현행 농가경제조사를 위한 새로운 표본설계의 특징 및 방법

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 현행 농가경제조사를 위한 데이터 분석
1. 현행 표본설계 요약
2. 현행 표본 데이터에 대한 상대표준오차 분석

Ⅲ. 새로운 표본설계의 모집단 분석
1. 시도별 농가 분석
2. 지역별 단독농가와 잠재적 단독농가
3. 조사구의 형태 및 크기
4. 조사모집단(Survey population)

Ⅳ. 새로운 표본설계의 특징 및 방법
1. 층 화
2. 지역별 표본수 결정 및 주산지 결정
1) 각 지역별 표본 조사구 수 결정
2) 주요 작물 주산지 및 표본 조사구 선정
3. 각 지역의 층별 표본배분
4. 표본추출

Ⅴ. 농가경제조사의 주요 추정 내용
1. 가중치 산정
2. 전국에 대한 추정
3. 지역별 농가소득 및 농업소득 추정

Ⅵ. 비표본오차의 원인 및 적절한 대처방안
1. 표본관리
2. 비표본오차의 관리

Ⅶ. 요약 및 결론

참고 문헌

본문내용

일계부 작성을 소흘히 하여 전날과 같은 내용을 복사하는 형식으로 일계부를 기입할 경우에는 새로운 정보를 획득할 수 없을 뿐만 아니라 조사원조차도 이 사실을 인식할 수 없어서 조사 결과에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 또한 일계부 기입시 조사원의 도움이 있어야만 기입할 수 있는 농가에서는 떳떳하지 못하거나 공개하고 싶지 않은 수입이나 지출을 숨기게 되는 오류를 범할 수 있다. 직접 기입하는 경우에도 다른 사람이 검사한다는 것을 의식할 경우에는 있는 그대로 기입하기보다는 이상적인 모형에 맞추어서 조작된 내용을 기입할 수 있다. 따라서 조사원은 최대한 친화적인 여건을 조성하여 가족과 같은 관계를 유지하는데 최선을 다해야 할 것이다. 또한 조사정보의 질 향상을 위하여 조사의 중간관리자는 조사원과 함께 비표본오차를 최소화할 수 있는 방안을 함께 연구하여 실천하는 지속적인 노력이 요구된다.
3) 자료처리 및 분석과정에서 발생하는 오차
수집된 자료를 코딩하거나 입력된 자료를 분석하는 과정 또는 분석된 자료를 공표하는 과정에서 의도적이거나 무의식중에 범하는 오류를 말한다. 모든 과정을 경험이 풍부한 전문가가 확인하는 과정을 거친다면 자료처리와 분석과정에서 발생하는 비표본오차를 줄일 수 있을 것이다.
조사원이 일계부를 수거하여 일차적으로 기입 내용 중에서 미흡한 항목이나 잘못 기입된 내용을 검색하는 프로그램이나 절차를 마련하여 일계부 확인과정이 체계적으로 이루어지도록 해야 할 것이다. 특히 자료의 일관성이나 논리성을 점검하기 위해서는 일 년전 동월이나 동년 전월의 자료와 비교하는 프로그램을 실행하여 기계적으로 비표본오차 발생원인을 통제하는 것이 바람직하다.
Ⅶ. 요약 및 결론
본 고에서는 현행 농가경제조사에서 나타나는 미비점을 개선하여, 조사항목에 대한 통계를 안정적으로 산출할 수 있도록 새롭게 설계하였다. 2000년도에 실시된 농업총조사를 통해서 얻은 모집단 분석 결과 1997년 표본설계 당시와 비교할 때 논벼지구의 비중은 크게 증가하였고, 2종 겸업지구, 축산지구의 비중은 크게 줄었다. 나머지 층에 대한 비중은 거의 같은 수준을 유지하고 있다. 동일농가비율 현황을 보면 1997년 표본설계 당시와 비교할 때 거의 같은 수준을 유지하고 있지만, 특용작물과 축산 지구 층의 동일농가비율이 낮아졌다. 전체에 대한 동일농가비율의 1997년 53.6%에 비해서 약간 증가한 55.88%로 나타났다. 새 표본설계에서는 시계열 유지가 되도록 현행 표본 설계의 기본틀이 유지되도록 노력하였지만, 모집단의 변화와 현행 농가경제조사의 미비점을 개선하기 위한 조치를 설계 과정에 반영하였다. 새로운 표본설계의 특징을 요약하면 다음과 같다.
첫째, 전체적으로 모집단의 대표성을 높여주고, 표본의 구성을 안정되게 해주기 위하여 논벼 층을 논벼 농가 비율에 따라서 세분하여 기존의 논벼 층을 논벼 농가 비율이 70%이상인 논벼지구1과 논벼 비율이 50-70%인 논벼지구2로 세분하여 층화하였다.
둘째, 현행 층화방법에서는 논벼 비율과 2종 겸업농가의 비율이 모두 50% 미만인 조사구들에 대해서 가장 다수를 차지하는 영농형태로 해당 조사구를 층화하고 있다. 이럴 경우 논벼 비율과 2종 겸업 비율이 거의 40%씩에 육박하는 경우에는 극히 소수 가구의 영농형태에 따라서 영농형태 층이 분리되게 된다. 이러한 점을 개선하기 위해서는 새로운 표본설계에서는 모집단을 영농형태로 층화함에 있어서 표본 조사구 내 해당 영농형태의 농가가 최소한 10%이상이 되도록 층화하였다.
셋째, 현재 농가경제조사를 위한 표본은 농산물생산비조사와 양곡소비량조사에도 함께 사용되는 다목적 표본이다. 특히 농산물생산비 조사를 위해서는 대표 작물에 대한 주산지가 표본으로 선정되어야 한다. 새로운 표본설계에서는 농산물 생산비조사를 위한 주산지를 추가적으로 표본 조사구에 포함시켰다. 현재 주요 작물에 대한 주산지는 대부분 경북, 경남, 전남 지역에 집중되어 있음을 감안하여 각 주요작물에 대해서 2개의 주산지를 유의추출방법으로 선정하였다.
넷째, 농가경제조사 항목에 대한 추정의 정도(精度)가 지역별로 일정 수준을 유지하도록 표본수 결정과 표본배정법에 대하여 연구하였다. 이를 위해 표본 조사구와 조사농가를 추출하는 방법에 부합하는 추정식을 유도하였고, 여러 가지 표본 배정법을 비교하여 농가경제조사에 적합하다고 판단되는 절충배정법을 새로운 표본배정법으로 결정하였다. 이에 따라 주요 조사항목에 대한 지역별 추정뿐만 아니라 전국 영농형태별 추정의 정도(精度)도 일정 수준을 유지할 수 있게 되었다.
본 연구에서 제시한 새로운 표본설계와 체계적인 조사를 통해서 농가경제조사의 신뢰도 높은 통계 생산이 가능할 것으로 기대된다.
참고 문헌
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서울대학교 통계연구소(1997), 「농가경제조사 표본설계 용역 최종보고서」.
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Little, R. J. A. and Rubin, D. B.(1987), Statistical Analysis with missing data, John Wiley and Sons.
Yates, F.(1981), Sampling Methods for Censuses and Surveys, 4th edition.

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