2009년도 기준 관광사업체 기초통계조사 이용자 가이드

조사 개요

조사 목적

조사 연혁

조사 대상

조사 시기

조사 주기

조사 기관

조사 응답 결과

표본 설계

모집단 정의

본 연구에서 제외된 기업의 기준은 다음과 같다. 정지된 업체는 조사 대상에서 제외됩니다.

표본조사 대상 업종의 표본 설계

일반적으로 기업체 조사의 경우 매출과 종업원 수를 이용한 절사층화법을 많이 사용한다. 그러나 본 조사의 경우 지방자치단체에서 제공하는 기업정보에는 한계가 있으며, 통계청의 산업분류 기준과 매우 다르기 때문에 정확한 인구정보를 얻기가 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 계층화 샘플링 방식을 기반으로 각 계층별로 가장 효율적인 표본 분포 방법을 검토한 후 표본을 추출하였다.

계층화 샘플링에서 일반적으로 사용되는 샘플링 분포 방법에는 비례 분포 방법과 Neyman 분포 방법이 있습니다. 비례분포법을 사용할 때 표본이 특정 계층에 대해 과대 또는 과소 조정되어 있기 때문에 각 계층에 대해 독립적인 결과를 결정하기 어려울 수 있습니다. 표본분포를 시작하여 나머지를 분배하는 방법 중 하나가 니만분포(Neiman distribution)이며 원칙적으로 지역당 인구가 10명 미만일 경우 전수조사를 실시한다.

나머지 표본업체의 선정은 업종별, 지역별 상세주소를 원칙으로 하며, 표본크기는 체계적 표본추출을 통해 층별로 결정한다. 그러나 인구 정보가 부족하여 전체 집계 조사의 최하위를 정확히 짚어내기에는 한계가 있다. 따라서 본 조사가 완료되면 각 층별 매출액을 기준으로 이상기업을 재조사하여 전체 조사 층을 분류하는 일종의 후계층화 방식을 시행하였다.

무응답 대체 및 모수추정

무응답 대체 방법

이러한 방식으로 대체에 의해 구성된 완전한 데이터는 추정기 편향을 줄이고 비편향성 또는 일관성으로 우수한 매개변수 추정을 허용합니다. 무응답 대체는 여러 가지 방법이 있을 수 있는데, 2007년부터 관광기업 기초통계조사의 경우 평균대체에 기초한 다중대체법을 사용하였다. 올해 조사에서는 2007년 조사와 동일한 '다중대체법'과 함께 무응답 설문항목과 보조변수의 관계를 나타내는 회귀모형의 신뢰도를 병행해 '회귀 및 전가법'을 적용했다. 자세한 내용은 아래에 첨부되어 있습니다.

표본조사단위 중 응답조사단위와 무응답조사단위는 조사항목의 특성이 유사하며, 무응답 대체계층에서 조사단위를 순위화하는 기준으로 사용할 적절한 변수가 없는 경우 동일한 무응답 대체계층 내 응답조사단위의 값을 임의로 선택하여 결측조사단위값으로 사용한다. 이 방법은 Brooks와 Bailar(1978)의 미국 인구 조사를 기반으로 합니다. CPS)는 누락된 데이터를 처리하여 응답 세트에서 무응답 데이터의 특성과 유사한 데이터 값을 획득하고 대체하는 데 사용되는 방법입니다. 이때 첫 번째 데이터가 누락된 경우 첫 번째 응답 데이터가 누락된 값으로 대체됩니다. 회귀대체는 무응답 항목에 대한 회귀모형에 y의 응답을 갖는 보조변수 x를 맞추는 방법으로 Kalton과 Kasprzyk(1982)는 결측 i번째 값의 대체값을 다음과 같이 구하였다.

유흥업소 업무용 판매품목 무응답으로 인한 교체 사례 유흥업소의 조사 대상 중 매출에 회귀대입을 하기 위해서는 판매 품목에 대한 유용한 설명변수를 찾는 것이 필요하다. 이 경우 회귀 모델의 예측 값에 임의의 잔차를 추가하여 판매에 대한 대리 값을 계산합니다.

모수추정

따라서 전체 인구조사의 대상이 되는 산업도 표본조사 산업으로 보아야 하며, 가중치를 산정하여 매개변수를 추정하여야 한다. 번호가 매겨진 전체 레이어에 대한 가중치를 계산하는 절차는 다음과 같습니다. 이것의 주요 목적은 조사 대상 인구의 범위를 늘려 부모 평가의 편견을 줄이는 것입니다. 조사 목적으로 주어진 주요 항목 중 하나가 총 직원 수의 추정치인 경우 총 직원 수, 추정 금액은 다음 공식으로 표현할 수 있습니다.

모수추정방법으로 전체 조사계층과 표본조사계층을 대상으로 한 전체 모집단 추정방법을 언급하였으나, 이에 대한 분산추정만 설명하면 다음과 같은 식으로 계산할 수 있다. 추정기의 표준 오차를 기반으로 추정기의 통계적 정밀도를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 이유로 상대표준오차(RSE)는 추정 정도를 나타내는 상대표준으로 자주 사용된다.

상대 표준 오차는 다음과 같이 추정기의 표준 오차를 모수 추정치로 나눈 값으로 정의됩니다. 추정치의 표준 오차가 작을수록 상대 표준 오차는 작아집니다. 상대표준오차의 값이 작을 때 추정기의 정확도가 높다고 하며 이러한 추정치를 신뢰할 수 있는 것으로 받아들인다.

조사 내용

공통항목

업종별 특수항목

변수설명