$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

사업체조사에서의 무응답 편향보정 추정에 관한 연구
A study on non-response bias adjusted estimation in business survey 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.1, 2020년, pp.11 - 23  

정희영 (한국외국어대학교 통계학과) ,  신기일 (한국외국어대학교 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Sampling design should provide statistics to meet a given accuracy while saving cost and time. However, a large number of non-responses are occurring due to the deterioration of survey circumstances, which significantly reduces the accuracy of the survey results. Non-responses occur for a variety of...

주제어

#선형 응답률 모형   #파워형 응답률 모형   #감마분포   #로그-정규 분포   #초모집단모형  

표/그림 (4)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 사업체조사에서 발생한 무응답을 적절히 처리하는 방법을 연구하였다. 특히 사업체 조사 에서는 사업체 규모가 커질수록 관심변수의 분산이 커지는 자료가 흔히 얻어지고 있으며 이를 해결하기위한 방법의 하나로 로그 변환 후 회귀분석을 실시한다.
  • 반면 사업체조사에서는 초모집단모형의 오차가 비대칭 분포를 따를 가능성이 높고 실제 자료 분석에서는 흔히 감마분포 또는 로그-정규분포를 가정하여 분석한다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 오차가 감마분포와 로그-정규분포인 경우에서 편향의 크기를 추정하고 편향보정 추정량을 제안하였다. 이때감마 분포와 로그-정규분포에 적절히 적용될 수 있는 응답률 모형으로 선형 모형과 파워형 모형을 사용하였다.

가설 설정

  • 반면 사업체조사에서는 초모집단모형의 오차가 비대칭 분포를 따를 가능성이 높고 실제 자료 분석에서는 흔히 감마분포 또는 로그-정규분포를 가정하여 분석한다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 오차가 감마분포와 로그-정규분포인 경우에서 편향의 크기를 추정하고 편향보정 추정량을 제안하였다.
  • Chung과 Shin (2017)은 응답률 모형이 지수형이고 초모집단모형이 단순회귀모형을 따를 경우를 연구하였다. 이때 초모집단모형에 포함된 오차 분포는 정규분포를 가정하였다. Min과 Shin (2018)은 응답률 모형에 포함된 모수의 최적 추정에 필요한 최적 세부층 수 및 최적 세부층 표본 수를 제안하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
표본조사의 한계점은? 표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다.
표본조사 특징은? 표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다.
표본조사에서 발생한 무응답은 왜 분산을 확대시키고 또한 편향을 발생시킬수 있는가? 표본조사에서 발생한 무응답은 최종 조사 자료 수의 감소로 인해 분산을 확대시키기고 또한 편향을 발생시킬 수도 있다. 이러한 문제를 적절히 처리하기 위한 다양한 연구가 진행되었고 실무에도 적용되고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. Chung, H. Y. and Shin, K.-I. (2017). Estimation using informative sampling technique when response rate follows exponential function of variable of interest, Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004. 

  2. Chung, H. Y. and Shin, K.-I. (2019). Bias adjusted estimation in a sample survey with linear response rate, Korean Journal of Applied Statistics, 32, 631-642. 

  3. Kim, J. K. and Skinner, C. J. (2013), Weighting in survey analysis under informative sampling, Biometrika, 100, 385-398. 

    상세보기 crossref

  4. Min, J.-W. and Shin, K.-I. (2018). A study on the determination of substrata using the information of exponential response rate by simulation studies, Korean Journal of Applied Statistics, 31, 621-636. 

  5. Pfeffermann, D., Krieger, A. M., and Rinott, Y. (1998), Parametric distributions of complex survey data under informative probability sampling, Statistica Sinica, 8, 1087-1114 

    상세보기

  6. Pfeffermann, D., Moura, F. A. D. S., and Silva, P. L. D. N. (2006), Multi-level modelling under informative sampling, Biometrika, 93 943-959. 

    상세보기 crossref

  7. Pfeffermann, D. and Sverchkov, M. (2003). Small area estimation under informative sampling. In 2003 Joint Statistical Meeting - Section on Survey Research Methods, 3284-3295. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로