농업관측 품목별 표본농가 재설계 연구

Abstract

1. 연구의 필요성 현행 관측 품목별 표본설계는 1995년 농업총조사와 1998년 시군별 재배면적자료를 이용하여 5년전에 시행된 것으로 재배농가의 변화, 재배면적 및 작형변화, 주산지 이동, 재배품목, 축종의 변화 등 모집단의 변화를 반영하지 못한 문제점이 있음. 따라서 최근의 자료를 이용하여 새로운 조사모집단을 정의하고, 모집단내에서 품종과 작형이 고려된 표본을 재설계할 필요함. 또한 현행 표본설계는 채소 10개 품목, 과일 6개 품목, 과채 6개 품목, 축산 5개 축종으로 구분하여 총 27개 품목(축종)별로 표본이 설계되었음. 그러나 관측정보 수요자들이 품목을 세분하여 품종, 작형별로 구체적인 정보를 요구하고 있어, 27개 품목(축종)을 48개 품종(축종) 및 작형별로 표본을 재설계할 필요함. 2. 연구의 목적 본 연구에서는 각 품종?축종별로 최근 모집단 자료를 바탕으로 표본설계를 시행하여 추정치의 표본오차를 줄이고, 신뢰수준을 향상시키며, 변동계수를 줄여서 정도 높은 통계량을 생산하는 것이 목적임. 농가의 향후 재배면적 변화, 농가수의 변화, 주산지 이동, 품종?축종의 변화가 있을 때, 조사모집단을 보강하여, 새로운 조사모집단을 설정하고, 관측정보의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있도록 농업관측정보센터 품목 담당자 스스로 표본을 재설계할 수 있는 방법을 제시하는데 목적이 있음. 3. 연구 내용과 방법 품목별 현행 표본의 통계치를 분석하여 문제점을 도출했다. 표본 재설계에서는 품목(축종)을 품종(축종)으로 세분하여 분류하였으며, 재배면적의 변화, 농가 수의 변화, 주산지 이동 등을 고려하여 모집단을 정의하고, 모집단의 분포에 따라 적합한 표본선정 방법을 찾았음. 농업총조사와 같은 모집단이 있는 품목과 모집단이 없는 품목(축종)을 구분하여 분석방법을 달리 하였음. 모집단이 있으면서 왜도가 큰 것은 Neyman 할당법과 절사법을 이용하였고, 모집단이 없이 표본농가만 있을 경우 부스트랩 방법을 이용하였음. 표본의 신뢰도를 높이고, 표준오차를 줄이기 위해 모집단의 층을 결정하고, 층별로 표본을 할당함. 설계된 표본을 이용하여 조사된 내용을 추정하는 방법과 표본관리를 위해 표본농가의 무응답 관리, 표본오차관리 그리고 비표본오차관리 방법을 제시하였음. 4. 연구결과

품목별, 품종별, 작형별, 축종별, 시도별로 표본을 선정했음. 표본은 48개 품목(축종)으로 세분하고, 신뢰수준 95%, 허용오차 ±5～±7%를 기준으로 표본을 재설계한 결과 10,961로 기존 표본수 10,326 보다 6.1% 증가하였음.