Ranking system을 이용한 Sampling 방법

Ranking system을 이용한 Sampling 방법

Mctyre가 1957년에 처음 제시한 샘플링 방법으로서 Ranked set sampling이라는 샘플링 방법이 있다. 예를 들자면 두개의 밭에서 수확량을 비교 하고 싶은데 Simple random sampling으로는 필요 샘플링 수가 많다는 것이 문제다. 일반적인 모수적 방법의 경우는 최소 sample 수가 25~30개 이상이어야 한다. 이보다 적은 수를 샘플을 뽑으면서도 적절한 샘플이 되려면 어떠한 방법이어야 할까.

그를 위한 것이 Ranking을 이용한 방법으로 Ranked set sampling과 Ranked ordering-set sampling등의 방법이 있다.

샘플링 방법에서 샘플들을 정렬할 때 각 샘플들에 대해서 일반적인 measure를 이용하는 것이 아니라
감각적인 변수(촉각, 시각등)이나 concomitant variable등으로 정렬을 한다. 만약 이런 방법이 아니라 일반적인 measure를
이용한다면 굳이 이런 복잡한 샘플링 방법을 쓸 필요가 없다.

이런 샘플링 방법이 필요하게 되는 경우는 각 샘플들의 측정이 힘든 경우 적게 측정하면서(샘플이 적으면서)
일반적인 분석방법의 효율을 가지게되는(또는 그이상의)경우이다.

 - 여기서 concomitant variable에 대해 예를 들자면 사람의 내적인 특성 같은 것을 수치화하기 힘드므로 이런 내적인 특성과 관련되어 나타나는 외적특성등을 변수로 나타내는 것, 이것을 concomitant variable의 한예로 들수 있다.
(쌀이나 포도 같은 걸 예로 든다면 쌀알 수를 새거나 한 포도에서 포도의 수를 세어야 한다)

현재 연구된바로는 RSS의 경우 상당한 효율을 보이는 것으로 알려져있다.(SRS에 비해)