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반복조사에서 설계요소를 반영한 표본수 결정
Sample size determination using design effect formula for repeated surveys 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.32 no.4, 2019년, pp.643 - 652  

박인호 (부경대학교 통계학과) ,  황현길 (부경대학교 통계학과)

초록
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본 연구에서는 반복조사의 표본재설계에서 설계요소를 반영한 표본수 결정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다단추출과 층화다단추출 등에 적용할 수 있으며 시점간 모집단 구성 변화, 집락효과, 표본할당 등의 주된 설계요소가 갖는 표본오차에 대한 영향력을 구분하여 반영하므로 보다 전략적인 표본수 결정이 가능할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose a method for sample size determination using design effect formulas when a sample is resigned for a repeated survey. The proposed method enables the determination of the sample size by incorporating the impact of various design components to the sampling error through design effect formul...

주제어

#반복조사   #상대표준오차   #설계효과모형식   #층화다단추출  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 농업인 복지실태조사는 농업진흥청 국립농업과학원이 주관하며 5년 주기로 매년 약 4,000여 개의 읍면지역 가구를 대상으로 농촌 특성에 맞는 복지증진 및 지역 개발시책의 수립과 시행 등에 필요한 기초자료의 제공을 목적으로 한다. 매년 특정 부문별 특성을 조사하여 공표함으로써 농촌의 복지실태 상황 등에 관한 변화 추이를 파악하는데, 대부분의 조사항목은 5점 리커트 척도의 만족도로 측정된다.
  • 표본오차에 영향을 줄 수 있는 다양한 설계요소, 예를 들면, 집락내동질성계수, 집락평균표본수, 불균등가중치, 층별 분산분해 및 표본할당 등을 반영하여 표본수를 결정할 수 있다면 좀 더 효율적일 수 있을 것이다. 다음 소절에서는 다단추출과 층화다단추출 하에서 다양한 설계요소를 고려할 수 있는 표본수의 결정 방법에 대해 논의하고자 한다.
  • 본 연구는 반복조사를 위한 표본재설계에서 복합표본설계의 다양한 설계요소를 반영한 표본수 결정의 문제를 다룬다. 2절에서는 단순추출과 비교하여 복합표본설계가 갖는 표본오차 측면의 (비)효율성을 측정하는 설계효과(design effect)에 대해 살펴보고, 조사연구에서 흔히 채택하는 다단추출(multistage sampling)과 층화다단추출(stratified multistage sampling) 하에서 설계요소별 영향력을 표현할 수 있는 설계효과모형식(design effect formula)을 소개한다.
  • 본 연구에서는 반복조사에서 설계요소를 반영한 표본수 결정에 관하여 살펴보았다. 흔히 고려되는 기존조사의 상대표준오차와 표본수에 대비하여 재설계의 목표상대표준오차와 예상표본수의 비례적 관계를 이용한 표본수 결정식 (1.

가설 설정

  • 먼저, D1, D2, D3, D4는 각각 시점간 조사특성 y의 모평균, 표준편차, 비복원추출과 복원추출 기준의설계효과가 동일함을 가정한다. D5는 시점간 불균등가중치로 인한 분산증가분이 동일함을 가정한다.D6는 조사특성 y의 집락내동질성계수가 변함없음을 가정한다.
  • D5는 시점간 불균등가중치로 인한 분산증가분이 동일함을 가정한다.D6는 조사특성 y의 집락내동질성계수가 변함없음을 가정한다.
  • 먼저, D1, D2, D3, D4는 각각 시점간 조사특성 y의 모평균, 표준편차, 비복원추출과 복원추출 기준의설계효과가 동일함을 가정한다. D5는 시점간 불균등가중치로 인한 분산증가분이 동일함을 가정한다.
  • 설계요소를 반영한 표본수 결정에 대한 사례 소개를 위해 2017년의 조사항목 중 지역생활만족도(체감)를 예를 들어 살펴보았다. 먼저, 설계요소 중 모평균, 모분산, 층별 불균등가중치에 따른 분산증가분,층별 집락내동질성계수가 시점간 변화가 없다는 D1, D2, D5, D6을 가정하였다. Table 4.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
농업인 복지실태조사의 목적은? 농업인 복지실태조사는 농업진흥청 국립농업과학원이 주관하며 5년 주기로 매년 약 4,000여 개의 읍면지역 가구를 대상으로 농촌 특성에 맞는 복지증진 및 지역 개발시책의 수립과 시행 등에 필요한 기초자료의 제공을 목적으로 한다. 매년 특정 부문별 특성을 조사하여 공표함으로써 농촌의 복지실태 상황 등에 관한 변화 추이를 파악하는데, 대부분의 조사항목은 5점 리커트 척도의 만족도로 측정된다.
표본수 결정의 문제를 다루기 위한 본 연구의 2절에서는 무엇을 소개하는가? 본 연구는 반복조사를 위한 표본재설계에서 복합표본설계의 다양한 설계요소를 반영한 표본수 결정의문제를 다룬다. 2절에서는 단순추출과 비교하여 복합표본설계가 갖는 표본오차 측면의 (비)효율성을측정하는 설계효과(design effect)에 대해 살펴보고, 조사연구에서 흔히 채택하는 다단추출(multistagesampling)과 층화다단추출(stratified multistage sampling) 하에서 설계요소별 영향력을 표현할 수 있는 설계효과모형식(design effect formula)을 소개한다. 3절에서는 모집단 크기변동을 반영한 표본 수 결정을 다룬 Kim (2012)의 방법을 살펴보고, 다단추출과 층화다단추출의 설계효과모형식을 활용한 표본 수 결정의 방법을 소개한다.
표본수 결정에 흔히 고려되는 방법은? 표본수를 결정함에 있어 조사 예산은 우선적으로 고려하지만, 변동이 크지 않다면 주로 주요 항목별 추정오차값이 목표수준을 만족하도록 한다. 표본수 결정에 흔히 고려되는 방법은 기존조사의 표본수와 상대표준오차(coefficient of variation; CV)를 이용하여 재설계의 상대표준오차가 목표수준을 달성할 수 있게 하는 것이다. 기존시점 k에서 nk는 표본수,Nk는 모집단 크기, ¯Yk는 모평균, ¯yk는 평균추정량, Vk= V(¯yk)와 CVk= √Vk/¯Yk는 각각 평균추정량의 분산과 상대표준오차를 나타낸다고 하자.
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