2006년 고령화연구패널조사 사용자 안내서 - KOSSDA

이 패널 연구의 이름은 '한국노화종단연구(KLoSA)'였다. 인구 조사 패널 연구는 노동부와 노르웨이 근로 환경청에서 자금을 지원합니다.

조사모집단의 층화

주로 동부를 중심으로 주거지역과 일반측지지역에 363개소가 있다. 모든 수사구역 동부수사구역 읍·면부 수사구역.

표본 추출

Apts Normal Sum Apts Normal 소계 Apts Normal 소계. 실사 프로세스 및 응답률에 대한 자세한 내용은 KLoSA 웹사이트의 "실사 프로세스" 섹션을 참조하십시오.

실사과정

연구영역을 대체할 필요가 있었던 이유는 다음과 같다. 연구지구 가족방문을 원칙적으로 거부한 연구지구 2곳(사무실 출입 불가).

최종결과

시험 진도 조사 지구 조사 성공 조사 지구 성공적인 가구 성공적인 가구 성공적인 가구/성공한 가구. 면접에 성공한 가구 내 평균 합격 가구원 수는 1.7명이었다.

성공률 및 응답률

가중치 사용의 필요성

가중치 산출과정

여기서, 아래첨자 i는 레이어를 나타내고, Ni는 i번째 레이어의 총 조사면적 수이며, ni는 i번째 레이어에서 샘플링된 조사면적의 수이다. 여기서 아래첨자 i는 층, j는 조사면적, k는 세대를 나타낸다.

가중치 이용한 추정식의 계산

자산만 자신의 자산으로 반응하도록 만들었습니다. 가구 단위 소득 및 자산은 개인 응답에서 계산되며 생성 변수로 보고됩니다. 이러한 과목군은 응답자의 자녀 수만큼 반복되며, 사건이나 사람의 수에 따라 반복되는 과목군을 루프(loop)라고 한다.

응답자가 '모름' 또는 '답변 거부'로 답한 질문에 대해서는 다중 대치로 수정된 '대체 데이터 세트'가 제공됩니다.

가족영역

피청구인의 아버지가 친부가 아니더라도 피청구인이 자신을 "아버지"라고 생각한다면 친부로 인정하고 그 자녀가 양자인지, 직접 친자인지, 재혼으로 태어난 아이. 비재정적 지원에는 요리, 반찬 등의 서비스가 포함됩니다. 단, 손주 돌보기, 거들기 등 돌봄 업무는 비금전적 지원 대상에서 제외돼 별도로 취급된다.

부모 및 재정적/비재정적 지원 질문 흐름: 응답자와 함께 살지 않는 부모를 위한 재정적/비재정적 지원.

건강영역

"필요" 항목에 해당하지 않습니다. 신체적, 정신적, 인지적 문제로 그러한 작업이 불가능한 경우에만 '도움이 필요함'으로 간주되었습니다. 인지능력은 응답자의 치매 정도를 판단하는 측정 방법 중 하나이다.

인지능력을 정확하게 측정하기 위해 관련 전문가의 도움을 받아 면접관 교육을 사전조사와 본조사로 구분하여 실시하였다.

고용영역

고용주와 계약을 맺고 임금을 받는 경우는 모두 임금근로자입니다. 임금과 보조노동 없이 가업을 이어가면 무급가족종사자이자 국가경제통계국이다. 활성 인구 조사 규정에 따라 18시간 이상만 포함되었습니다.

가족이나 친척의 일을 도와주더라도 용돈이나 인건비 등 어떤 형태로든 정기적인 비용을 받는 경우에는 18시간 근로시간과 상관없이 임금근로자로 간주됩니다.

소득 영역

자산영역

주관적 기대감과 삶의 만족도

Aging Research Panel 연구에서는 결측값의 적절한 분석을 위해 결측값이 발생한 가장 중요한 항목에 대해 다중 전가를 수행하였다. 건강 영역의 주요 변수를 대체하기 위한 설명변수로 항목 탈락과 전가변수를 사용하였다. 다음으로 각 대체자료에서 소득관련변수를 설명변수로 하여 소득영역의 주요 소득항목을 대체하였다.

본 연구에서는 각 결측값에 대해 5개의 값을 대체하기 위해 다중 대체를 사용하였다.

대체된 자료의 형태

5개의 대체 데이터가 제공되므로 단일 전가를 기반으로 분석을 수행하려는 연구자는 대체 데이터 중 하나를 사용해야 합니다. 이 5개의 대체 데이터는 연구원들이 분석할 수 있도록 한국노동연구원 고령화연구패널 홈페이지를 통해 제공된다. 여기서 원본 데이터와 대체 데이터의 이름은 한국노동연구원에서 제공한 것과 동일하게 선정하였다.

연구원은 이러한 각 데이터에 대해 원하는 분석을 여러 번 수행할 수 있습니다.

대체된 결측값의 구분

다중대체를 통한 다중대치 데이터의 경우 하나 이상의 대체데이터를 결측치 없이 제공하고 분석은 각각의 다중대치 데이터를 분석하고 분석된 데이터를 통합한 결과 도출의 두 단계로 나누어진다.

다중대체(multiple imputation)된 자료의 분석

, 각 귀속 데이터의 매개 변수 추정 값 간의 분산을 나타내므로 간 대치 분산이라고합니다. 충분히 큰 데이터의 경우 매개변수의 분포가 t-분포를 따르므로 이 매개변수의 분포는 t-분포에 대한 t-분포를 따릅니다.

매개변수를 기반으로 테스트를 수행하거나 매개변수에 대한 신뢰 구간을 얻을 수 있습니다.

예 제

SAS SURVEYMEANS 프로시저에서 BY 변수를 사용하여 각 데이터셋에 대해 금융자산의 단순 평균과 표준오차를 계산하고 이 통계를 데이터셋 이름 stat1에 저장했습니다. SAS REG 프로시저에서 BY 변수를 사용하여 귀속된 각 데이터에 대해 회귀 분석을 실행한 후 OUTEST 문을 사용합니다. 생성된 변수에 대한 자세한 내용은 홈페이지 "사용자 가이드" 섹션의 "생성된 변수 설명" 파일을 참조하십시오.

테이블 목록을 통해 직접 변수를 선택하고 다운로드합니다. 해당 변수가 2-2와 같이 표시되면 왼쪽 공통 사각형 상자를 사용하여 원하는 변수를 선택합니다. 이때 원하는 변수가 다른 영역에 있는 경우.