Bayesian analysis of a sensitive proportion for a small area : 소지역에서 민감성 비율의 베이지안 분석

국문 초록 (Abstract)

응답자들은 응답하기 힘든 민감한 질문을 받았을 경우에 실제 답변을 회피하거나 거짓을 말할 가능성이 높게 된다. 이를 통해 발생할 수 있는 응답 편의를 줄이기 위해 Warner(1965)는 응답자의 응답을 보호해 주는 확률 장치를 사용하는 임의화 디자인을 제안하였다. 이러한 민감한 질문에 대한 응답 편의를 줄이기 위한 다양한 설문조사 디자인이 제시되었으며, 베이지안 관점에서의 추정 및 시뮬레이션 방법들 또한 연구되어 왔다.

본 논문에서는 위와 같이 매우 민감한 질문이 포함된 조사에서 민감한 성향의 모비율에 대한 사후 분포 표준편차를 줄이기 위한 방안으로 개별 모델에서 그리드 방법과 깁스 샘플링 그리고 블록 깁스 샘플링을 적용한 베이지안 분석 방법을 제시하였고, 해당 분석 방법들을 적용한 시뮬레이션을 통해 얻은 사후 표준편차와 최고 사후 밀도 구간을 통해 결과를 비교하였다. 또한 소지역에서 민감성 비율의 사후 분포 표준편차를 줄이기 위한 방안을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해 얻어진 사후 표준편차와 최고 사후 밀도구간 그리고 사후 제곱근 평균 제곱 오차에 근거하여 개별 모델 결과와 소지역 모델의 결과를 비교하였다. 마지막으로 회사에 고용된 직원들을 대상으로 조직몰입과 관련된 민감한 설문 문항을 구성하여 조직별로 실제 데이터를 수집하여, 해당 데이터를 개별 모델과 조직별로 분석한 소지역 모델에 적용하여 결과를 제시하였다.

목차 (Table of Contents)

• CHAPTER 1 INTRODUCTION 1
• CHAPTER 2 BAYESIAN ANALYSIS OF A SENSITIVE PROPORTION FOR AN INDIVIDUAL AREA 10
• 2.1 Introduction 10
• 2.2 Bayes estimation of a sensitive proportion for an individual-area 11
• 2.3 Computations 11
• 2.4 Simulation study 16
• 2.5 Real data analysis 27
• CHAPTER 3 BAYESIAN ANALYSIS OF A SENSITIVE PROPORTION FOR A SMALL AREA 34
• 3.1 Introduction 34
• 3.2 Bayes estimation of a sensitive proportion for a small-area 35
• 3.3 Computations 36
• 3.4 Simulation study 41
• 3.5 Real data analysis 46
• CHAPTER 4 SUMMARY AND CONCLUDING REMARKS 60
• REFERENCES 63
• ABSTRACT (in KOREAN) 68