사후층화에서 잭나이프 분산 추정

A Study on the Jackknife Variance Estimation for Post-stratification

사후층화는 모집단에서 표본을 추출한 후 관심변수와 관련이 깊은 특성별 표본 추정치와 신뢰할 수 있는 외부 자료를 통해 파악된 모집단 특성별 모수가 일치되도록 가중치를 보정해 주는 방법이다. 본 연구에서는 우선 사후층화된 추정량을 사용하는 경우 적용할 수 있는 기존의 잭나이프 분산 추정방법을 정리한다. 아울러 우리나라의 일반적인 가구조사를 위한 표본설계에서 흔히 이용되는 층화 2단 집락추출법에서 사후층화를 하는 경우 활용할 수 있는 분산추정법의 효율성을 모의실험을 통해 검토한다. 이를 위해 우리나라 어가경제조사 표본설계를 염두에 두고, 2000년 어업총조사 자료를 이용한 모의실험을 통해 사후층화에서의 잭나이프 분산추정, 선형화 잭나이프 분산추정, 잘못된 잭나이프 분산 추정 및 보통의 분산추정 방법에 의한 결과를 산출하고 그 효율성을 비교한다.

Poststratified estimators are commonly used in sample surveys to improve the efficiency of estimators and to ensure calibration to known post-strata counts. Variance estimation for the poststratified estimator for the population total under stratified multi-stage sampling is considered. By a jackknife linearization variance estimator is investigated which is different from the standard linearization variance estimator. The variance estimator is computationally simpler than the jackknife variance estimator and yet leads to value close to the jackknife. In this study, properties of the jackknife linearization variance estimator, the jackknife variance estimator, and the jackknife variance estimator based on incorrect reweighting are studied through a simulation study. In simulation study, the sampling design for economic activity survey for fishery households is considered based on 2000 fishery census data in Korea.