본 논문은 조사원이 기록한 가구의 현장방문내용을 분석함으로써 응답자의 부재(noncontact)와 거부(refusal)가 무응답 오차에 미치는 영향을 살피고자 한다. 통계 자료의 품질은 무응답률과 무응답 오차에 의해 결정되고, 응답률은 통계자료의 신뢰성 평가를 위한 척도로 사용되기도 한다. 가구를 대상으로 하는 조사에서 무응답 유형은 크게 부재와 거부의 형태로 나뉘고, 이들 무응답 유형이 무응답 오차에 미치는 영향은 다르다. 이에 본 논문은 무응답 유형에 따른 무응답 편향을 측정하고, 무응답 오차에 영향을 미치는 가구의 무응답 유형을 찾는데 그 목적이 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.53-64
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2014
조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 가운데 하나는 무응답이라 할 수 있으며 무응답 대체에 대한 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 특히 대통령 선거와 같은 민감한 주제에 대한 선거에서는 무응답 대체가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형에 기반을 둔 대체 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 모형에 기반을 둔 대체 방법에서는 무응답 체계의 가정에 따라 무응답 모형을 구축할 수 있으며 무응답 체계에 따라 각기 다른 대체 결과를 제공할 수 있다. 모형에 기반을 둔 무응답 대체 및 추정에서 적절한 무응답 체계의 가정은 정확한 모형 추정을 위한 매우 중요한 전제 조건이다. 그러나 무응답 체계의 가정에 대한 검증 절차는 아직 정확한 해법이 알려지지 않은 상황이다. 본 연구에서는 실제 자료를 이용한 모형적합을 통하여 무응답 체계 가정에 대한 정확도를 비교하고자 하였다. 2012년에 시행된 18대 대통령 선거과정에서 수행된 출구조사 결과를 이용하여 무응답 체계의 가정에 대한 검증과 모형에 의한 예측 정확도를 비교하였다. 무응답 모형의 추정과 무응답 대체를 위하여 EM 알고리즘에 기반을 둔 최대우도 추정방법을 이용하였으며 예측 결과를 비교하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error)를 이용하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.317-323
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2009
Recently not even government polices but small town decisions are based on the survey data/information, so the most of government agencies/organizations demand various sample surveys in each fields for more detail information. However in conducting the sample survey, nonresponse problem rises very often and it becomes a major issue on judging the accuracy of survey. For that matters, one solution ran be using the administration data. However unfortunately most of administration data are restricted to the common users. The other solution can be the imputation. Therefore several method, of imputation are studied in various fields. In this study, in stead of the simple regression imputation method which is commonly used, factor score regression method is applied specially to the incomplete data which have the unit and item misting values in survey data. Here for simulation study, Consumer Expenditure Surveys in Korea are used.
조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.
사회조사에서 추상적 개념은 타당성과 신뢰성이 보장된 측정도구를 사용하여야 한다. 그와 같은 측정도구에 의해 도출된 관측점수는 타당한 관측점수와 편향된 관측점수와 오차로 나눌 수 있으며 편향된 값의 유무가 타당성과 연관되어 있으며 오차값의 유무가 신뢰성과 연관되어 있다. 측정도구가 타당도 및 신뢰도를 만족하는 지를 보기 위한 기법들이 많이 존재한다. 예를 들면 요인분석을 통한 구성타당도, 크론바흐 알파 값에 의한 내적일치도 등을 들 수 있다. 본 연구에서 크론바흐알파값의 계산은 표본을 통해서 도출되는 데 복잡한 표본설계와 무응답이 발생했을 때 크론바흐알파값의 추정법에 대해 살펴본다. 제안된 기법에 대한 모의실험으로 다변량정규분포를 사용하여 기존의 여러 다른 크론바흐알파값의 추정기법과 비교분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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