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일반적으로 가중치 부여 방식은 각 항목 또는 지표의 중요도를 평가 관련자들의 판단에 따라 부과하는 주관적 방식과 통계 기법을 이용하여 기계적으로 도출하는 수리적 방식으로 나누어진다(김태일, 1999).
[정보] 성과지표의 가중치 부여방식 : 네이버 블로그
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가중치 부여 방법
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[논문]표본조사에서 가중치 부여 방법에 관한 연구
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설계기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 단순임의추출에서의 확장 추정량, 비추정량, 회귀추정량, 그리고 불균등확률추출에서의 호르비쯔-톰슨 추정량, 비추정량 등이 있으며, 모형기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 회귀모형을 따르는 일반화 회귀 추정량과 모형비편향 최소분산추정량 등이 있다.
이 논문에서는 위에서 언급한 추정량에 대해 간단히 알아보았고 가중치를 부여하는 것이 어떠한 효과를 나타내는지 알아보았다. 또한 가중치 효과를 비교하기 위하여 세 가지 모집단을 가정하고, 가중치들의 변이계수를 계산하여 비교하는 모의실험을 실시하였다. - Table of Contents:
표본조사에서 가중치 부여 방법에 관한 연구
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A Study on weighting methods in sample survey
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[논문]표본조사에서 가중치 부여 방법에 관한 연구
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설계기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 단순임의추출에서의 확장 추정량, 비추정량, 회귀추정량, 그리고 불균등확률추출에서의 호르비쯔-톰슨 추정량, 비추정량 등이 있으며, 모형기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 회귀모형을 따르는 일반화 회귀 추정량과 모형비편향 최소분산추정량 등이 있다.
이 논문에서는 위에서 언급한 추정량에 대해 간단히 알아보았고 가중치를 부여하는 것이 어떠한 효과를 나타내는지 알아보았다. 또한 가중치 효과를 비교하기 위하여 세 가지 모집단을 가정하고, 가중치들의 변이계수를 계산하여 비교하는 모의실험을 실시하였다. - Table of Contents:
표본조사에서 가중치 부여 방법에 관한 연구
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가중치 부여 방법
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가중치 부여 방법
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생활시간 조사를 이용한 가중치 부여방법: 인터넷 조사에 대한 적용 가능성 검토
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초록
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인용현황
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참고문헌(7)
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가중치 부여 방법
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[정보] 성과지표의 가중치 부여방식
◆ 가중치 부여 방식
키니(Keeney, 1992)는 의사결정자가 ‘상세 목표들 간의 상대적인 가중치를 어떻게 부여할 것인가’를 고려해야 한다고 주장한다. 기업을 운영하는데 있어서 목표 설정만큼 그 목표 간 중요도를 파악하는 것도 매우 중요하다. 일반적으로 가중치 부여 방식은 각 항목 또는 지표의 중요도를 평가 관련자들의 판단에 따라 부과하는 주관적 방식과 통계 기법을 이용하여 기계적으로 도출하는 수리적 방식으로 나누어진다(김태일, 1999). 수리적 방식은 적용하는 통계적 기법에 따라 회귀분석을 이용한 방법, 요인분석을 이용한 방법, 상관관계분석을 이용한 방법 등으로 구분할 수 있으며(박중훈․김판석, 1996). 주관적 판단방법은 직접 할당법, 실수형 단순비교법, 비율형 단순비교법, 내부 이원비교법, 외부 이원비교법, 분석계층방법, 델파이 기법 등이 있다. 이외에도 수리적 방법과 주관적 방법이 결합된 DEMATEL 기법, DEA/AR-AHP 등 다양한 방법이 활용된다.
◆ 통계 분석의 활용
성과 지표의 가중치 설정에서 통계분석을 활용하는 기법을 살펴보면, 가중치 설정의 수리적 방법으로 박중훈․김판석(1996)의 연구와 김태일(1999)의 연구에서 소개된 방식을 기준으로 간략하게 정리할 수 있다.
첫째, 회귀분석(regression analysis)을 이용하는 방법은 가중치 부여 대상인 지표를 독립변수로 정하고, 해당 지표의 상위 항목을 종속변수로 정하고 회귀분석을 실시하여 추정되는 회귀계수값을 가중치로 설정하는 것이다. 그리고 요인분석(factor analysis)을 이용하는 방법은 요인점수계수(factor score coefficient)를 가중치로 설정하는 것으로 설문조사에 의한 연구에서 요인분석을 이용하여 추상적 개념변수값을 측정하는 방법을 응용한 것이다(김태일, 1999).
그러나 회귀분석에 의하여 가중치를 구하려면 종속변수의 값을 사전에 알고 있어야 하지만 실제의 평가에서 그런 경우는 매우 드물다. 특히 정성적 특징을 갖는 사회공헌 활동을 정량적인 값으로 파악하기에는 큰 어려움이 따르며, 결국 그 수치를 주관적으로 다루게 될 가능성이 크다. 그리고 요인분석의 경우 상위 항목의 변화와 하위 지표 변화의 인과구조를 가정하고 요인점수계수를 계산하기 때문에, 상위 지표의 중요도가 떨어지더라도 다른 지표들과의 상관관계가 크다면 높은 가중치가 부여된다. 그리하여 상위 지표의 값을 결정하는데 이론적으로는 아무리 중요한 사회공헌 활동 지표라도 세부 지표로 함께 포함된 다른 지표들과 상관관계가 별로 없다면 낮은 가중치가 설정되는 문제가 있다(김태일, 1999).
◆ 주관적 판단 방법
이 연구에서는 주관적 판단방법을 실수형 단순비교법, 비율형 단순비교법, 내부 이원비교법, 외부 이원비교법, 계층분석방법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 살펴본다. 먼저 실수형 단순비교법이란 전체 중요도(평가점수)가 1,000점이 되도록 피조사자가 평가 항목별로 주관적 가치를 부여하는 방식이다. 즉 체계적으로 분류된 평가 지표를 순차적으로 비교하면서 상대적인 중요도를 점수로 부여한다. 즉 상위 체계, 중위 체계, 하위 체계를 상호 비교해 가면서 각각 목표의 상대적인 중요도를 체계별로 배점해 가며, 몇 번의 ‘위에서 아래로’, ‘아래에서 위로’의 반복을 거침으로서 정합성 높도록 배점해 가는 과정을 거치는 방법이다. 그리고 비율형 단순비교법은 가중치를 부여하는 방식이 실수형 단순비교법과 유사하지만, 그 중요도를 부과할 때 비율로써 부여한다는 점에서만 차이가 있다(김성희, 2003).
내부 이원비교법은 AHP에서 사용되는 이원비교법(쌍쌍비교법)을 보다 단순화시킨 방법이다. 즉 피조사자가 평가 항목에 중요도를 부과할 때 두 평가 항목이 동일한 중요도를 갖는다고 판단할 때 ‘0’을 부여하고, 그 값을 기준으로 중요함은 ‘+’로 중요하지 않음은 ‘-’로 하여 각각의 가중치를 부여하는 방식이다. 그리고 외부 이원비교법은 평가 항목간 관계가 상호 독립적이지 않은 상호 보완의 관계, 상호 경합의 관계가 존재할 경우 이러한 관계를 고려하여 중요도를 부여해야 한다는 원리를 갖는다. 따라서 목표의 중요도는 ‘중요도 × 상호 관련도’로 나타낼 수 있다.
마지막으로 AHP는 평가 체계에 대한 상대적 중요도를 결정하는데 있어서 구조화된 설문을 통하여 전문가들의 의견을 수집, 분석하여 가중치를 산정하게 된다. AHP는 목표들 사이의 중요도(weight)를 계층적으로 나누어 파악함으로써 각 대안들의 중요도를 산정하게 된다. 중요도는 두 개의 요소들만 상호 비교하는 이원비교에서 자료를 얻어 이원비교로 구성되는 행렬(matrix)의 특성벡터(eigen vector)와 특성근(eigen value)을 통하여 그 중요도를 산출하게 된다. 이러한 AHP의 이원비교의 논리는 다음과 같다.
이원비교행렬의 n개의 원소들을 둘 씩 비교할 때, 요소들을 A₁, A₂…., An이라 하고, 각 요소들의 중요도를 W₁, W₂…., 는 Wn로 한다면, A는 중요도의 평가 행렬, A=(aij)이고, aij는 Wi/Wj의 추정치, aji=1/aij로 표현되며, 이는 주대각선의 원들이 모두 1이 되는 역수행렬이다. 이 행렬에 상대적 중요도를 나타내는 가중치 벡터 W를 곱하면 A의 고유치를 구하는 식이 도출된다. 즉 A․W = λ․W이다. 여기서, W는 각 평가기준의 가중치 벡터이고, λ는 A의 고유치이다. 여기서 최대 고유치를 λmax라고 하고, λmax에 대한 고유벡터의 각인자의 합이 1이 되도록 표준화하면 가중치가 된다. 보통 행렬 A가 기수적으로 정확히 일치하는 경우, 즉 완전한 일관성을 갖는 경우는 λmax가 n과 같으며, 일치하지 않는 경우(일관성을 갖지 못하는 경우)는 λmax가 언제나 n보다 큰 값을 갖는다. 이에 대해 Saaty(1990)는 일관성을 평가하기 위한 도구로써 일관성 지수(consistency index)를 다음과 같이 정의하고 있다.
이러한 일관성 지수(C. I.)를 경험적 자료로 얻어진 평균 무작위 지수(Random Index: R. I.)로 나눈 일관성 비율(Consistency Ratio: C. R.)을 제시함으로써 이 값을 일반화하여 사용할 수 있다. 이때 일관성 비율이 0.1이하이면 응답자가 이원비교를 일관성 있게 하였다고 본다.
[논문]표본조사에서 가중치 부여 방법에 관한 연구
초록
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표본조사에서는 모집단의 일부를 조사하여 모집단 특성치를 추정하므로 표본이 모집단 전체를 대표해야 하는 것은 필수적이다. 이러한 표본의 대표성을 높이기 위하여 가중치를 사용한다. 가중치를 부여하는 방법은 설계기반 방법과 모형기반 방법으로 구분된다. 설계기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 단순임의추출에서의 확장 추정량, 비추정량, 회귀추정량, 그리고 불균등확률추출에서의 호르비쯔-톰슨 추정량, 비추정량 등이 있으며, 모형기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 회귀모형을 따르는 일반화 회귀 추정량과 모형비편향 최소분산추정량 등이…
표본조사에서는 모집단의 일부를 조사하여 모집단 특성치를 추정하므로 표본이 모집단 전체를 대표해야 하는 것은 필수적이다. 이러한 표본의 대표성을 높이기 위하여 가중치를 사용한다. 가중치를 부여하는 방법은 설계기반 방법과 모형기반 방법으로 구분된다. 설계기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 단순임의추출에서의 확장 추정량, 비추정량, 회귀추정량, 그리고 불균등확률추출에서의 호르비쯔-톰슨 추정량, 비추정량 등이 있으며, 모형기반 가중치를 부여하여 만든 추정량으로는 회귀모형을 따르는 일반화 회귀 추정량과 모형비편향 최소분산추정량 등이 있다. 이 논문에서는 위에서 언급한 추정량에 대해 간단히 알아보았고 가중치를 부여하는 것이 어떠한 효과를 나타내는지 알아보았다. 또한 가중치 효과를 비교하기 위하여 세 가지 모집단을 가정하고, 가중치들의 변이계수를 계산하여 비교하는 모의실험을 실시하였다.
생활시간 조사를 이용한 가중치 부여방법: 인터넷 조사에 대한 적용 가능성 검토
인터넷 조사에 가중치를 적용하여 그 일반성을 높이고자 하는 시도가 다양하게 이루어졌지만, 안정적으로 적용될 수 있는 방법이 아직까지 개발되지는 않았고 이것이 인터넷 조사의 활용을 제약하고 있다. 인터넷 조사를 위한 가중치 개발에는 준거조사 결과가 필요하지만, 센서스나 정부기관에서 제공되는 통계 중 일부 인구학적 속성을 제외하면 이러한 준거조사 자료를 구하기 어렵다는 것이 중요 요인이다. 본 연구는 생활시간 조사를 이용해서 가중치를 개발하여 적용할 때, 인터넷 조사의 일반성을 높일 수 있는지를 검토해 보았다. 생활시간 조사는 정부기관에 의해 정기적으로 조사될 뿐만 아니라 센서스와는 달리 라이프스타일에 관련된 다양한 내용을 조사하기 때문이다. 2009년에 실시된 통계청 사회조사의 온라인 버전을 2004년 생활시간 조사결과를 이용해 가중치를 적용한 결과, 2009년에 동일한 설문지를 이용해 실시된 면접원방문 사회조사결과에 보다 일치하는 방향으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉 생활시간 조사에서 나타난 취침시간, 귀가시간, 인터넷 이용시간 등을 이용해서 가중치를 적용했을 때 단지 인구학적 속성만을 이용해서 가중치를 적용하는 경우보다, 온라인 조사결과와 오프라인 조사결과가 보다 근접해지는 경향이 있다는 것이다. 이러한 본 연구의 결과는 생활시간 조사자료가 인터넷 조사의 가중치 개발에 활용될 수 있다는 점을 보여준다.
There are limitations as to how internet surveys can be used. Applying various weighting procedures has not always resulted in error reduction. A good reference survey would increase the effects of the weighting method, but it is very difficult to get a reference survey for non-demographic weighting variables, which restricts the use of internet surveys. We hypothesized that time use variables could be employed as weighting variables. The time use survey is conducted regularly by KOSTAT and includes various time-related variables. We tested our hypothesis using the 2009 survey results, which had been gathered by KOSTAT in 2009. When we applied weighting variables which were based on the 2004 time use survey results to the online version of the 2009 KOSTAT social survey, the gap between the online and off-line versions was slightly reduced. This result shows that we could use time use survey results to develop a better weighting scheme.
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