집락내상관계수를 이용한 분산의 보정

• 영문명: Intracluster Correlation Adjusted Variance
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 한근식(Geunshik Han)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.3, 809~815쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.06.30

국문 초록

표본조사결과 수집된 자료를 이용하여 모집단의 모수를 추정할 때 확률변수의 독립을 가정하는 것이 일반적이다. 그러나 집락내의 변수들이 독립이 아닌 표본자료에 대한 추정시 이러한 독립성의 가정은 결과를 왜곡할 수 있다. 집락내의 추출단위들(가구, 학급, 조사구, segment)은 관심변수들에 대해서 서로 상관관계를 가지고 있으므로 집락내상관계수를 이용하여 분산의 추정치를 보정해주어야 한다. 본 연구에서는 집락추출로 설계된 정보화실태조사자료의 모수추정을 표본설계에 의한 고전적인 추정방법과 집락내상관계수를 이용한 모형에 의한 추정방법을 이용하여 비교하였다. 분산의 추정결과, 표본설계에 의한 추정치는 예상대로 크게 나타났으나 집락내상관계수를 이용한 추정치는 표본설계에 의한 추정치보다 작게 추정되었다.

영문 초록

We traditionally assumed the independence of random variables to estimate parameters. But, independence assumptions may mislead the statistical inferences on sample data, when the variables in the cluster are not independent. The sampling units in the cluster(household, class, ED, segment) may be correlated for interested variables, therefore estimated variance may be adjusted by intracluster correlation. In this study, we compared the design based estimate and model based estimate of the Computer and Internet Use Survey Data which are collected by stratified cluster sample. In the results, design based estimate was higher than the model based estimate.

목차

1. 서론

2. 집락추출방법

3. 사례분석

4. 결론

참고문헌

키워드

층화집락추출 이항자료 응답범주 stratified cluster sampling binary data response category