확률비례추출법에 의한 이산 양적 확률화응답모형 = Discrete Quantitative Randomized Response Model by PPS Sampling

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, we make an effort to find a method to acquire sensitive discrete quantitative information when sensitive populations are consisted of several clusters that vary in size. We suggest and systemize the theoretical validity for applying DQRRM (Discrete Quantitative Randomized Response Model) to PPS(Probability Proportional to Size) sampling method and derive the estimate and it's variance of the proportion of sensitive characteristic of population by using the suggested model. And, We suggest DQRRM by two-stage equal probability sampling. Also, when sensitive populations are consisted of several clusters that vary in size, we compare DQRRM by PPS sampling with DQRRM by two-stage equal probability sampling.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 집락의 크기가 서로 다른 여러 개의 집락으로 구성되어 있고, 얻고자 하는 민감한 속성에 대한 정보가 이산인 양적속성일 때 사용할 수 있는 이산 양적 확률화응답모형을 제안하였다. 집락을 등확률로 추출하는 방법과 확률비례로 추출하는 방법으로 구분하여 각각의 추출법에 이산 양적 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고 민감한 속성에 대한 모수의 추정치와 분산 및 분산추정량을 도출함으로서 집락추출법에 의한 이산 양적 확률화응답모형의 이론적 체계를 구축하였다. 또한 집락의 크기를 고려한 확률비례추출법에 의한 이산 양적 확률화응답모형과 집락의 크기를 고려하지 않고 등확률로 집락을 추출하는 등확률 이산 양적 확률화응답모형과의 효율성을 비교한 결과 집락의 크기가 서로 다를 경우 확률비례추출법에 의한 이산 양적 확률화응답모형이 더 효율적임을 알 수 있었다.

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