Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.13
no.21
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pp.81-90
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1990
In stratified random sampling a simple random sample must be taken in each stratum to reduce the maximum gain in precision given the minimum cost. The purpose of this paper is to deal with the propertics of the estimates and variances and obtain the economic design of stratified random sampling through the optimum allocation of the sample sizes. In addition, the between stratum variation and the within stratum variation is stratifying the population are described.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.2
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pp.535-543
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2003
A ranked set sample version of the sign test is proposed for testing hypotheses concerning the quantiles of a population characteristic by Kaur, et. al(2002). In this paper, we proposed the ranked set sample Wilcoxon signed rank test for quantiles under equal allocation. We obtain the asymptotic property and the asymptotic relative efficiencies of the proposed test statistic with respect to Wilcoxon signed rank test of simple random sample for quantiles under equal allocation. We calculate the ARE of test statistics, the proposed test statistic is more efficient than simple random sampling for all quantiles. The relative advantage of ranked set sampling is greatest at the median and tapers off in the tails.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.2
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pp.563-573
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2000
In this thesis, we propose the test statistic for ordered alternatives on c-sample ranked set samples(RSS). The proposed test statistic JRSS is Jonckheere type statistic using the median of the i-th samples in each cycle. We obtained the asymptotic property of the proposed test statistic and the asymptotic relative efficiencies of the proposed test statistic with respect to J SRS which Jonckheere type statistic on simple random samples(SRS). From the simulation works, J RSS is superior to J SRS. We compared the empirical powers of J RSS with respect to U RSS on ranked set sample and U SRS on simple random sample using all samples, which are proposed by Kim, Kim and Lee(1999). The powers of J RSS are nearly the same values when entire sample size is large. J RSS is superior to U RSS. J RSS is simpler than U RSSon calculating process.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.04a
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pp.153-165
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2001
In this paper we point out another advantage of systematic sampling over simple random sampling, which have not yet been spelled out in the literature. After a single sample is drawn by a sampling scheme, it is important to check whether the achieved sample represents the pupulation well or out. Therefore, a sampling scheme which avoids the possibility of selecting non-preferred samples is desirable. The simulation results are given to illustrate that, in the ordered population, the possibility of selecting non-preferred sample by systematic sampling is lower than that by simple random sampling.
In this paper we point out another advantage of systematic sampling over simple random sampling, which have not yet been spelled out in the literature. After a single sample is drawn by a sampling scheme, it is important to check whether the achived sample represents the population well or not. Therefore. a sampling scheme which avoids the possibility of selecting non-preferred samples is desirable. The simulation results are given to illustrate that, in the ordered population, the possibility of selecting non-preferred sample by systematic sampling is lower than that by simple random sampling.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2000.11a
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pp.157-168
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2000
In this paper we point out another advantage of systematic sampling over simple random sampling, which have not yet been spelled out in the literature. After a single sample is drawn by a sampling scheme, it is important to check whether the achived sample represents the population well or not. Therefore, a sampling scheme which avoids the possibility of selecting non-preferred samples is desirable. The simulation results are given to illustrate that, in the ordered population, the possibility of selecting non-preferred sample by systematic sampling is lower than that by simple random sampling.
The Korean bottom trawl survey has been deployed on a regular basis for about the last decade as part of groundfish stock assessments. The regularity indicates that they sample groundfish once per grid cell whose sides are half of one latitude and that of one longitude, respectively, and whose inside is furthermore divided into nine nested grids. Unless they have a special reason (e.g., running into a rocky bottom), their sample location is at the center grid of the nine nested grids. Given data collected by the survey, we intended to show how to appropriately estimate not only the survey index of a fish stock but also its uncertainty. For the regularity reason, we applied the systematic sampling theory for the above purposes and compared its results with a reference, which was based on the simple random sampling. When using the survey data about 11 fish stocks, collected by the spring and fall surveys in 2014, the survey indices of those stocks estimated under the systematic sampling were overall more precise than those under the simple random sampling. In estimates of the survey indices in number, the standard errors of those estimates under the systematic sampling were reduced from those under the simple random sampling by 0.23~27.44%, while in estimates of the survey indices in weight, they decreased by 0.04~31.97%. In bias of the estimates, the systematic sampling was the same as the simple random sampling. Our paper is first in formally showing how to apply the systematic sampling theory to the actual data collected by the Korean bottom trawl surveys.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.1
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pp.131-142
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1999
Estimators for domains and approximate estimators of their variance are derived using post-stratified complex sample. Furthermore we propose an adjusted variance estimator of a domain mean in case of considering the post-stratified complex sample as simple random sample. A simulation study based on the data of Farm Household Economy Survey is presented to compare variance estimators numerically. From the study we showed that our adjusted variance estimator compensate for the under-estimation problem considerably.
This paper proposes the two-sample comparison us-ing sign test based on ranked-set sample(RSS). We investigate the asymptotic properties of the proposed test statistic and compare the asymptotic relative efficiencies of the proposed test statistic with re-spect to Mann-Whitney-Wilcoxon test statistic based on RSS and Mann-Whitney-Wilcoxon test statistic based on the simple random sample(SRS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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