• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.755-760
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• 1999

In multivariate stratified sampling surveys it is general to use a few stratification variables which are highly correlated with the important variables at design stage. But there might be some secondary study variables which are not so highly correlated with those stratification variables. In that case it is not efficient to use the same type of estimator due to the secondary variables as the one base on the important variables. A post-stratified estimation is proposed to increase the efficiency of the estimator with existence of secondary variables. The proposed method is illustrated with a set of fishery household population survey data.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.547-559
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• 2023

표본조사에서 무응답의 적절한 처리는 추정의 정확성을 향상한다. 결측 메카니즘이 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random)인 경우에서는 이를 적절히 처리할 수 있는 다양한 방법이 연구되었다. 무응답이 발생하였을 때 사용하는 평균 추정량으로 흔히 성향점수보정 추정량이 사용되며 MAR 또는 MCAR 무응답인 경우, 알려진 표본 가중치와 타당한 방법으로 추정된 응답확률을 사용할 수 있으므로 성향점수보정 추정량은 불편추정량이 된다. 그러나 관심변수 값에 영향을 받는 무응답인 MNAR (missing not at random) 무응답에서는 정확한 응답확률을 구하는 것이 어려워 성향점수보정 추정량에 편향이 발생할 수 있다. Chung과 Shin (2017, 2022)은 무정보적 표본설계에서 MNAR 무응답이 발생하였을 때 평균 추정의 정확성을 향상하는 방법으로 단일 사후층화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 정보적 표본설계를 사용하고, MNAR 무응답이 발생한 경우에서 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성 향상을 위한 이중 사후층화 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.173-186
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• 2011

본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.285-291
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• 2010

제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제7권2호
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• pp.53-69
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• 2006

표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.