• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.69-80
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• 2006

본 연구에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 집락의 크기가 서로 다른 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락의 크기에 비례하게 추출확률을 부여하는 확률비례추출법(probability proportional to size : pps)을 이용한 확률화응답기법을 제안하고자 한다. 민감한 속성에 대한 모수의 추정치와 분산 및 분산추정량을 구하여 이론적 체계를 구축하고, 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법과 등확률 2단계 추출법에 의한 확률화응답기법의 효율성을 비교해 보고자 한다. 또한, 실제조사를 통해 제안한 확률비례추출법에 의한 확률화응답기법에 대한 실용화의 타당성을 검토하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.1-11
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• 2001

확률비례추출법(pps sampling)에서 표본단위의 추출확률을 결정하기 위하여 크기측도(measure of size:MOS)를 사용한다. 통계청에서 실시하는 일부 대규모조사의 경우 각 표본단위들의 크기측도를 살펴보면 서로 매우 유사한 편임을 알 수 있다. 이런 경우 조사원 업무량을 고려하여 확률비례추출법 대신 단순집락추출법의 사용 필요성이 제시되었다. 본 논문에서는 1997년 통계청의 경제활동인구조사 표본설계법에 두 가지 추출법을 적용하여 평균제곱오차(MSE)와 변이계수(CV)를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.209-222
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• 2013

본 논문에서는 대규모 표본조사에서 많이 나타나는 모집단이 층으로 형성되어 있고, 각 층들이 집락으로 구성되어 있을 때 사용 가능한 층화 집락추출법을 얻고자 하는 정보가 민감할 때 반복계통 무관질문모형에 적용하였다. 먼저 모집단이 집락으로 구성되어 있고, 추출된 집락으로부터 계통표본을 반복적으로 추출하여 민감한 정보를 얻는 데 무관질문모형을 사용한 집락 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 다음으로 제안한 모형을 층화된 모집단에서도 사용할 수 있도록 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형으로 발전시켰으며, 각 층의 집락을 확률비례복원추출 또는 확률비례비복원추출하는 층화 확률비례 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 또한 제안한 층화집락 반복계통 추출법에 의한 무관질문모형에서 각 층의 표본배분하는 문제를 비례배분과 최적배분 측면에서 다루었다. 마지막으로 제안한 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과 집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.39-43
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• 2000

분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제11권1호
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• pp.123-144
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• 2010

지역별 계층별 주거실태 파악을 위한 주거 실태 및 수요조사의 새로운 표본설계는 전국 16개 시도별로 조사결과의 독립추계가 가능하도록 설계하는 것을 원칙으로 하여 총 45개의 층으로 층화한다. 조사의 표본오차 관리 대상 변수로 주택사용면적, 가구소득, 가구주 소득, 가구 생활비 등을 고려하여 표본규모를 결정한다. 각 지역의 표본크기는 기존조사의 결과 중 상대표준오차를 이용하여 결정하고 세부 층에 대한 표본배정은 가구 수의 제곱근비례 배정방법을 적용한다. 표본조사구의 추출은 조사구의 크기에 비례한 확률비례계통추출법으로 추출하고 계통추출에 있어서는 추출단위를 분류지표에 따라 정렬한 후 추출한다. 주택의 재건축, 재개발 등의 변화를 반영하기 위해 신규 아파트 단지를 고려하되 주택은 멸실에 대한 자료를 얻기 어렵기 때문에 신규 주택은 고려하지 않는다. 가중값은 설계가중값, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 통해 추정량과 분산 추정량에 이용한다. 추정의 효율을 살펴보기 위해 분산추정량의 설계효과를 계산한다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.27-34
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• 2004

Horvitz-Thompson(H-T)추정량이 확률비례추정량에 비해 효율이 떨어지는 경우가 있다 이를 극복하기 위해서 2단계 변수변환을 한다. 1단계로는 Midzuno-Sen추출을 적용하기 위해서 보조변수를 변환하고, 이로부터 얻은 포함확률을 H-T추정량에 사용할 때 분산을 줄이기 위해서 2단계로 연구변수를 변환하였다. 이러한 변환을 통해 얻은 추정량과 기존의 PPS 추정량들을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1113-1120
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• 2015

본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 세대별, 연령별 또는 계층별에 따라 조사하고자 하는 모집단이 여러 개의 층으로 구성되어 있고, 각 층이 다지속성으로 되어 있는 경우에, Abul-Ela 등의 다지모형과 Eriksson의 다지무관모형에서 사용한 단순임의추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 다지속성에 대한 모비율의 추정뿐만 아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 다지 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 층화 다지모형에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적배분을 고려하여 다루었다. 또한 층화 다지 확률화응답모형들간의 효율성을 비교해 본 결과 Eriksson의 다지무관모형이 Abul-Ela 등의 다지모형보다 효율적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.669-679
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• 2010

지역교육청 수요자 만족도조사를 위한 표본설계는 경상남도의 2009년 경남지역교육청 고객만족도 조사의 표본크기에 기초하여 시 군별 지역교육청평가에 맞추어 설계하였다. 대도시의 구단위 지역 교육청과 달리 지방의 시 군 교육청은 학생수와 학교수, 학급당 학생수 등의 변동이 크다. 시간 비용 등을 고려하여 전체 표본크기를 작게 하면서도 각 시 군 교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하도록 설계하였다. 경상남도는 10개의 시지역과 10개의 군지역을 가지고 있고, 학생수가 상대적으로 작은 군지역교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하기위해 지역별 평가에 필요한 최소표본을 우선배분한 후, 나머지는 지역별 학급수에 비례배분하였고, 표본학교는 지역과 학교설립유형별로 층화하여 학급수에 비례하여 추출하였다. 표본학교 내에서 조사대상 학생은 2단집락추출하였다. 지역별 추출율의 상이함을 보정하기 위해 가중치를 산정하였다. 조사자료의 분석은 가중치를 적용하여 가중평균, 가중총합 등을 이용하며, 분산의 추정은 통계소프트웨어에서 제공하는 균형반복복제, 잭나이프, 선형화방법 등을 사용할 수 있다.