2단계 혼합 확률화응답모형

A Two Stage Mixed Randomized Response Model

본 논문에서는 확률화응답모형의 효율성을 증대시키기 위하여 1단계 확률장치에서 설문 1이 선택되면 2단계에서 Warner 모형을, 설문 2가 선택되면 2단계에서 Greenberg et al. 모형을 사용하는 2단계 혼합 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 제안한 2단계 혼합 확률화응답모형에서 2단계에 Greenberg et al. 모형을 사용할 경우 무관한 속성의 모비율을 알고 있다고 가정하고 있는데 모르고 있는 경우가 좀 더 일반적이므로 두 개의 표본을 이용하여 민감한 속성에 대한 모비율을 추정할 수 있는 2단계 혼합 이표본 확률화응답모형으로 확장하였다. 또한 2단계 혼합 확률화응답모형과 Warner 모형간의 효율성을 분산측면과 사생활 보호 측면에서 비교하였으며, 그 결과 일정한 조건하에서 2단계 혼합 확률화응답모형이 Warner 모형보다 효율적임을 확인할 수 있었다.

In order to increase the efficiency of randomized response model, a new model called the two stage mixed randomized response model (TS_MRRM) is presented. According to the suggested model, if he/she selects question 1 from random device at first stage he/she answers to a sensitive question via Warner model in second stage and if question 2 is selected at first stage he/she answers to a sensitive question via Greenberg et al. model. Especially in the case of using Greenberg et al. model in second stage, we also consider the unknown population proportion of unrelated character and extend the suggested model to the two stage two sample mixed randomized response model (TSTS_MRRM). We compare TS_MRRM with Warner model in view of the variances and the protection of privacy and can see TS_MRRM is more efficient than Warner model in some conditions.