요약
전국 규모의 대규모 표본설계는 대분류 혹은 중분류상의 통계량에 정도(precision)를 맞추어 표본을 추출하므로 소분류 내의 추정은 정도에 문제가 발생할 소지가 많다. 이에 따라 지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 낮을 때 사용하는 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역추정에 사용되는 자료는 단위수준자료(unit level data)와 지역수준자료(area level data)로 분류된다.
본 연구에서는 통계개발원에서 2013년까지 연구되었던 고용분야의 소지역 추정 연구를 더욱 확장하기 위한 토대를 마련하기 위해 최신 소지역 기법의 현황을 파악하고자 한다. 이를 위해 최근 많은 연구가 진행되고 있는 선형혼합모형, 베이지안모형, 커널(kernel)을 이용한 혼합모형 그리고 스플라인(spline)을 이용한 혼합모형과 같은 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법과 추정량의 효율성을 평가하는 방법을 살펴보았다.
그리고 스페인 52개 지역의 소득 관련 예제데이터를 이용하여 빈곤율을 추정해본 결과 표본의 개수가 큰 경우는 경험적 베이지안, 표본의 개수가 작은 경우는 계층적 베이지안 방법이 우수함을 확인하였다.