의사결정나무분석을 통한 가계조사의 무응답 특성 연구 = A Study on the Characteristics of Non-response Data of the Household Survey through Classification Tree Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a method to minimize bias and non-sampling error for non-response data by applying classification tree analysis. When we make a sampling survey, a considerable amount of non-response unit would occur inevitably. Since the characteristics of non-response data might be different from those of the collected data, we need to provide the preventive methodology to reduce a volume of non-response unit or the post imputation to decrease bias respectively. We propose a classification tree analysis to aware the characteristics of non-response data and provide guides for pre or post methodology for sampling survey expecting non-responses. An empirical illustration is conducted for household survey in Korea.

국문 초록 (Abstract)

모집단 특성에 관한 추론을 위하여 표본조사를 실시할 때 표본으로 선택된 단위에 대하여 자료를 수집할 수 없을 경우 단위 무응답(unit nonresponse)이 발생하게 된다. 사회가 개인주의화 되어가고 복잡해지면서 조사대상으로 선정된 사람이나 가구들로부터 완벽한 응답을 얻기가 어려워지고 있으며 사생활 보호의식 증대, 1인가구ㆍ노인가구가 늘어나는 등의 이유로 무응답의 지속적 증가가 예상되고 있다. 모집단 특성을 정확하게 파악하는 표본조사가 되기 위해서는 무응답(nonresponse)과 응답(response) 간에 어떤 특성의 차이가 나타나는지 알아볼 필요성이 있다. 이에 본 논문에서는 무응답 표본들의 특성을 파악하고 대책을 수립하기 위한 기초자료를 제공하고자 의사결정나무분석의 분류나무(classification tree)를 이용하여 연구하였다.

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