초록 ▼

․ 제5기 표본설계에서는 일반가구와 아파트가구를 구분하여 서로 다른 추출틀을 활용하였다. 일반가구의 경우는 2009년 6월 주민등록 통/반/리별 목록 자료를 추출틀로 사용하고, 아파트가구의 경우는 2008년 3월 KB 국민은행 아파트 시세조사용 목록 자료를 추출틀로 사용하였다.
․ 일반가구의 경우는 1차 추출단위가 통/반/리로 구성된 조사구, 2차 추출단위가 조사구 내의 가구이고, 아파트가구의 경우는 1차 추출단위가 아파트 조사구, 2차 추출단위가 조사구 내 가구이다.
․ 제4기 표본조사 자료를 분석한 결과, 한 조사구에

․ 제5기 표본설계에서는 일반가구와 아파트가구를 구분하여 서로 다른 추출틀을 활용하였다. 일반가구의 경우는 2009년 6월 주민등록 통/반/리별 목록 자료를 추출틀로 사용하고, 아파트가구의 경우는 2008년 3월 KB 국민은행 아파트 시세조사용 목록 자료를 추출틀로 사용하였다.
․ 일반가구의 경우는 1차 추출단위가 통/반/리로 구성된 조사구, 2차 추출단위가 조사구 내의 가구이고, 아파트가구의 경우는 1차 추출단위가 아파트 조사구, 2차 추출단위가 조사구 내 가구이다.
․ 제4기 표본조사 자료를 분석한 결과, 한 조사구에서 20가구의 표본가구를 추출하는 것이 적절한 것으로 판단되었다. 전반적인 조사인력, 예산, 여건 들을 고려한 결과, 년 50주 조사를 48주로 축소하여 576개 조사구, 11,520 가구 규모의 표본을 추출하기로 하였다.
․ 제4기 국민건강영양조사 순환표본 데이터분석을 위해 고려 가능한 8가지 모형을 상정한 후 각 모형가정 하에서 최량선형불편 예측값(BLUP : Best Linear Unbiased Prediction)을 유도한 결과 6가지형태의 추정식이 구해졌다.
․ 국민건강영양조사를 대변할 수 있는 상황을 가정한 모의실험을 통해 제시된 6가지 추정량들의 Monte Carlo 평균과 분산, 편의(Bias) 그리고 평균제곱오차(MSE)를 구해 비교한 후, 다양한 모형에 대해 가장 로버스트(robust)한 특성을 갖는 추정량을 구하였다.
․ 2007년과 2008년의 순환표본들은 각각 100조사구와 200조사구씩을 대상으로 조사하였기 때문에 두해의 데이터를 모두 사용하는 통합 분석을 위해서는 효율적인 가중값 산출 방안을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 두 가지 방안을 마련한 후 실제 데이터를 적용시켜 주요변수들에 대한 분석을 실시함으로 최종적으로 사용할 가중값 산출방안을 제시하였다.

Abstract ▼

․ The 5th KNANES adapted multiple sampling frames. We used resident registration data for non-apartment residents and KB apartment database for apartment residents as sampling frames.
․ In case of non-apartment residents, PSU is statistical unit based on administrative districts such as Tong, Ban

․ The 5th KNANES adapted multiple sampling frames. We used resident registration data for non-apartment residents and KB apartment database for apartment residents as sampling frames.
․ In case of non-apartment residents, PSU is statistical unit based on administrative districts such as Tong, Ban, Ri. SSU, and SSU is household. On the other hand, PSU for apartment residents is statistical unit based on apartment complex, and SSU is apartment housing unit.
․ The number of sample statistical units (PSUs) for the 5th KNANES is 576, the number of sample households (SSUs) is 11,570. The above sample size is appropriate for the given target precision.
․ To analysize the 4th survey data for 2007, 2008 rolling samples, we suggested 8 plausible models and derived Best Linear Unbiased Predictiors (BLUP) under each model. As a result, we have got 6 types of estimators.
․ To investigate the performance of several estimators, we conducted a simulation study. Comparing means, variances, biases, and MSEs of 6 estimators, we have got the most robust estimator.
․ Since sample sizes of 2007 and 2008 are different, it needs to investigate the way to combine weights to estimate two year overall means, totals, and so on. We suggested an efficient method by analysing real data.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 학술연구용역사업 최종결과보고서 ... 2
• 목차 ... 3
• 최종결과보고서 요약문 ... 4
• Summary ... 5
• 학술연구용역사업 연구결과 ... 6
• 제1장 최종 연구개발 목표 ... 6
• 제2장 최종 연구개발 내용 및 방법 ... 8
• 제3장 최종 연구개발 결과 ... 12
• 제4장 연구결과 고찰 및 결론 ... 103
• 제5장 연구성과 ... 105
• 제6장 참고문헌 ... 106
• 제7장 첨부서류 ... 108