The Korea National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES) consists of Health Interview Survey, Health Behaviour Survey, Nutrition Survey, and Health Examination, and is designed to produce a broad range of descriptive health and nutritional statistics for sex and age subdomains of the population. These data can be used to measure and monitor the health and nutritional status of the population of Korea. The survey has been conducted three times from 1998. The Korea Centers for Disease Control and Prevention(KCDC) is preparing for the 4th survey which is to be conducted from 2007 through 2009. This study is to design a sample for the 4th survey. The main new feature of the sampling design is using a rolling sampling design method. Since KCDC has imposed some operational requirements, e,g., the needs of producing the annual national statistics and of year-round data collection by some regular staffs, a rolling sampling design method is introduced. This is the first time in history of applying a rolling sampling design for a national-wide large scale survey in Korea. Bringing in the rolling sampling, measurement variation due to different data collectors may be minimized.
In this study, we newly define the Total Survey Error(TSE) in exit poll and investigate the TSEs of the exit poll survey for the 18th general election of 2008 to analyse the cause of the exit poll prediction error. To explore the main cause and effect of the total survey error, the total survey error was divided by the sampling error which comes from sampling process of poll stations and the non-sampling error which comes from selecting voter and collecting responses from sampled voters in each electoral district. We consider the relationship between non-response rates and total survey error as well as non-sampling error. Also, we study the representativeness of the exit poll sample by comparing the sex/age distribution of the exit poll data and the National Election Commission poll data.
The purpose of this study is to propose a method of designing a systematic panel survey at the institutional level to lay the foundation for data-based decision-making using vocational training teachers and instructors as the population. In this study, the target population and sampling frame, which are the main elements necessary for planning a panel survey, are proposed. Also based on expert advice and empirical data analysis, the sampling unit and sampling method taking into account the outer and inner variables are presented, comprehensively considering the representativeness of data, the efficiency and sustainability of data collection. As a result of the study, with the unit of the panel as a vocational training institution, a two-stage stratified proportional sampling plan is proposed so that the institution selected as the panel and the vocational training teachers and instructors belonging to the institution can participate in the survey. Based on this, implications for the panel survey sample design are presented.
Ecological methods were reviewed through reports such as environmental impact assessment and damage effect of fishery in the Korean watershed. Survey items in marine ecological field were included: phytoplankton, zooplankton, benthic animal, algae, adult fish, egg and juvenile of fish. A standardization of survey method in the field of community ecology was suggested to consider the convenience, Sequency in Use of device, accuracy of data collected from that. It is necessary that spatial data should be sufficiently acquired toy statistical analysis of biodiversity and spatial comparison. Quantitative sampling method must be inevitably adopted based nature of biota and geographical type of the survey area. The same sampling method can make the data compared spatially but can't be applicable in all area. Standardizing survey method should be by no means under certain restriction of study and would become different according to survey environments. The first thing is minutely understanding about ecological character of biota inhabiting in certain area, and then determining survey method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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pp.435-443
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2015
Two phase sampling design is useful to increase estimation efficiency using deep stratification, improved non-response adjustment and reduced coverage bias. The same sampling units are commonly used for the first and the second phases in complex two-phase sampling design. In this paper we consider a sampling scheme where the first phase sampling units are clusters and the second phase sampling units are list samples. Using selected clusters in first phase requires that we list up elements in the selected clusters from the first phase and then use the list as a secondary sampling frame for the second phase sampling design. Then we select second phase samples from the listed sampling frame. We suggest an estimator based on the complex two-phase sampling design with different sampling units of each phase. Also the estimated variances of the estimator obtained by using classic and replication variance methods are considered and compared using simulation studies. For real data analysis, 2010 Korea Farm Household Economy Survey (KFHES) and 2011 Korea Agriculture Survey (KAS) are used.
This study reports the results of a random sampling telephone survey conducted in the case of the Ulsan mayoral election 2002. We interview at least five times to a respondent who is randomly selected by means of the birthday method from a randomly sampled telephone number list of 1,233 households, We analyze the result of interviewing, such as absence and promise. And we compare the demographic variables of the surveyed sample and those of the population and we also compare the randomly selected sample's voting preference with outcome of the election in various ways. Finally, we discuss difficulty of random sampling with the birthday method and suggest some technical tips to conduct random sampling telephone survey.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2002.06a
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pp.74-84
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2002
본 연구에서는 1970년 Royall에 의해 표본추출방법의 한 대안으로서 다시 주목받기 시작한 균형추출방법(purposive selection or balanced sampling)과 확률추출방법(random sampling)의 장.단점을 층화추출법과 비추정량의 경우를 예로 들어 비교하고자 한다. 균형추출방법은 강건성(robustness)과 효율성(efficiency) 측면에서 확률추출방법은 추출의 간편성과 사회적 인식 측면에서 각각의 장점을 지니고 있는 것으로 볼 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.443-449
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2017
Estimation of population proportion like the distribution rate of LED TV and the prevalence of a disease are often estimated based on survey sample data. Population proportion is generally considered as a special form of population mean. In complex sampling like stratified multistage sampling with unequal probability sampling, the denominator of mean may be random variable and it is estimated like ratio estimator. In this research, we examined the estimation of distribution rate based on stratified multistage sampling, and determined some numerical outcomes using stratified random sample data with about 25% of missing observations. In the data used for this research, the survey weight was determined by deterministic way. So, the weights are not random variable, and the population distribution rate and its variance estimator can be estimated like population mean estimation. When the weights are not random variable, if one estimates the variance of proportion estimator using ratio method, then the variances may be inflated. Therefore, in estimating variance for population proportion, we need to examine the structure of data and survey design before making any decision for estimation methods.
In this paper, we have considered the problems of the estimation of the gross areas of a factory site relating to the areas of industrial complex lands based on a statistical forecasting model and the results of a sampling survey. In respect to the data of a gross areas of a factory site, we have only the sizes from 1981-2003. In 2009, the Korea Industrial Complex Corp. conducted a sampling survey to estimate its bulk size, and investigate the demands of its sizes for the next five years. In this study, we have adopted the sampling survey results, and have created a statistical growth model for the gross areas of a factory site to improve the prediction for the areas of a factory site. The three-different parts of data: the results of areas of a factory site by Korea National Statistical Office, imputation results by the statistical forecasting model, and sampling survey results have used as the basis for analysis. The combination of the three-different parts of data has created a new forecasting value of the areas of a factory site through the spline smoothing method.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.2_2
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pp.333-341
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2024
The current public survey performance review extracts samples according to the set screening ratio, and examines the extracted samples to determine the suitability or inadequacy of the survey performance. The examiner directly judges the survey performance submitted by the performer, and extracts it in consideration of various field conditions and topography for each subject. However, it is necessary to secure fairness in the examination as it is extracted with different extraction methods for each subject and the judgment of the examiner. Accordingly, in order to automate sampling for public survey performance review, the detailed sampling criteria of the reviewer were investigated to prepare a volume calculation table, and the automation of sampling using Python was studied. In addition, by reviewing items that can and cannot be automated, the application of the automated decision tree algorithm of sampling was reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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