 추정하며 이를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정한다. 본 논문에서는 절사층을 완전히 표본 층에서 제거하지 않고 조사의 편리성 및 효율성을 고려하여 최소의 표본을 추출한 후 모집단 전체 총합을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정법과 기존 방법의 우수성을 비교하였다.
치수 및 치근단의 감염은 미생물에 의해 야기되며, 성공적인 근관치료는 근관 내의 미생물의 수를 감소시키는 것에 의해 좌우된다. 서양산 고추냉이(Horseradish, Armoracia ruticana)의 주성분인 Allyl isothiocyanate (AIT)는 여러 연구에서 항균효과가 있음이 보고되었다. 이에 본 연구에서는 근관세척제로써 서양산 고추냉이 추출물의 항균효과를 알아보고자 발거된 사람의 치아에 Enterococcus faecalis를 접종하여, 대표적인 근관세척제인 차아염소산나트륨(NaOCl)과 항균력을 비교하여 다음과 같은 결론을얻었다. 1. 치큰관 내를 21일간 E. faecalis에 감염시키고, 근관세척제로써 각 실험군을 1분간 적용한 후 1차 표본(S1)을 채취하여 배양한 결과, 서양산 고추냉이 뿌리 추출물은 $5.815{\times}10^3$ CFU/ml, NaOCl은 $3.465{\times}10^3$ CFU/ml이었다(p=0.086). 2. 1차 표본을 채취한 후 실험 치아를 7일 동안 더 배양하여 2차 표본(S2)을 채취한 결과 서양산 고추냉이 뿌리 추출물은 $3.100{\times}10^3$ CFU/ml, NaOCl은 $5.252{\times}10^5$ CFU/ml로, 서양산 고추냉이 뿌리 추출물을 적용한 실험 치아에서 더 적은 수의 세균수가 측정되었다(p<.05). 3. NaOCl로 근관세척을 시행한 치아의 1차 표본(S1)과 2차 표본(S2)을 채취하여 배양한 결과 2차 표본에서 CFU 값이 더 증가하였다(p<.05). 반면에 고추냉이 추출물로 근관세척을 시행한 치아의 1차 표본(S1)과 2차 표본(S2)을 채취하여 배양한 결과 유의한 차이는 없는 것(p=0.076)으로 보아 근관세척후 7일 후에도 향균효과가 지속됨을 알 수 있었다.
농업기본통계조사의 현행 표본은 1995년 농업총조사 결과를 모집단으로 선정한 것이므로 표본설계 시 고려되는 모집단의 기본 구조 변화 및 ${\ulcorner}$2000년 농업총조사${\lrcorner}$ 결과에서 나타난 변화된 특성을 제대로 반영하지 못하고 있으므로 ${\ulcorner}$2000년 농업총조사${\lrcorner}$ 결과를 바탕으로 모집단을 새로이 구성하여 변화하는 농가 구조를 반영하고, 기존 표본의 노후화를 방지하며, 기존 통계 생산을 유지하면서 신규 통계를 생산할 수 있도록 표본설계를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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