층화 조건부 양적속성 무관질문모형 = A stratified conditional quantitative attribute unrelated question randomized response model

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 층으로 구성되어 있는 모집단으로부터 민감한 양적속성인 정보를 얻고자 할 때, 덜 민감한 속성과 강요질문으로 구성된 확률장치를 이용하여 “예”라고 응답한 사람들에게만 민감한 변수와 무관한 변수로 구성된 Greenberg et al.(1971)의 양적속성 무관질문모형을 사용하도록 하여 민감한 변수에 대하여 층화 추정이 가능한 층화 조건부 양적속성 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 층화 조건부 양적속성 무관질문모형에서 각 층의 표본배분 문제를 비례배분과 최적배분을 고려하여 다루었다. 또한 제안한 층화 조건부 양적속성 무관질문모형에서 무관한 변수에 관한 정보가 없을 때 두 개의 독립표본을 이용하여 민감한 양적속성을 층별 추정할 수 있는 층화 조건부 이표본 양적속성 무관질문모형을 제안하였다. 마지막으로 제안한 층화 조건부 양적속성 무관질문모형과 Greenberg et al.(1971)의 양적속성 무관질문모형에 층화추출법을 적용한 층화 양적속성 무관질문모형과의 효율성을 비교하였고, 또한 층화 조건부 이표본 양적속성 무관질문모형과 층화 이표본 양적속성 무관질문모형과의 효율성을 비교하였다. 그 결과 층화 조건부 양적속성 무관질문모형과 층화 조건부 이표본 양적속성 무관질문모형이 효율적임을 알 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, when we want to obtain information, which is a sensitive quantitative attribute, from a stratified population, we propose a stratified conditional quantitative attribute unrelated question model capable of stratified estimation for sensitive attributes by using the quantitative attribute unrelated question model of Greenberg et al. (1971). In proposed model, only persons who answered “yes” through a randomization device composed of less sensitive attributes and forced questions are required to use the Greenberg et al.'s (1971) quantitative attribute unrelated question model. In addition, the sample allocation problem of each stratum is dealt with by considering proportional allocation and optimum one. We also propose a stratified conditional two sample quantitative attribute unrelated question model that can estimate sensitive quantitative attributes by stratification using two independent samples when there is no information about unrelated variables in proposed stratified conditional quantitative attribute unrelated question model. Lastly, the efficiency of the proposed model and the stratified quantitative attribute unrelated question model which applied the stratified sampling method to Greenberg et al.'s (1971) quantitative attribute unrelated question model are compared. And the efficiency of the conditional stratified two sample quantitative unrelated question model and the stratified two sample quantitative unrelated question model are compared.

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