A study on the naive propensity score adjusted estimator using the raking ratio method for multivariate auxiliary variables

무응답이 있는 표본조사에서 평균 추정량으로 성향점수보정 추정량이 흔히 사용된다. 그러나 성향점수보정 추정량은 흔히 무시할 수 없는 무응답이라 부르는 MNAR(missing not at random) 무응답을 적절히 처리하지 않으면 편향이 발생하는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung & Shin(2022)은 무정보적 표본설계(non-informative sampling)에서 무시할 수 없는 무응답이 발생할 때 나이브 성향점수보정(naive propensity score adjusted: PSA) 추정량의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 특히 세부 층을 이용한 사후층화 방법을 기존의 나이브 성향점수보정 추정량에 적용하여 추정의 정확성을 향상시켰다. 이 방법은 보조변수가 단변량인 경우 효과적인 것으로 나타났으며 이변량인 경우도 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 Yeo & Shin(2023)은 이중 사후층화보정 방법을 이용하여 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성을 높였다. 본 연구에서는 보조변수가 다변량인 경우에 갈퀴법(raking ratio method)을 이용하여 기존의 사후층화 방법을 개선한 새로운 사후층화 방법을 제안하였다. 특히 초모집단모형이 로그-선형모형일 때 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것을 모의실험을 통해 확인하였다.