• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2011

패널자료를 이용하여 부모집단(subpopulation) 총계를 추정할 경우 추이확률(transition probability)을 사용할 수 있다. 패널조사는 같은 표본을 계속 조사하기 때문에 한번 정해진 표본크기는 자료분석에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 장애인고용패널조사에서 추이확률을 이용한 부모집단 총계 추정사례를 살펴보고, 부모집단 총계 추정에 표본크기가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.145-161
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• 2000

조사비용을 증대시키거나 조사실시에 어려움을 주는 바람직하지 않은 표본들의 추출확률을 줄여주기 위해서 Goodman과 Kish(1950)는 관리적 선정 방법을 제시하였다. 충화추출에서 표본의 수가 셀의 수보다 작은 경우 표본 배분에 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 관리적 선정을 적용할 수 있는데 Causey 등 (1985)은 수송이론을 이용한 알고리즘을 제안하였고 Sitter와 Skinner(1994), Tiwaridh Nigam(1998)은 선형계획법을 이용하였다. 본 연구에서는 기존 방법들의 문제점들을 다루었으며 추출방법의 이론적 측면을 보완하기 위하여 표본들의 적합성을 고려한 관리적 선정을 제안한다. 아울러 분산을 최소화시키는 관리적 선정방법과 통합관리적 선정 방법도 제시하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.13-18
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• 2002

본 논문에서는 급변하는 농촌의 환경을 충분히 반영할 수 있도록 1997년도에 설계되어 사용되고 있는 현행의 농가경제조사를 개선하였다. 새로운 표본 조사구를 선정하기 위하여 1999년도와 2000년도 농가경제조사 조사데이터와 2000년에 실시된 농어업총조사 결과를 심도 있게 분석하였다. 이를 기초로 현재의 농촌 실정에 적합한 조사모집단을 새롭게 구성하였고, 현재의 농촌 환경을 반영할 수 있는 층화 기준을 마련하여 표본 조사구를 추출하였다. 또한, 논벼를 비롯한 6개 주요작물들에 대한 농산물생산비조사의 정도(精度) 향상을 위해서 각 작물별 주산지를 표본 조사구로 선정하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.393-400
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• 2011

조사비용과 시간과 같은 현실적인 제약하에서 관측단위 (observation unit)의 집합인 집락(cluster)율 추출하는 집락추출법은 대부분의 대형조사(large scale survey) 에서 흔히 사용된다. 특별히 집락내의 관측단위가 매우 유사한 경우, 집락 내의 모든 관측치를 조사하는 대신 일부를 추출하여 조사하는 이단계 집락 추출법이 선호된다. 이단계 집락추출법의 적용시 집락인 1차추출단위 (Primary Sampling Unit; PSU)와 관측단위인 2차추출단위(Secondary Sampling Unit; SSU)의 표본수 결정은 주어진 비용과 표본으로부터 계산되어지는 통계량의 정도에 의존한다. 본 연구에서는 기존의 1차추출단위의 크기가 동일하다는 가정하에서 유도된 최적 PSU와 SSU 표본크기 산출과정을 일반화하여 1차추출단위의 크기가 같지 않을 경우의 최적 표본크기를 유도하고 그 결과를 제 4차 퇴원환자조사를 위한 표본추출 방안에 적용하여 기존방법과 비교하였으며 이를 바탕으로 제 7차 퇴원환자조사를 위한 표본크기를 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1249-1263
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• 2009

표본수 결정에서 요구되는 검정력 함수는 연구가설에 상응하는 가장 적절한 검정방법에 의한 것이어야 한다. 의학연구의 논문에 자주 나타나는 순위자료 또는 범주형 빈도자료의 분석에는 비모수적 방법이 적절하며, 본 논문에서는 단변량 및 이변량 순위변수에 대한 윌콕슨-만-휘트니(Wilcoxon-Mann-Whitney; WMW) 검정법에 의한 표본수 결정방법을 제시한다. 단변량 순위변수의 윌콕슨 검정에서는 귀무가설과 대립가설 하의 분산을 이용한 표본수 공식이 귀무가설 하의 분산만 이용한 표본수 공식보다 정확하지만, 대립가설 하의 분산식에 나타나는 확률값이 일반적으로 알려져 있지 않으므로 이 확률값의 추정이 문제가 된다. 모의실험으로 두 방법에 대한 장, 단점을 알아본다. 효능과 안전성의 이변량 순위변수에서는 이변량 WMW 검정법에 의한 표본수 결정방법이 모수적 검정법에 의한 표본수 결정방법보다 더욱 바람직하다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.183-194
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• 2007

이 논문에서는 두 독립인 이항 확률의 비교에서 이항 확률 중 하나 또는 모두가 0.05보다 작을 경우의 두 확률의 비교에 대한 표본수 계산의 문제를 다루었다. Whitte-more(1981)는 여러 공변량에 근거한 로지스틱 회귀를 이용하여 극소 확률의 경우에 대한 수정 표본수 공식을 제안하였다. 이를 독립된 비율의 비교에 적용하여 이로부터 계산한 표본수는 일반적으로 많이 사용하는 근사 정규 방법, 특히 극소 비율의 비교에 대한 방법이 아닌 근사 정규 방법의 표본수 보다도 훨씬 큰 표본수를 제시하고 있다. 그러므로, 응용분야의 통계인들은 극소 반응 확률에 근거한 임상 시험을 계획할 경우 계획의 단계에서 의도하는 검정력을 확보하기 위해 교과서에 제시된 표본수 공식이나 부표에 의존한다면 위험할 수 있음을 이 논문의 결과가 말해 주고 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.527-540
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• 2020

이상치에 대한 적절한 선별과 배제없이 모든 데이터를 종합적으로 분석하게 되는 경우 데이터 분석을 통해 얻은 결과의 신뢰성과 해석의 일반성에 치명적인 위협을 받을 수 있다. 따라서 데이터의 분석 과정에서 이러한 이상치를 판별하고, 이상치가 통계량, 통계적 모형에 어떠한 영향을 주는 지에 대한 분석은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. Hampel이 영향함수를 활용하여 이상치를 판별할 수 있는 방법을 소개한 이후, 이상치를 판별하기 위한 방법론으로 영향함수가 폭넓게 활용되어 왔다. 영향함수에는 경험적 영향함수와 표본영향함수가 있으며, 경험적 영향함수를 활용해 표본영향함수를 근사 추론하여 하나의 관측값이 제거되었을 때 통계량에 미치는 영향을 예측하는 방법론이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차의 표본영향함수 유도를 통해 경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이를 살펴 본다. 또한 경험적 영향함수로 표본영향함수를 근사하는 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 경험적 영향함수의 보정으로 표본영향함수를 근사 추론하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 제안한 추론 방법의 타당성을 확인한다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제16권1호
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• pp.53-57
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• 2013

목적: 임상 연구의 통계 분석에 있어서 표본수 산출의 의미와 기본 방식에 대해서 알고자 한다. 대상 및 방법: 자료의 분류, 연구 디자인 및 도출하고자 하는 결과의 성격에 따라 각기 다른 식을 적용시켜 표본수를 산출 한다. 결과: 표본수 산출은 임상 연구를 시작하기 전에 선행되어야 하며, 적절한 표본수 산출은 유의한 결론 도출에 필수 불가결하다. 결론: 표본수 산출은 에러나 작은 변수에 민감하기 때문에 특정 식에 적용시킬 때는 주의를 요한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제20권
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• pp.97-102
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• 1991

조사통계는 정부통계 작성이 시초였으며 정부통계는 해방후 정부수립과 동시에 기본적인 항목만 생산되었으나 1961년 장기적인 경제발전계획의 수립과 추진을 위한 경제기획원 발족이 활성화의 계기가 되었다. 1963년에는 경제활동 인구조사에서 전수조사가 아닌 표본조사를 처음 적용하였으며, 1991년 1월 조사 통계국이 통계청으로 승격되어 다양한 분야의 수준높은 통계작성과 통계에 대한 신뢰성 제고가 가능케 되었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.515-530
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• 2015

통계 교육에서 표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적으로 올바르고 합리적인 의사결정을 하기 위해 강조되어야하는 개념이다. 그럼에도 불구하고 표본과 표집 개념을 어떻게 지도하는지에 관해서는 충분히 연구되지 않은 상황이다. 이에 본고에서는 표본 지도에 대한 시사점을 얻기 위하여 국외 교육과정 및 지도 사례를 중심으로 표본이 어떻게 지도되는지 살펴보았다. 특히, 표본 개념의 두 요소인 표본대표성(sample representativeness)과 표집변이성(sampling variability)을 중심으로, 호주, 뉴질랜드, 영국, 미국의 교육과정을 분석했다. 또한 외국 교과서와 선행 연구의 표본 지도 사례를 분석하였다. 이를 토대로, 표본 지도에 관하여 첫째, 자료수집, 분석, 결과 해석이라는 통계적 탐구과정의 경험과 함께 지도하고, 둘째, 현재 지도시기보다 빨리 지도하고, 셋째, 표본대표성 뿐만 아니라 표집변이성을 고려하여 지도하고, 넷째, 효과적인 지도를 위해 공학 도구를 활용해야 한다는 시사점을 도출하였다.