비표본오차 최소화 방안 연구 : 무응답 오차에 대한 비교분석

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 설문 조사 시 발생 되어지는 항목 무응답과 단위 무응답의 원인에 대하여 정의하고 대체방법별로 비교분석을 실시하였다. 랜덤대체법은 평균대체법과 최근방대체법에 비해 모수를 왜곡을 줄일 수 있고 회귀대체법은 랜덤대체법과 비교하였을 경우 분산의 추정량이 더 적게 나온다. 다중대체법의 경우 분산추정량이 실제 분산보다 매우 작게 나타남을 문헌조사를 통해 확인하였다. 이러한 대체방법들의 특징에 대해 사례연구를 통해 비교분석을 하였다. 연구에 사용되어진 자료는 필리핀 거주자의 소득분포에 대한 성별, 교육수준, 정치적 만족도를 설문조사한 자료이다. 자료의 특성을 통계 분석한 결과 성별 간 임금의 차이는 존재하지 않았으며 교육정도가 높을수록 임금이 높았다. 또한 정치적 만족도가 높아짐에 따라 임금이 높아짐을 볼 수 있었다. 이러한 자료의 특성이 무응답 항목을 대체한 후에도 그대로 유지되는지에 대해 살펴보았다. 무응답을 대체한 결과 회귀대체와 다중대체법은 자료의 특성을 가장 잘 반영이 됨을 확인해 볼 수 있었다. 또한 랜덤대체법과 다중대체의 경우에는 성별, 교육수준, 만족도로부터 생성되어진 각 범주에서 가지는 표준편차에 상당히 영향을 받고 있다. 다시 말해 각 셀에서 가지는 경우의 수가 작을수록 랜덤대체법과 다중대체법이 좋은 결과를 도출해낼 수 있다고 기대되어진다. 랜덤대체법의 경우 평균제곱 오차가 평균대체 보다 크게 나올 것으로 기대하였으나 오히려 적게 나오는 결과가 도출되기도 하였다.
본 연구에서 사용되어진 자료의 경우에는 다중대체방법에 의한 대체법이 적합하다고 판단되어지나 항상 일반적으로 최적의 방법이 아님을 확인해 볼 수 있었다. 또한 최근방대체법이나 회귀대체법과 같은 경우에는 보조변수로 사용되어지는 변수에 상당히 영향을 받기 때문에 이에 대한 해법이 동시 수반되어져 분석이 이루어져야 한다고 생각되어진다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The study performed a comparison analysis on a imputation method and defined the cause of unit nonresponse and item nonresponse which would develop during a questionnaire study. While random imputation reduces the bias of parameter compare to mean imputation and nearest neighbor hot-deck imputation, regression imputation provides the fewer estimator of variance when compared with random imputation. The study has confirmed inconsequential variance estimator of multiple imputations to that of actual variance through lecture studies. An comparison analysis was conducted on the characteristics of these imputation methods through a number of case studies. The data used for the study was attained from a questionnaire study subject on gender, level of education, political satisfactory and the like of residents of the philippines. As a result of the characteristics analysis, there was no wage difference between genders and the wage was higher depending on the level of education. The study has examined whether such characteristics of the data would sustain even if item nonresponse was replaced. As a result of item nonresponse replacement, the study confirmed a sound reflection on the characteristics of data from both regression imputation and a multiple imputations method. Random imputation and multiple imputations were significantly affected by standard deviation provided by category which is generated from gender, level of education, satisfactory and the like. That said, the fewer the number in each cell, it is likely to derive a better result for random imputation and multiple imputations. Unlike expectation of higher mean square error compare to mean imputation in case of random imputation, the result was rather insignificant. While the imputation method according to the multiple imputations method seems to be appropriate for the data used in this study, the study confirmed the method does not always provide optimal practices in general. Furthermore, the nearest neighbor hot-deck imputation method or regression imputation are highly affected in variance which is used as auxiliary variance so that a solution for these shall be implemented and analyzed simultaneously.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구의 필요성 = 1
• 제2절 연구내용 = 2
• 제2장 오차 정의 및 무응답률 감소방안 = 4
• 제1절 비표본오차 = 4
• 제2절 무응답률 감소방안 = 6
• 제3장 항목 무응답 처리방법 = 12
• 제1절 단일대체방법 = 16
• 제2절 다중대체방법 = 30
• 제3절 대체방법별 비교 = 32
• 제4장 단위 무응답 처리방법 = 35
• 제1절 가중클래스조정법 = 35
• 제2절 무응답 가중치 조정법 = 37
• 제3절 가중치 조정방법별 비교 = 41
• 제5장 결론 = 43
• 제1절 연구내용 요약 = 43
• 제2절 연구결과 및 기대효과 = 44
• 참고문헌 = 46
• ABSTRACT = 48