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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.31 no.5, 2018년, pp.621 - 636
민주원 (한국외국어대학교 통계학과) , 신기일 (한국외국어대학교 통계학과)
Research on the application of informative sampling technique has been conducted in order to reduce the influence of non-response. Chung and Shin (Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004, 2017) showed that the estimation accuracy improved when using exponential response rate information f...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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정보적 표본설계란 무엇인가? | 관심변수와 보조변수 간에 관계가 있고, 표본 추출과정에서 관심변수 또는 보조변수 자료 값을 이용하는 표본설계를 정보적 표본설계(informative sampling)라 한다. 정보적 표본설계는 1990년대 후반부터 연구가 시작되어 2000년대에도 지속적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. | |
표본조사 결과의 정확성에 영향을 주는 무응답을 줄이기 위한 방법은? | 표본조사 결과의 정확성에 영향을 주는 무응답을 줄이기 위한 많은 노력이 수행되고 있다. 이 중 대표적인 것은 실사에서 항목 무응답을 줄이는 것이며 파라 데이터를 이용하여 무응답을 줄이거나 표본 층에서 단위 무응답이 발생한 경우 대체 표본을 사용하는 것이다. 통계적 처리 방법으로는 응답으로 인해 발생한 결측값에 대체값을 사용하여 대체하거나 가중치를 보정하는 방법을 사용한다. 그러나 조사자료에서 얻어진 응답률 정보를 이용하여 추정을 보정함으로써 편향을 줄이는 방법에 관한 연구는 미미하다. | |
기존의 표본설계 방법에 비한 정보적 표본설계의 차이점은? | 두 번째 과정은 표본 추출과정(selection mechanism)으로 자료가 표본에 포함될 확률인표본 포함확률(inclusion probability)은 관심변수와 보조변수 값의 함수가 되며 이 값을 기반으로 표본이 추출된다. 이러한 과정을 통해 얻어지는 정보적 표본설계는 현재 사용되고 있는 표본설계방법을 포함하고 있으며, 기존의 표본설계 방법에 비해 관심변수의 정보를 더욱 적극적으로 사용하는 표본설계라 할 수 있다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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