• 제목/요약/키워드: Sensitive question

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A Conditional Unrelated Question Model with Quantitative Attribute

  • Lee, Gi Sung;Hong, Ki Hak
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권3호
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    • pp.753-765
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    • 2001
  • We suggest a quantitative conditional unrelated question model that can be used in obtaining more sensitive information. For whom say "yes" about the less 7han sensitive question .B we ask only about the more sensitive variable X. We extend our model to two sample case when there is no information about the true mean of the unrelated variable Y. Finally we compare the efficiency of our model with that of Greenberg et al.′s.

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Combined Procedure of Direct Question and Randomized Response Technique

  • Choi, Kyoung-Ho
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권2호
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    • pp.275-278
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    • 2003
  • In this paper, a simple and obvious procedure is presented that allows to estimate $\pi$, the population proportion of a sensitive group. Suggested procedure is combined procedure of direct question and randomized response technique. It is found that the proposed procedure is more efficient than Warner's(1965).

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민감한 이항특성에 대한 신뢰구간 : 직접질문법과 간접질문법 (Confidence Interval for Sensitive Binomial Attribute : Direct Question Method and Indirect Question Method)

  • 류제복
    • 응용통계연구
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    • 제28권1호
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    • pp.75-82
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    • 2015
  • 본 연구에서는 민감한 이항특성에 대한 신뢰구간 추정에 직접질문법과 간접질문법을 사용한다. 간접질문법으로 응답자들의 응답부담을 줄여주기 위해서 확률장치를 사용하는 Warner (1965)의 확률화응답기법(RRT)을 고려한다. 두 방법에 의한 신뢰구간을 비교하기 위해서 평가기준으로 평균포함확률(MCP), 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 그리고 평균기대폭(MEW)을 사용한다. 수치적 비교 결과 RRT의 MCP가 명목수준()을 크게 초과하여 보수적이고 MEW도 매우 크다. 따라서 이들을 보완해 주어야 실제적으로 간접질문법의 유용성을 높일 수 있다.

Filtered Randomized Response Technique

  • Choi, Kyoung-Ho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제13권2호
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    • pp.319-326
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    • 2006
  • Randomized response technique is a survey technique for eliminating evasive answer bias. This technique is popular in social survey for sensitive issues. In this paper we present a simple and obvious procedure for estimating the population proportion of a sensitive group. Here, we shows the weak point in the method of Kim and Warde (2005). Also, it is found that the proposed procedure is more efficient than the ones of Warner (1965) and Kim and Warde (2005). Lastly we discuss the conditions that the suggested method will be more efficienct.

A Conditional Indirect Survey Method

  • 이기성;홍기학;손창권;남기성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제13권1호
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    • pp.35-45
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    • 2002
  • For improving the quality of survey dat a of sensitive character, we suggest a conditional in direct survey method. In th at method, only the respondents who answer directly to the less sensitive question respond indirectly to the more sensitive one by using the one sample unrelated question randomized response technique with the known $\pi_y$, the true proportion of unrelated group Y. We extend it to two sample method when $\pi_y$ is unknown. We also consider the case that people who possess less sensitive character answer untruthfully. Finally we compare our method with the methods of Greenberg et al. and Carr et al..

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층화 3단계 무관질문모형 (The Three-Stage Stratified Unrelated Question Model)

  • 이기성;홍기학;손창균
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권4호
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    • pp.423-431
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    • 2011
  • 본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 조사하고자 하는 모집단이 여러개의 층으로 구성되어 있는 경우에, 김종호등 (1992)이 제안한 2단계 무관질문모형에서 사용한 단순임의 추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 모비율에 대한 추정뿐만아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 2단계 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 층화 2단계 무관질문모형을 층화 3단계 무관질문 모형으로 확장하였다. 또한, 제안한 2단계와 3단계 층화 무관질문모형들에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적 배분 문제를 고려하여 다루었다. 마지막으로 층화 2단계 무관질문모형과 층화 3단계 무관질문모형과의 상대효율을 비교하였으며, 그 결과 층화 3단계 무관질문모형이 층화 2단계 무관질문모형보다 효율성면에 있어서 더 우수함을 알 수 있었다.

층화 및 층화 이표본 조건부 무관질문모형 (A Stratified and Two Sample Stratified Conditional Unrelated Question Model)

  • 이기성
    • Journal of the Korean Data Analysis Society
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    • 제20권6호
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    • pp.2883-2893
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    • 2018
  • 본 논문에서는 모집단이 층으로 구성되어 있고 얻고자 하는 속성이 민감할 때, 덜 민감한 속성 B와 강요응답으로 구성되어 있는 확률장치를 통해 "예"라고 응답한 사람들에게만 민감한 속성 A 와 무관한 속성 Y를 포함하고 있는 Greenberg et al.(1969)의 무관질문모형을 사용하도록 하여 모집단이 층화된 경우 층화추정을 위한 층화 조건부 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 제안한 층화 조건부 무관질문모형에서 각 층에 표본을 배분할 때 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 또한 층화 조건부 무관질문모형을 무관한 속성이 미지인 경우 두 개의 독립표본을 이용하는 층화 이표본 조건부 무관질문모형으로 확장하였으며, 제안한 층화 이표본 조건부 무관질문모형의 두 번째 단계에서 사용되는 h층의 표본의 크기에 대한 최적값을 도출하여 최소분산을 구하였다. 마지막으로 층화 조건부 무관질문모형이 층화 무관질문모형과 층화 Carr et al.(1982)의 모형보다 효율적이 되는 조건을 제시하여 일정한 조건하에서 제안한 모형이 기존 모형들보다 효율적임을 보였으며, 제안한 층화 조건부 무관질문모형이 ${\pi}_{h2}$ 값이 작고 ${\pi}_{hy}$ 값이 작을수록 층화 Carr et al.(1982)의 모형보다 효율적임을 수치적으로 보였다.

층화이중추출법에 의한 양적속성의 무관질문모형 (Unrelated question model with quantitative attribute by stratified double sampling)

  • 이기성;홍기학
    • 응용통계연구
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    • 제8권1호
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    • pp.27-38
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    • 1995
  • 본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 층으로 구성되어 있을 때, 층의 크기를 모르는 경우 층화표본을 위하여 이중추출법을 이용하는 층화이중추출법에 의한 양적속성의 무관질문모형을 제안하였다. 그리고, 층화이중추출에 있어서 각 층의 표본배분에 관해 비례배분, 최적배분으로 나누어 각 층의 크기를 알고 있는 경우에 층화추출법에 의한 양적속성의 무관 질문모형과 그 효율성을 비교하였다.

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층화 집락 반복계통 무관질문모형에 관한 연구 (A Study on the Stratified Cluster Replicated Systematic Unrelated Question Model)

  • 이기성
    • 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.

A CONDITIONAL UNRELATED QUESTION RANDOMIZED RESPONSE MODEL

  • Lee, Gi-Sung;Hong, Ki-Hak
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제8권1호
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    • pp.253-260
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    • 2001
  • In this paper we suggest a conditional unrelated question randomized response model by using the Carr et. al.’s model(1982) and Greenberg et. al.’s model(1969). Our model can obtain more comprehensive information about the sensitive character A. We suggest the conditions that make our model efficient compared with models of Greenberg et. al. and Carr et al..