현재 우리나라에서 인구동태(출생, 사망, 임신, 결혼, 이동) 통계를 생산할 수 있는 제도로는 호적신고, 주민등록의 이환, 전출입 신고, 그리고 표본가구를 대상으로 하는 인구동태표본조사의 세가지로 볼 수 있다. 원칙적으로 인구동태통계는 신고제도로 부터 작성되는 것이 가장 바람직한 것으로 알려져 있다. 우리나라는 경제, 사회발전 및 최근 의료보험제도의 도입 등으로 신고의 질적 수준이 크게 향상되었지만, 신고로부터 완벽한 인구동태통계를 작성하기에는 다음과 같은 자료로 다소 미흡한 것으로 볼 수 있다. 첫째로, 유아사망의 경우, 출생 및 사망신고를 안하는 비율이 상당히 높다. 둘째로, 사망신고시 사망의견서를 첨부하지 않고 인우보증으로 대신하는 비중이 높기 때문에 정확한 사인통계작성에 지장을 주고 있다. 셋째로, 결혼, 이혼의 경우 혼전동거나 동거하다가 헤어지는 경우 신고에서 파악되지 못하고 있다. 넷째로, 이동의 경우 무단전출입 또는 서류상으로만 전출입신고를 하는 경우 이동량 및 흐름을 왜곡시킬 수 있다. 다섯째, 인구동태 계산시 신고자료는 주소지로 집계되는 반면, 분모가 되는 인구센서스 자료는 상주지로 집계되기 때문에 지역별로 동태율을 분석함에 있어 어려움을 주고 있다. 따라서, 이와 같은 문제점을 보완하고 정확한 인구동태통계의 작성에 기여하고자 통계청에서는 전국에서 32,000표본가구를 대상으로 인구동태표본조사를 실시하고 있다. 동 표본조사에서는 조사원이 매월 표본가구를 방문하여 지난 한달 동안 발생한 출생, 사망, 결혼 , 이혼, 이동에 관한 사항을 조사하는바 표본오차를 제외하고 비표본오차는 거의 없는 중요한 자료원이 되고 있다. 결과적으로 인구동태통계와 관련하여서 관련기관에서는 그 중요성을 인식, 신고 제도의 문제점을 계속 보완하고 개선하기 위한 방안이 만들어져 수행되어야 하며 인구동태표본조사실도 더욱 발전시켜야 될 것으로 사료된다.
This study compares the confidence interval estimation of population mean with that of population ratio, and considers whether these two estimations ensures consistency. As a result, this study suggests the following acquisition method of consistency : dealing with population mean and population ratio in the same mode, substituting the observed or experimental value of sample standard deviation for standard deviation in population in setting a confidence interval of both population mean and population ratio, and distinguishing population ratio $\hat{P}$ from its observed vale $\hat{p}$.
This study deals with the decision problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions. The population of the construction in business survey results is used to calculate quartile of the relative standard error of the 1,000 sample obtained from simple or stratified random sampling. The sample size at time t with a relative standard error of the point (t-1) in the successive occasions were calculated according to the sampling method. As a result, in terms of the sample size according to the size of the relative standard error of the (t-1), simple random sampling differs significantly from stratified sampling. In addition, we could see differences in sample size (depending on how the population is stratified) and that careful attention is required in the problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions.
A large sample can Provide more information about the Population. As the sample size Increases, analysts will be more confident about the survey results. On the other hand, the costs for survey will increase in time and manpower. Therefore, determination of the sample size is a trade-off between the required accuracy and the cost. In addition, permitted error and significance level should be considered. Sample size determination in surveys for O/D estimation is also connected with confidence of survey result. However, the past methods were usually too simple to consider confidence. Therefore, a new method for O/D surveys was Proposed and it was accurate enough, but it has too large sample size when we have current budget constraint. In this research, several minimum sample size determination methods for origin-destination survey under budget constraint were proposed. Each method decreased sample size, but has its own advantages. Selection of the sample size will depend on the study Purpose and budget constraint.
We collected and analyzed 18 social surveys to assess the quality of samples with respect to region, gender, age-band, education level and occupation. We found in our samples that highly educated people and house wives are over-represented whereas low educated people, self-employed/blue collars and white collars are under-represented. To correct such sample distortions, we applied the iterative proportional weighting or the raking to our samples. We observed sizable changes in survey results. Also, the effective sample sizes were shrunken up to 20%-40%, that could be interpreted as the necessity of larger samples to meet the claimed sampling error limits.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.4
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pp.669-679
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2010
A sample survey design is suggested for the service satisfaction evaluation of regional education offices based on the sample size of 2009 Gyeongnam regional education offices's customer satisfaction survey. The sample design is developed to fit the goal of evaluation of individual regional offices and allocate at least the minimum sample size to each city or county in Gyeongnam to achieve the goal of the survey. The population is stratified according to the regions and the types of schools, and the sample of schools is selected with proportional to the size of classes within each stratum. Finally, each sample student is selected according to two-stage cluster sampling within each sample school. Weighting averages, weighting totals and so on can be evaluated for analysis purposes. Their variance estimates can be evaluated using re-sampling methods like BBR, Jackknife, linearization-substitution methods, which are generally used for the data from a complex sample.
As an efficient sampling design, stratified random sampling is often used when auxiliary information is available at the designing stage. Although one - per - stratum design is an efficient design that can be used when many auxiliary variables are available, it does not provide any unbiased variance estimator. With a two - per - stratum sample in which two elements are selected from each stratum, it is possible to obtain an unbiased variance estimator. However the loss of efficiency could be significant if any important stratification variable is missed. In this study, we investigated a sampling design that uses the all given auxiliary information and also permits an unbiased variance estimator suggested by Park and Fuller(2008). Through a simulation study, we compared several stratified random sampling and systematic sampling design. We also applied the proposed stratified sampling designs to 2007 youth panel data.
An Isolation-with-Migration (IM) model is used to estimate extant population sizes, the splitting time of populations split away from their common ancestral populations, and migration rates between the extant populations. An evolutionary model such as IM models is estimated by analyzing DNA sequences sampled from the extant populations in the model. When a true model includes an unsampled 'ghost' population without data, the unsampled population is often ignored from the evolutionary model to infer. In this paper, we conduct a simulation study to investigate the effect of an unsampled population on the estimation of the size of the sampled population. When there exists an unsampled population that shares migrations with the sampled population, the size estimation of the sampled population was biased. However, the size estimation was improved if an evolutionary model, including the unsampled population, was estimated.
An attempt has been made to determine the optimum size of sampling unit and the number of samples for a given precision in wheat, using the data collected from the various experiments in 1979/80. It was found that the coefficients of variation for number of spikes except the case of high-ridge broadcasting by 8HP rotarized seeder are in the same order of those for yield of wheat, and the regression coefficients associated with the coefficients of variation and the size of sampling unit were significant at 1% level of type I error. A wide range of variation in the size of sampling unit was observed for different methods of seeding, indicating the proper sizes of sampling units for 40cm \times 18cm, 60cm \times 18cm, 20cm \times 5cm, 120cm \times 90cm to be 0.40$m^2$, 0.17$m^2$, , 0.11$m^2$, , 0.55$m^2$, , respectively. The variance component for the experimental error was not physically possible to estimate due probably to high variability among the sampling units. The number of the sampling units per plot for a given precision of CV=12% was estimated to be one in an experiment with 4 replicates.
The purpose of this study is to analyze the problems of rock specimens used for science education in elementary schools and to provide improvements of them. For the study, 20 sets of rock specimens were randomly selected from the five elementary schools in K city of Gyeongbuk Province and they were photographed and investigated. Also three elementary school teachers with more than 5 years of scientific career were interviewed. As a result, the sets of rock specimens that reflected the elementary curriculum were only 10%. The sets of rock specimens had many problems as follows: they were purchased a long time ago (up to 30 years), information presented in the nameplate and documentation was errorneous, some of rock specimens were too small and they did not show typical characteristics for education. In addition, the purchase and verification procedures of rock specimens were often neglected. With lack of interest and knowledge of teachers and lack of information about rock specimens, it was difficult to purchase good rock specimens for education. To improve the situation, a set of rock specimens should be verified by experts and should reflect the contents of curriculum and textbooks thoroughly. A manual of rock specimens is provided for science education in elementary schools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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