• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.417-427
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• 2015

표본의 대표성을 측정하기 위한 척도로 응답률이 사용된다. 즉 높은 응답률일수록 표본의 대표성을 더 잘 나타낸다고 할 수 있다. 그러나 높은 응답률이라 할지라도 무응답이 존재하는 것이므로 표본의 대표성을 설명하기에는 한계가 있는 경우가 발생한다. 그래서 Schouten 등 (2009)에서는 R-indicator라는 새로운 척도를 제시하여 표본의 대표성을 더 설명할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 R-indicator도 표본에 의해 추정되어야 한다는 것에 착안하여 그것에 관한 새로운 추정량을 제시한다. 또한 여러 모의실험하에 R-indicator의 대표성으로써의 설명력과 제안된 추정량의 편향과 효율을 기존의 추정량과 비교분석하며 실제자료에도 제안한 추정량을 적용하여 표본의 대표성을 설명한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권3호
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• pp.515-530
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• 2015

통계 교육에서 표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적으로 올바르고 합리적인 의사결정을 하기 위해 강조되어야하는 개념이다. 그럼에도 불구하고 표본과 표집 개념을 어떻게 지도하는지에 관해서는 충분히 연구되지 않은 상황이다. 이에 본고에서는 표본 지도에 대한 시사점을 얻기 위하여 국외 교육과정 및 지도 사례를 중심으로 표본이 어떻게 지도되는지 살펴보았다. 특히, 표본 개념의 두 요소인 표본대표성(sample representativeness)과 표집변이성(sampling variability)을 중심으로, 호주, 뉴질랜드, 영국, 미국의 교육과정을 분석했다. 또한 외국 교과서와 선행 연구의 표본 지도 사례를 분석하였다. 이를 토대로, 표본 지도에 관하여 첫째, 자료수집, 분석, 결과 해석이라는 통계적 탐구과정의 경험과 함께 지도하고, 둘째, 현재 지도시기보다 빨리 지도하고, 셋째, 표본대표성 뿐만 아니라 표집변이성을 고려하여 지도하고, 넷째, 효과적인 지도를 위해 공학 도구를 활용해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권4호
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• pp.727-743
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• 2014

표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2650-2662
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• 2012

Due to the semantic gap issue, the performance of automatic image annotation is still far from satisfactory. Active learning approaches provide a possible solution to cope with this problem by selecting most effective samples to ask users to label for training. One of the key research points in active learning is how to select the most effective samples. In this paper, we propose a novel active learning approach based on sparse graph. Comparing with the existing active learning approaches, the proposed method selects the samples based on two criteria: uncertainty and representativeness. The representativeness indicates the contribution of a sample's label propagating to the other samples, while the existing approaches did not take the representativeness into consideration. Extensive experiments show that bringing the representativeness criterion into the sample selection process can significantly improve the active learning effectiveness.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.19-39
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• 2017

Taking samples of data and using samples to make inferences about unknown populations are at the core of statistical investigations. So, an understanding of the nature of sample as statistical thinking is involved in the area of statistical literacy, since the process of a statistical investigation can turn out to be totally useless if we don't appreciate the part sampling plays. However, the conception of sampling is a scheme of interrelated ideas entailing many statistical notions such as repeatability, representativeness, randomness, variability, and distribution. This complexity makes many people, teachers as well as students, reason about statistical inference relying on their incorrect intuitions without understanding sample comprehensively. Some research investigated how the concept of a sample is understood by not only students but also teachers or preservice teachers, but we want to identify preservice secondary mathematics teachers' understanding of sample as the statistical literacy by a qualitative analysis. We designed four items which asked preservice teachers to write their understanding for sampling tasks including representativeness and variability. Then, we categorized the similar responses and compared these categories with Watson's statistical literacy hierarchy. As a result, many preservice teachers turned out to be lie in the low level of statistical literacy as they ignore contexts and critical thinking, expecially about sampling variability rather than sample representativeness. Moreover, the experience of taking statistics courses in university did not seem to make a contribution to development of their statistical literacy. These findings should be considered when design preservice teacher education program to promote statistics education.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.69-82
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• 2017

R-지수(representativeness indicator)는 무응답이 발생했을 때 표본의 대표성을 나타내주는 지표이다. 표본의 대표성은 모수 추정의 정확성(accuracy)과 관계가 있으며 정확성은 편향(bias)와 관계가 있다. 따라서 표본의 대표성을 나타내는 R-지수가 높으면 대표성이 높아 편향이 없고 정확성이 높은 결과를 얻을 수 있다. R-지수는 일반화선형모형의 로짓 또는 프로빗 모형을 적합한 후 얻어진 경향 점수(propensity score)에 의해 계산된다. 본 논문에서는 R-지수와 이질적인 층별 응답률과의 관련성을 연구하였으며 편향, 제곱근 RMSE 등과 같은 비교통계량이 무응답에 얼마나 민감한지 등을 모의실험을 통하여 살펴보았다. 또한 변형된 2010년 경제총조사 자료를 이용하여 실제 자료분석도 실시하였다.

• 환경영향평가
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• 제24권6호
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• pp.607-618
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• 2015

국가환경시료은행에서는 과거 환경 재현을 목적으로 다양한 생태계를 대표하는 시료를 채취 저장하고 있다. 지난 5년간 8종의 생태계 시료종이 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취되어 왔으나 수행절차에 대한 비용효율성이나 시료의 대표성에 대한 논리적 통계적 검증은 이루어 진 바 없었다. 따라서 본 연구에서는 시료채취 및 분석과정으로 구성된 표준운영절차의 각 단계에서 비롯되는 불확도(uncertainty) 수준에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 표준운영절차에서 규정된 채취방법에 의해 채취된 두 지역의 침엽수 시료를 대상으로 중복시료(duplicate sample)를 채취하였고, 이에 대한 중복분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석을 실시하였다. 시료채취 및 분석의 각 단계에서 산출된 불확도 수준은 각 해당지역 대표시료에 대한 측정불확도로 통합되었다. 그 결과 시료채취단계와 분석단계 중 측정불확도의 대부분은 시료채취단계에서 비롯되고 있음이 확인되었다. 또한 측정불확도 수준을 저감하기 위해서는 표준운영절차에서 규정하고 있는 시료채취방법이 개선되어야 하는데, 본 연구에서 확인된 채취지역의 상대적으로 큰 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)으로 말미암아 지역내에서의 채취대상 개체수를 확대하는 것보다 각 개체에서 채취되는 시료량을 늘리는 것이 비용효율적인 개선에 대한 기준이 되었다. 또한 채취방법이 채취지역에서 분포하는 개체들의 이질성을 충분히 극복하며 대표성을 확보할 수 있는가에 대한 검증으로서 분산분석을 적용한 결과, 지역전체의 변화량보다 국지적 변화량이 더 커야 하는 조건을 제시할 수 있었다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2005년도 춘계 학술대회
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• pp.151-157
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• 2005

한국원자력연구소에서는 토양폐기물의 규제해제를 통한 처리를 위하여 토양의 핵종 및 방사능분석에 대한 절차를 개발하고 있다. 토양의 규제해제를 위한 기반작업으로 대표성 있는 시료를 추출하기 위하여 균질화, 평균화를 거쳐 임의추출(random sample)하는 시료추출의 방법론을 결정하였다. 통계학적인 관점에서의 대표성은 시료추출의 방법론 뿐 만 아니라 시료의 크기를 얼마로 할 것인가에 대한 설계가 선행 되어야 한다. 본 연구에서는 토양폐기물에서 시료를 채취하는 절차에 따라 예비시료를 추출한 후 핵종 및 방사능평가 작업을 수행한 결과를 사용하여 신뢰구간과 오차 한계에 따른 시료의 개수를 산정하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.91-97
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• 2016

This study is concerned about the process capability index in single process. Previous process capability indices have been developed for the consistency with the nonconforming rate due to the process target value and skewness. These indices calculate the process capability by measuring one spot in an item. But the only one datum in an item reduces the representativeness of the item. In addition to the lack of representativeness, there are many cases that the uniformity of the item such as flatness of panel is absolutely important. In these cases, we have to measure several spots in an item. Also the nonconforming judgment to an item is mainly due to the range not due to the standard variation or the shift from the specifications. To imply the uniformity concept to the process capability index, we should consider only the variation in an item. It is the within subgroup variation. When the universe is composed of several subgroups, the sample standard deviation is the sum of the within subgroup variation and the between subgroup variation. So the range R which represents only the within subgroup variation is the much better measure than that of the sample standard deviation. In general, a subgroup contains a couple of individual items. But in our cases, a subgroup is an item and R is the difference between the maximum and the minimum among the measured data in an item. Even though our object is a single process index, causing by the subgroups, its analytic structure looks like a system process capability index. In this paper we propose a new process capability index considering the representativeness and uniformity.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제57권4호
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• pp.413-431
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• 2018

In this study, I developed an activity oriented lesson to support the understanding of probabilistic and quantitative estimating population ratios according to the standard statistical principles and discussed its implications in didactical respects. The developed activity lesson, as an efficient physical simulation activity by sampling with replacement, simulates unknown populations and real problem situations through completely closed 'Closed Box' in which we can not see nor take out the inside balls, and provides teaching and learning devices which highlight the representativeness of sample ratios and the sampling variability. I applied this activity lesson to the gifted students who did not learn estimating population ratios and collected the research data such as the activity sheets and recording and transcribing data of students' presenting, and analyzed them by Qualitative Content Analysis. As a result of an application, this activity lesson was effective in recognizing and reflecting on the representativeness of sample ratios and recognizing the random sampling variability. On the other hand, in order to show the sampling variability clearer, I discussed appropriately increasing the total number of the inside balls put in 'Closed Box' and the active involvement of the teachers to make students pay attention to controlling possible selection bias in sampling processes.