• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.671-683
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• 2021

멱배정의 전체 효율은 최적배정보다 감소하지만, 층별 표본을 골고루 배정하는 기법이며 조사 현장에서는 제곱근 비례배정으로 많이 사용된다. 그리고 실제조사에서는 무응답을 고려하여 이론적 공식에서 나오는 것보다 더 많은 표본크기를 추출한다. 본 연구에서는 층별 표본크기를 결정함에 있어서 멱배정 방법에 층별 응답률의 정보를 추가하여 배정하는 기법을 연구한다. 제안된 배정기법들을 비례,최적,제곱근 비례 배정과 비교하며 응답률이 추가된 비례, 최적배정과도 비교하는 것을 모의실험을 통해 살펴봄으로써 배정방법들의 장단점을 살펴본다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.161-169
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• 1996

표본크기 결정은 표본설계시 중요한 부분이며 정도(Precision)를 높이면서 비용, 시간 등을 고려하여 최적화(Optimal)된 표본의 크기를 구하려 할 때 모집단 분포가 심한 왜도(highly skewed)를 보이거나 소수의 모집단요소들이 모집단총계의 대부분을 차지하는 경우가 있다. 이에 대해 Neyman의 최적할당법과 절사법(cut-off method) 응용 방법의 효율성을 사례를 이용하여 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1349-1357
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• 2013

임상시험에서 적당한 크기의 표본 수 결정은 통계적으로 유의한 연구결과의 도출과 연구수행의 효율적인 비용을 산출하기 위해서 중요한 사항 중의 하나이다. 기존의 비열등성 시험에서 표본 수 계산방법에는 t 검정법을 이용한 모수적 방법이 있고, Wilcoxon 순위합 검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 표본 수 계산방법을 Kim과 Kim (2007)이 비열등성 시험에 확장시켜 적용하여 제시한 비모수적 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법에 Kim (1994)이 계산한 검정력의 결과를 이용한 표본 수 계산 방법을 제안하고, 그에 따른 표본 수 계산결과를 기존에 제시된 표본 수 계산 결과와 비교하였다. 그 결과 기존의 방법들보다 본 논문에서 제안하는 방법으로 계산한 경우의 표본 수가 가장 작게 나왔다. 따라서 모집단에 대해서 구체적인 분포함수를 가정하기 힘든 경우 모수적 방법을 이용하게 되면 검정력이 떨어지거나 유의수준을 제어하지 못하는 문제점을 보완하고, 모수적 방법에 비해 표본 수가 크게 나와 시간이나 비용 면에서 효율적이지 않았던 Wilcoxon 순위합 검정을 이용한 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 본 논문에서 제시한 위치 (placement)를 이용한 표본 수 계산이 이용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.181-193
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• 2003

표본크기를 결정할 때 모표준편차 $\sigma$의 추정량으로 표본표준편차를 구할 수 없는 경우 범위(R)또는 사분위간 범위(IQR)를 이용하여 $\sigma$의 추정량으로 사용할 수 있다 R과 IQR의 함수로 나타난 추정값은 최소한 95% 이상의 확률로 $\sigma$보다 크거나 같아야 과소 추정됨을 피할 수 있다. 다양한 확률분포로부터 추출된 여러 표본의 범위와 사분위간 범위에 대하여 Browne(2001)이 연구한 추정량 R/4과 본 연구에서 제시한 추정량 IQR이 $\sigma$이상일 확률에 대하여 비교 분석을 하였다. 그리고 표본의 범위와 사분위간 범위를 상수로 나누었을 때 $\sigma$이상일 확률을 가질 수 있는 대안적 인 분모를 각각 구하여 비교 연구하였다.

• 여성건강간호학회지
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• 제4권3호
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• pp.375-387
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• 1998

In clinical trials of nursing research, the sample size determination is one of the most important factor. Although sample size must be considered at the design stage, it has been disregarded in most clinical trials. The power analysis is usually performed before study begins to compute sample size and the power can also be calculated at the end of study in order to justify study result. The power analysis is essential especially when the clinical trials can not show significant differences. In this paper, we review the statistical methods for power analysis and sample size formulae in nursing research. Sample size formulae and the corresponding examples are discussed according to the six types of studies ; mean for one sample, proportion for one sample, means in two samples, proportions in two samples, correlation coefficient and ANOVA.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.883-897
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• 2008

2006년 통계청이 시행한 광업 제조업 통계조사 결과(2005년 실적치)를 모집단으로 사용하면 최근 동향을 반영한 표본설계가 가능하다. 본 논문은 기존의 12개 업종보다 세분화된 94개 세부업종에 분류에 따라 매월 부품 소재산업의 생산, 출하, 재고의 변동사항을 조사하여 부품 소재산업의 경기변동실태를 파악하고 부품 소재산업의 육성정책 및 기업경영의 기초자료를 제공할 수 있는 새로운 표본설계를 제안한다. 표본설계는 응용절사법과 주성분을 이용한 다변량 네이만 배정법을 이용하여 층별로 표본크기를 결정하여 배정하고 표본추출은 확률비례계통추출을 사용한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제30권2호
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• pp.127-131
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• 2015

본 연구에서는 기존에 수행된 식품 중금속 모니터링 데이터를 이용하여 위해평가 및 모니터링을 수행할 때 요구되는 표본 수를 추정하고자 하였다. 중금속 3종 (카드뮴, 납 및 수은)과 17개의 식품을 대상으로 2,400개의 모니터링 데이터를 선정하여 연구에 활용하였다. 기존의 연구에서 수행된 모니터링 데이터의 표준편차와 오차범위 및 신뢰구간 값(95, 99% CI)을 활용하여 표본 수 추정공식에 따라 계산하였다. 표본 수 추정 공식에 따라 표본 크기를 추정한 결과, 95% 신뢰구간에서 카드뮴의 경우 계산된 표본의 크기는 최소 8개에서 최대 90개, 납의 경우 최소 7개에서 최대 1,062개, 수은의 경우 최소 11개에서 최대 238개로 각각 추정되었다. 식품 중 중금속 데이터의 표준 편차와 오차범위가 표본 수를 추정하는데 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 모니터링 데이터의 특성을 반영하여 표본 크기를 추정하고자 하였으며, 이는 향후 위해평가 및 모니터링 수행 계획을 수립하기 위한 표본 수를 결정하는 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제42권1호
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• pp.29-34
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• 2003

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.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2003년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.317-326
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• 2003

원예산물은 출하과정에서 외관과 내부품질에 따라 분류되고, 그 결과에 따라 상품성과 가격이 결정된다. 수박의 경우에도 품질이나 가격은 크기, 무게, 외피모양, 타격할 때 나는 반사음, 촉감 등에 따라 결정되는데, 주로 경매사 또는 감별사의 경험이나 표본검사에 의존하고 있다. 최근 과실류에 비해 크고 껍질이 두꺼운 수박, 메론 등의 내부품질을 비파괴ㆍ실시간으로 판정하기 위한 연구가 국내외에서 활발히 수행중이다. 특히 X-선, 음파, 근적외선 등을 이용하여 숙도, 공동, 당도, 밀도 등을 신속히 검출하기 위한 연구가 대부분을 차지하고 있다. (중략)