층화표본추출법에서 층별 표본규모 결정에 관한 연구
A Study on Determination of Stratum Sample Size in Stratified Sample Design
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초록
층별 표본규모를 결정하는 방법에 관한 많은 연구가 발표되었으며 다양한 방법으로 표본배정이 이루어진다. 잘 알려진 것처럼 모집단이 여러 개의 층으로 나누어진 층화추출법을 사용할 때 모집단 전체의 분산을 최소로 해주는 최적 표본배정(optimal sample design)은 네이만 배정이다. 그러나 대부분의 표본조사에서는 각 층별로 일정 수준 이상의 상대표준오차( , relative standard error)도 만족해야 하기 때문에 이 경우에는 네이만 배정을 직접 사용할 수 없다. 이에 따라 다수의 표본설계에서는 멱 배정(power allocation) 또는 작은 규모 층의 표본배정을 위해 최소 표본배정을 하는 등의 다양한 방법을 이용하여 층별 기준을 만족하면서도 전체 모집단의 분산을 줄일 수 있는 층별 표본규모 결정 방법을 사용한다. 이에 본 연구에서는 모집단 층의 규모에 큰 차이를 보이는 자료의 표본설계에서 층별 목표 상대표준오차를 만족하면서도 전체 모집단의 상대표준오차를 줄일 수 있는 새로운 표본설계 방법을 제안하였다. 특히 멱 배정에 포함된 모수의 최적값을 추정하는 방법을 제안함으로써 멱 배정 사용의 한계를 극복하였다. 또한, 모의실험을 통하여 각 표본설계 방법의 특징을 살펴보았으며 제안된 표본설계 방법의 실제 사용 가능성을 확인하였다.
Abstract
Many researches on determination of stratum sample sizes have been made and final sample allocation is conducted using a variety of methods. When a population is divided into several strata, the sample allocation that minimizes the variance of the whole population is Neyman allocation. However, in most cases, Neyman allocation is not an optimal sample allocation since most of the sample surveys require that each stratum size should meet a certain level of relative standard error. Many sampling designs for official statistics use various methods, such as power allocation and minimum sample allocation, to determine the sample size that satisfies a given stratum criterion. In this study, we suggested a sample allocation method that can reduce the relative standard error of the whole population while satisfying a given relative standard error criterion of a very small size stratum. Also We conducted small simulation studies to explain the characteristic of the suggested method.
참고문헌 (9)
- 사업체노동력조사, "고용노동부", 157~158 (2019)
- 2018년 기준 관광사업체조사, "문화체육관광부", 19~20 (2020)
- 2017년 노인실태조사, "보건복지부", 49~50 (2018)
- 통계청, "2015년 기준 경제총조사 확정결과", 55~57 (2017)
- Bankier, M. D., "Power allocations : Determining sample sizes for subnational areas", The American Statistician, 42(3), pp.174~177 (1988)
- Cochran, W. G., "Sampling technique" (1977), John Wiley
- Fellegi, I. P., "current topics in survey sampling", pp.47~76 (1981), Academic Press
- Kish, L., "Optimal and proxima in linear sample design", Journal of the Royal Statistical Society, Series. A, 139(1), pp.80~95 (1976)
- Yates, F., "Sampling methods for censuses and surveys" (1960), Charles W. Griffin