KCI등재
3단계 무관질문모형에 의한 드문 민감한 속성의 확률비례 추정 = A Probability Proportional to Size Estimation for a Rare Sensitive Attribute by Three-Stage Unrelated Randomized Response Model
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
3063-3073(11쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
최근 Land et al.(2011)은 무관질문모형을 활용하여 드문 민감한 속성(rare sensitive attributes)을 가지고 있는 사람들의 수 평균을 추정하는 방법으로 포아송분포를 이용하는 방안을 제안하였다. 그들은 드문 민감한 속성과 드문 무관한 속성을 이용하여 드문 민감한 속성에 대한 정보를 얻어내고 있다. 본 연구에서는 조사하고자 하는 내용이 매우 민감하고 모집단이 크기가 서로 차이가 있는 집락으로 구성되어 있을 때, 집락의 크기를 고려하여 추출확률을 부여하는 확률비례추출법을 Land et al.(2011)이 사용한 무관질문모형 대신에 3단계 무관질문모형에 적용하여 드문 민감한 속성을 효율적으로 추정하는 방법을 제안하였다. 드문 무관한 속성의 모비율을 알 때, 확률비례추출 및 등확률 2단계 추출법을 적용하여 드문 민감한 속성에 대한 추정량과 그 분산 및 분산추정량을 구하였다. 그리고 확률비례 복원추출법과 확률비례 비복원추출법에 의해 얻어진 드문 민감한 속성의 추정량과 등확률 2단계 추출법에 의해 얻어진 드문 민감한 속성의 추정량간의 효율성을 비교하였다. 그 결과 집락의 크기가 서로 차이가 있을 때는 확률비례복원추출에 의한 추정이 등확률 복원 2단계 추출에 의한 추정보다 효율이 높아짐을 확인할 수 있었다.
더보기Land et al. (2011) have suggested a method to estimate the mean number of persons possessing a rare sensitive attribute by utilizing the Poisson distribution in survey sampling. They obtain information about a rare sensitive attribute through unrelated question randomized response model which is made of a rare sensitive and unrelated attribute. In this paper, we suggest an efficient method of estimating a rare sensitive attribute by using three-stage unrelated randomized response model instead of the Land et al.’s model (2011) when the population consists of some different sized clusters and clusters are selected by probability proportional to size (pps) sampling. Under the assumption that the parameter of a rare unrelated attribute is known, we estimate the parameter of a rare sensitive attribute and it’s variance and variance estimator. We compare the efficiency of our suggested pps estimation method with equal probability two-stage sampling method and ascertain that the estimation by pps with replacement is more efficiency than equal probability two-stage sampling with replacement.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)