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문제 정의
- 연간 판매액을 관심대상 변수로 설정했다. 결과적으로 표본조사를 통해 전국 어가의 연간 판매액에 대한 모집단 평균을 추정하는 것을 고려한 것이다. 무응답은 어업형태에 따라 응답률이 다른 것으로 설정했기 때문에 조정층 구성에 있어서 어업형태 변수가 응답경향을 나타내는 변수에 해당한다.
- 단위무응답 가중치 조정을 효과적으로 하기 위해 조정층 구성과정에서 어떤 점들이 고려될 필요가 있는지 살펴보았다. 물론 제시된 제한적인 연구결과를 통해 이론적으로 완성된 해답을 얻을 수 있는 것은 아니다.
- 수가 너무 작아서 무응답 조정 상수 산출과정 이 불안정해 질 수 있다. 따라서 D를 기초로 조정 층의 개수를 적 정한 수준으로 조정하면서 무응답 편향을 제 거하고 동시에 분산을 줄이는 조정층 구성방안을 모색하게 된다. 이런 목적을 달성하기 위해서는 응답경향을 설명해 주는 변수와 예측평균을 설명해 주는 변수를 조화롭게 선택해 조정층을 구성하는 것이 필요하다.
- 하지만 예측평균을 기준으로 조정 층을 구성하게 되면 관심변수가 달라지는 경우 조정층 구성도 변경되어야 하기 때문에 실제 적용에 있어서 현실적으로 상당한 어 려움이 따를 수 있다. 따라서 여 기서는 특정 변수에 초점을 맞추어 구성한 조정 층을 변경하지 않고 다른 관심변수에 대해서도 동일한 조정층을 사용해 무응답 가중치 조정을 하는 경우 어떤 결과가 발생하는지 살펴보기로 한다.
- 따라서 여기서는 2000년 우리나라 어 업총조사 자료를 기초로 실제 어가 관련 표본설계를 하는 경우 어떤 변수들을 사용해 무응답 조정층을 구성하는 것이 효과적 인지 실증분석을 통해 논의해 보기로 한다. 2장에서는 무응답 가중치 조정과 관련된 이론을 정 리하고, 3장에서는 어 가조사를 위한 표본설계에서 무응답 조정층 구성방법에 따른 효율성을 비교분석해 보기로 한다.
- 이용해 모의실험을 수행했다. 모의실험을 위해 전체 어가 모집단에서 표본을 추출하고, 이 중 일부 표본에 대해서 주어진 무응답 패턴 및 응답률에 따라 무응답을 발생시키고, 다양한 변수를 활용해 무응답 조정층을 구성한 후 가중치를 조정하는 경우, 편향과 RMAE (Root Mean Squared Error)를 기준으로 조정층 구성방법에 따른 효과를 실증적으로 분석해 보고자 한다. 실제 조사 자료를 이용한 모의실험 과정을 정 리하면 다음과 같다.
- 본 연구에서는 단위무응답에 대한 처리 방법으로 추정량의 정확성(accuracy)을 향상시키기 위해 단위 무응답 조정층(adjustment cell)을 활용하여 편향을 줄이는 동시에 효율성도 제고할 수 있는 조정 층 구성 방안에 대하여 논의하고자 한다. 무응답 조정층을 구성하는데 있어서 일반적으로 사용되는 방법은 두 가지로 정리된다.
- 성한 후 각 조정증내에서 응답률을 계산하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 조정증을 구성해 ㈣를 추정한 값을 식 (2.1)에 대입해 설계가중치를 보정함으로써 편향을 줄이는 경우 어떤 방법으로 무응답 조정층을 구성하는 것이 효과적 인지 살펴보고자 한다. 만약 단위 i가 조정층 c에 속하는 경우 가장 간단한 방법은 다음과 같이 Φi를 해당 조정층 내의 전체 단위 중 응답한 단위의 비율로 추정하는 것이다.
- 따라서 실제 사례를 이용해 무응답 조정층 구성방식에 따라 무응답 가중치 조정 이 추정 결과에 미치는 영향을 살펴보는 것이 조정층 구성에 따른 효과를 이해하는데 도움이 될 것이다. 이런 점을 고려해 다음 절에서는 2000년 어 업총조사 자료를 이용해 표본조사에서 무응답 가중치 조정층 구성방법이 추정의 정확성에 미치는 영향을 살펴보기로 한다.
- 구성했다. 이런과정을 통해 만들어진 조정층을 선박톤수와 별 관계가 없는 양식면적이나 비동거 종사자수(이하 종사자수) 등에 대한 모집단 주정문제에서 무응답 조정 가중치 산출을 위해 사용하는 경우를 고려해 보기로 한다. 여기서는 표 3의 내용중 전체 무응답률이 30%인 경우, 조정 층 구성 방법 중 주요 관심대상인 [3], [6] 및 [9] 에 대한 분석 결과만을 비교해 보기로 한다(모의 실험 결과 무응답률이 20%인 경우에도 큰차이가 없었음).
- 참고로 연속형 변수인 선박톤수의 경우 7개 범주(0톤 이하, 0~1톤, 1~2톤, 2~4톤, 4~5톤, 5~10톤, 10톤 이상)로 구분해 조정층 구성에 사용했다. 이와 같이 다양한 특성을 갖는 변수들을 기준으로 조정층을 구성하는 경우 무응답을 보정한다는 측면에서 어떤 차이가 발생하게 되는지 분석했다.
가설 설정
- 모의실험을 위한 표본은 편의상 전국에서 1, 200어가를 층화추출하는 것으로 가정했다. 시도별로 최소 40가구 이상의 표본 어가를 확보하도록 하기 위해 각 시도별로 25가구씩 배정한 후 나머지 925가구에 대해서는 각 시도별 어가수에 비례배분하는 것으로 시도별로 표본크기를 정하고 어가를 층화추출했다.
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