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문제 정의
- 전체 N=6개의 단위로 구성된 가상적인 모집단 U={1, 2, 3, 4, 5, 6}을 가정한다. 머 전비복원 무작위 표집 법에 의해 算 = 2개의 표본을 뽑는 경우를 고려해보자. 아래의<표2.
- Avadhar廿와 Sukhatme(1965)는 특정 표본을 통해 데이터를 수집할 경우 무응답, 조사자 편향 등의 비 표본오차가 생길 가능성이 크게 하는 표본에 대해 '바람직하지 못한 표본'이라는 사용하였다. 본 논문에서는 '바람직하지 못한 표본'을 그들이 소개한 개념보다 범위를 제한하여 모집단 단위 중 한쪽으로 치우친 단위들이 표본에 과다하게 선택되어 추정 오차를 크게 하는 표본이라는 와미로 사용하기로 한다. 예를 들어 N=6개의 단위로 구성에서 확률추출법으로 « = 2개인 표본을 뽑는다고 흐}자.
- 본 논문에서는 계통 표집법이 무작위 표집 법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 가능성을 작게 해준다는 장점을 고찰한다. 물론 이러한 장점은 모집단이 어느 정도 순서 모집단의 형태를 나타낼 때에만 해당되는데 대부분의 대규모 조사에서는 관심변수와 높은 상관을 갖 는 보조변수들의 활용이 가능하므로 이러한 논의의 의의가 크다고 할 수 있다.
- 본 논문에서는 구체적인 몇 가지의 모집단들에 무작위표집 법과 계통표집 법을 각각 적용하여 표본을 추출했을 때 바람직하지 못한 표본이 추출될 확률이 어떻게 되는지를 살펴보았다. 그 결과 조사 변수와 비교적 상관이 높은 보조 변수의 활용이 가능한 경우 계통 표집법은 무작위표집 법 에 비해 바람직하지 못한 표본의 추출 가능성을 낮게 해주는 좋은 성질을 지니고 있음을 알 수 있었다.
- 추정오차의 크기가 M을 초과하게 하는 표본을 바람직하지 못한 표본으로 정의하기로 하자. 이를 달리 표현한다면 I 9-0(s) I이 되게 하는 표본 s 는 바람직하지 못한 표본이 된다.
가설 설정
- 전체 N=6개의 단위로 구성된 가상적인 모집단 U={1, 2, 3, 4, 5, 6}을 가정한다. 머 전비복원 무작위 표집 법에 의해 算 = 2개의 표본을 뽑는 경우를 고려해보자.
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