시간의 흐름에 따라 사회 구성원들에 대한 행태 연구나 사회의 변화가 개인의 행동양식에 미치는 영향 등에 대한 조사에서는 어느 한 시점에서의 구성원들에 대한 횡단면 조사와는 다르게 다년간 지속적으로 조사개체를 추적조사 해야 하는 종단면 조사 또는 패널조사를 수행해야 한다. 패널조사는 횡단면 조사와는 달리 최초 표본이 시간이 지남에 따라 조사 대상 표본으로부터 탈락함으로서 발생하는 표본의 마모와 그에 따른 대표성 상실의 문제이다. 그러므로 이러한 표본의 대표성 상실 문제를 적절히 해결하기 위해 적용 가능한 방법이 가중치 조정 방법이다 횡단면 조사에서는 (1)추출가중치의 조정, (2)무응답 가중치 조정, (3)사후층화 가중치 조정과 같이 3단계의 가중치 조정과정을 수행하지만, 패널 조사의 경우 이와 더불어 원 표본의 대표성을 유지하기 위해 종단면 가중치(longitudinal weight)를 함께 고려해야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 다양한 패널형태에 따른 가중치 조정 방법에 대해 고찰하고, 향후 수행될 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study: KWPS)의 가중치 산정에 관한 이론적 근거를 마련함과 동시에 현재 국내에서 수행되고 있는 패널조사의 가중치 조정방법과 비교하고자 한다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
우리나라에서 수행되는 사회조사들은 대부분 지역, 성과 나이대를 고려한 할당추출법(quota sampling)을 사용하며 전화번호부를 표집틀로 한 전화조사가 주류를 이룬다. 이러한 표본들이 지역, 성, 나이대 외의 인구사회적 속성 측면에서 모집단을 잘 대표하는지, 아니면 일정 방향으로 기울어져 있는지를 검토할 필요가 있다. 또한 표본 편향을 줄이기 위하여 가중법을 적용하는 경우 조사 결과에 어떤 영향을 주는가를 살펴볼 필요가 있다. 이 연구는 2000년부터 2003년 사이에 전화조사로 수행된 18례의 사회조사에서 표본의 모집단 대표성을 지역, 성. 나이대, 학력과 직업 측면에서 살펴본 것이다. 사례들을 종합한 결과, 지역, 성과 나이대를 보정한다고 하더라도 표본들에서 고학력자와 가정주부가 과다하고 반면 저학력자와 자영업/블루칼러, 화이트칼러가 과소한 것으로 나타났다. 학력과 직업에서의 왜곡은 많은 사회조사에서 본조사 항목의 편향을 초래할 가능성이 있다. 반복비례가중법으로 이러한 표본왜곡을 시정하여 보았더니 본조사 항목에서 원조사 결과와 상당한 차이가 나타났다. 가중치 보정을 하면 유효표본크기가 감소하는 결과가 초래되는데, 각 조사가 명목적으로 제시하는 일정 수준의 오차한계를 지키기 위해서는 현재보다 20~4-% 정도 표본을 크게 해야 한다는 결론을 얻었다.
이중추출에서 모평균 추정방법을 고찰하였다. 전통적으로 널리 쓰이는 비추정량과 회귀추정량 그리고 비례배분 및 Rao 배분을 한 후의 층화평균에 대하여 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수, 최소분산 및 분산추정량을 살펴보았다. 또한 비추정 및 층화의 효과를 모두 내포하는 결합비 추정량을 제안하고 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수 및 최소분산을 유도하였고 분산추정량을 구하였다. 그리고 제한된 모의실험을 통하여 비추정량, 층화평균 및 결합비 추정량의 효율을 비교하였다. 모의실험 결과 비추정량과 층화평균은 경우에 따라 효율이 다르게 나타난 반면, 결합비 추정량은 대체로 두 방법보다 효율이 우수하게 나타나 결합비 추정량이 이중추출에 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.
The infrared signature of a ship is largely influenced by the ocean environment of the operating area, which has been known to cause large changes in the signature. As a result, the weather condition has to be clearly set for an analysis of the infrared signatures. It is necessary to analyze meteorological data for all the oceans where the ship is supposed to be operated. This is impossibly costly and time consuming because of the huge size of the data. Therefore, the creation of a standard environmental variable for an infrared signature research is necessary. In this study, we compared and analyzed sampling methods to represent ocean data close to the Korean peninsula. In order to perform this research, we collected ocean meteorological records from KMA (Korea Meteorological Administration), and sampled these in numerous ways considering five variables that are known to affect the infrared signature. Specifically, a simple random sampling method for all the data and 1-D, 2-D, and 3-D stratified sampling methods were compared and analyzed by considering the mean square errors for each method.
본 연구는 골프참여정도(빈도 기간 강도)와 사회성 발달의 하위요인인 활동성 안정성 지배성 사교성 자율성 발달의 관계를 연구 규명하는 데 목적을 가지고 대전광역시에서 골프에 참여하는 시민을 모집단으로 설정하였다. 표본추출방법은 무작위표본 추출법을 이용하여 281명을 유효표본수로 하여 SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 t-test, 일원변량분석(One-way ANOVA)을 실시하였으며, 사후검증방법으로는 post-hoc 방법을 이용하였다. 연구의 구체적인 결과는 다음과 같다. 첫째, 골프참여빈도에 따라 안정성, 사교성은 차이가 있다. 둘째, 골프참여기간에 따라 활동성, 안정성, 지배성은 차이가 있다. 셋째, 골프참여강도에 따라 활동성, 지배성, 사교성은 차이가 있다.
본 연구의 목적은 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성과 고객만족 및 재구매행동과의 인과관계를 규명하고자 하는 것이다. 본 연구의 연구대상은 2010년 3월 1일부터 2010년4월 30일까지 약 2개월간 부산 경남지역에 소재하고 있는 스크린골프장 10곳의 이용고객을 모집단으로 선정하였으며, 한 곳당 40부씩 총 400부를 직접 업체를 방문하여 배포하고 최종 332명을 표집하였으며, 표본 추출방법은 편의표본추출법을 사용하였고 설문에 대한 응답은 자기평가기입법을 채택하였다. 이들 설문지 중 신뢰성이 떨어진다고 판단되는 42명의 설문지를 제외하고 총 290명을 유효 표본으로 선정하여 본 연구의 자료로 이용하였다. 본 연구에서는 SPSS Window 12.0 통계 패키지를 이용하여 요인분석과 신뢰도분석, 빈도 분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과를 보면 다음과 같다. 첫째, 스크린골프장 이용고객의 라이프스타일이 선택속성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 스크린골프장 이용고객의 선택속성은 재구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 조사의 목적은 중소도시의 빌딩 자동제어 분야의 인력 수요와 채용과정 및 훈련기관의 교육 과정을 조사하였다. 본 논문은 전기업체의 인력수요, 채용과정, 훈련소의 교육내용을 조사하였다. 기술인력의 수요와 직업교육의 요구 수준을 파악하였다. 따라서 학생의 취업 향상과 교육 훈련과정개발을 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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1077-1085
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2017
본 연구에서는 한국노동연구원의 "2015년 한국노동패널조사 (KLIPS)" 자료를 활용하여 국내 여성의 임금 결정요인을 분석하기 한다. 일반적으로 임금 자료는 랜덤 추출이 불가능하기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 표본 선택 편의 (sampling bias)가 있는 자료를 분석하는 방법으로 Heckman 표본 선택 모형이 가장 널리 알려져 있다. Heckman은 크게 두 가지 모형을 제안했는데, 그 중 하나는 최대 우도 방법을 이용하는 것이고, 다른 하나는 2단계 표본 선택 모형이다. 이 중 Heckman 2단계 표본 선택 모형은 주된 결과 모형 (outcome model)과 경제 활동 여부를 결정짓는 선택 모형 (selection model)을 포함한 모형으로써, 이 모형이 최대 우도 방법을 이용한 모형에 비해 이변수 오차의 정규분포 가정에 덜 민감하다고 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 이변수 오차에 대한 정규 분포 가정은 꽤 강한 가정이라고 볼 수 있는데, 최근에 이 모형의 단점을 보완하는 모형으로 Marchenko와 Genton (2012)의Heckman 표본 선택 t 모형이 제시되었다. Heckman 2단계 모형과 Heckman 표본 선택 t 모형을 이용하여 국내 여성의 임금 결정 요인을 분석하고 비교하도록 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.677-682
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2012
여러 분야에서 자료를 수집하기 위하여 모집단에서 표본을 추출하는 표본설계를 하고 있다. 특히 실험군과 대조군이 존재하는 임상자료에서는 모집단에서 집단별 일반적 변수들의 특성이 표본에 잘 반영되어야 하므로 더욱더 표본설계가 중요한 문제이다. 즉 모집단에서 집단별로 일반적 변수들이 가지는 빈도, 중심척도 그리고 산포척도 등이 표본에서도 동일하게 나타나야 한다. 그러나 주로 이루어지는 표본설계는 매우 복잡하고 어려워 일반 연구자가 사용하는데 있어 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 집단별로 일반적 특성을 유지할 수 있는 임상자료의 샘플링 방법을 연구하였다. 또한 중환자실에 있는 환자자료에 적용하여 모집단과 표본의 일반적 변수의 특성값을 계산하여 보았고 통계적 가설검정을 이용하여 모집단과 표본집단에서 일반적 변수들의 값의 차이 여부를 비교하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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