DOI QR코드

DOI QR Code

Modified BLS Weight Adjustment

수정된 BLS 가중치보정법

  • Park, Jung-Joon (Department of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University) ;
  • Cho, Ki-Jong (Department of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University) ;
  • Lee, Sang-Eun (Department of Applied Statistics, Kyonggi University) ;
  • Shin, Key-Il (Department of Statistics, Hankuk University of Foreign Studies)
  • 박정준 (고려대학교 환경생태공학부) ;
  • 조기종 (고려대학교 환경생태공학부) ;
  • 이상은 (경기대학교 응용정보통계학과) ;
  • 신기일 (한국외국어대학교 통계학과)
  • Received : 20110100
  • Accepted : 20110300
  • Published : 2011.05.31

Abstract

BLS weight adjustment is a widely used method for business surveys with non-responses and outliers. Recent surveys show that the non-response weight adjustment of the BLS method is the same as the ratio imputation method. In this paper, we suggested a modified BLS weight adjustment method by imputing missing values instead of using weight adjustment for non-response. Monthly labor survey data is used for a small Monte-Carlo simulation and we conclude that the suggested method is superior to the original BLS weight adjustment method.

BLS 가중치보정법은 사업체 조사 시 발생한 무응답 및 이상점을 처리하기 위해 사용하는 가중치 보정방법중의 하나이다. 최근의 연구에 의하면 총계 추정에 있어 BLS 무응답 가중치보정법의 결과가 비추정법을 사용한 대체 결과와 일치하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 이상점과 무응답이 동시에 있는 경우, BLS 무응답 가중치보정법을 비추정 대체법으로 바꾸어 총계를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 매월 노동 통계 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 김석, 신기일 (2009). 상관관계와표본크기에따른 BLS 무응답보정의효율성비교, <응용통계연구>, 22, 1301-1313.
  2. 신민웅, 이상은(2001). <표본조사를위한표본설계>,교우사.
  3. 이상은 (2008). 표본조사에 따른 추정방법비교: 가중치조정기법을 중심으로, <응용통계연구>, 21, 413-427.
  4. 이상은, 신기일 (2010). BLS 무응답보정법을이용한대체법과이월대체법에관한연구, <응용통계연구>, 23, 909-921.
  5. 이석진, 신기일(2008). BLS 보정방법의민갑도에관한연구, <통계학회논문집>, 15, 843-858.
  6. Burdete, T. (2003). Survey of Occupational Injuries and Illnesses, Sample Design, Bureau of Labor Statistics.
  7. Little, R. J. A. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys, John Wiley & Sons, New York.
  8. Little, R. J. A. and Rubin, D. B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data, John Wiley & Sons, New Jersey.