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¼öµµ±Ç(¼­¿ï, ÀÎõ, °æ±â) ¹× Áö¹æ±¤¿ª½Ã(ºÎ»ê, ´ë±¸, ±¤ÁÖ, ´ëÀü, ¿ï»ê), ¼¼Á¾½Ã ¿ÀÇǽºÅÚÀÇ ¸Å¸Å, Àü¼¼, ¿ù¼¼°¡°Ý µ¿Çâ, º¸Áõ±Ý, Àü¿ù¼¼ ÀüȯÀ², ¼öÀÍ·ü µîÀ» Á¶»ç¡¤¹ßÇ¥ÇÕ´Ï´Ù.

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  • °³³ä : ±âÁؽÃÁ¡ ´ëºñ ÇöÀç½ÃÁ¡ÀÇ °¡°Ýºñ¸¦ ±âÁؽÃÁ¡ÀÌ 100ÀÎ ¼öÄ¡·Î ȯ»êÇÑ °ªÀ¸·Î Ç¥º»ÀÇ °¡°Ýºñ¸¦ ±âÇÏÆò±Õ¹æ½Ä(Jevonse Index)À¸·Î °è»ê
  • Áö¼ö ÃßÁ¤¿¡ Ȱ¿ëµÇ´Â °¡°Ý
  •   - ¸Å¸Å°¡°Ý, Àü¼¼°¡°Ý : ±âÁؽÃÁ¡ ´ëºñ Á¶»ç½ÃÁ¡ Ç¥º» È£ÀÇ °¡°ÝºñÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö) ÀÌ¿ë
  •   - ¿ù¼¼°¡°Ý : ¿ù¼¼½ÃÀå ¼¼ºÐÈ­ Áö¼ö ÀÌ¿ë
  •     · Á¶»çµÈ Ç¥º» È£ÀÇ °¡°Ý(º¸Áõ±Ý »ê½ÄÀ̹ÌÁö, ¿ù¼¼ »ê½ÄÀ̹ÌÁö)°ú ÇØ´ç Àü¿ù¼¼ÀüȯÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)À» ÀÌ¿ëÇÏ¿© ¼¼ºÐÈ­µÈ ¿ù¼¼½ÃÀå À¯Çüº° ¿ù¼¼°¡°Ý »êÁ¤
  •     · À¯Çüº° ¿ù¼¼°¡°Ý »êÁ¤ : ¿ù¼¼·ÁØ¿ù¼¼·ÁØÀü¼¼ 3°¡ÁöÀÇ ¿ù¼¼ °è¾à ÇüŸ¦ Á¤ÀÇÇϰí, º¸Áõ±Ý/¿ù¼¼¹èÀ²ÀÇ ´ëÇ©°ª »ê½ÄÀ̹ÌÁö·Î ¿ù¼¼°¡°Ý »êÁ¤
  •     • »ê½ÄÀ̹ÌÁö
  •   - ¿ù¼¼ÅëÇÕ°¡°ÝºñÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)Àº ¿ù¼¼À¯Çüº° °¡°ÝºñÀ²À» (»ê½ÄÀ̹ÌÁö) ±âÇϰ¡Á߯ò±Õ(Geometric weighted mean) ¹æ½ÄÀ¸·Î »êÁ¤µÊ
  • Áö¼ö ÃßÁ¤ ¹æ½Ä
  •   1. Áö¿ªº°·±Ô¸ðº° Áö¼ö ÃßÁ¤
  •     - ÃÖ¼Ò´ÜÀ§(Áö¿ªº°·±Ô¸ðº°)ÀÎ ±âÃÊÁö¼öÀÇ ÃßÁ¤Àº Ç¥º»ÃßÃâÈ®·üÀÌ °°Àº ±Õµî È®·üÃßÃâ¹æ½Ä(equal probability sampling) Àû¿ë
  •     - »ê½ÄÀ̹ÌÁö ¼ÒÁö¿ª, »ê½ÄÀ̹ÌÁö ±Ô¸ðº° Áö¼ö : °³º°Ç¥º» È£ÀÇ °¡°ÝºñÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)À» ÇØ´ç Áö¿ª·±Ô¸ðº° °¡ÁßÄ¡(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)·Î ±âÇÏÆò±Õ
  •     • »ê½ÄÀ̹ÌÁö
  •     • »ê½ÄÀ̹ÌÁö¶ó Çϸé,
        »ê½ÄÀ̹ÌÁö
  •     - »ê½ÄÀ̹ÌÁö ±¤¿ªÁö¿ª, »ê½ÄÀ̹ÌÁö ±Ô¸ðº° Áö¼ö : ¼ÒÁö¿ª·±Ô¸ðº° Áö¼ö(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)¸¦ ÇØ´ç °¡ÁßÄ¡ºñÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)ÀÇ ±âÇÏÆò±Õ
  •     •»ê½ÄÀ̹ÌÁö
        (¿©±â¼­, »ê½ÄÀ̹ÌÁöÀº ±¤¿ª Áö¿ª »ê½ÄÀ̹ÌÁö¿¡ ¼ÓÇÏ´Â ¼ÒÁö¿ª »ê½ÄÀ̹ÌÁö, ±Ô¸ð »ê½ÄÀ̹ÌÁöÀÇ ¸ðÁý´Ü Àç°í·®)
  •   2. Áö¿ªº° Áö¼ö ÃøÁ¤
  •     - »ê½ÄÀ̹ÌÁöÁö¿ª Áö¼ö : ¼ÒÁö¿ª·±Ô¸ðº° Áö¼ö(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)¸¦ ÇØ´ç °¡ÁßÄ¡ ºñÀ²(»ê½ÄÀ̹ÌÁö)ÀÇ ±âÇÏÆò±Õ
  •     • »ê½ÄÀ̹ÌÁö(¿©±â¼­, »ê½ÄÀ̹ÌÁöÀº Áö¿ª »ê½ÄÀ̹ÌÁö, ±Ô¸ð »ê½ÄÀ̹ÌÁöÀÇ ¸ðÁý´Ü Àç°í·®)

¿ÀÇǽºÅÚ °¡°Ý ¹× °¡°ÝºñÀ²
  • °³³ä : Áö¿ªº° ¹× ±Ô¸ðº° ´ÜÀ§´ç Æò±Õ, ÁßÀ§ °¡°Ý
  • °¡°ÝºñÀ²
  •     - ¸Å¸Å°¡ ´ëºñ Àü¼¼°¡ ºñÀ²
  •     - Àü¼¼°¡ ´ëºñ ¿ù¼¼º¸Áõ±Ý ºñÀ²

Àü¿ù¼¼ÀüȯÀ²
  • °³³ä : º¸Áõ±ÝÀ» ¿ù¼¼·Î ÀüȯÇÒ ¶§ Àû¿ëµÇ´Â ºñÀ²
  •     - ÀÓ´ëÀÎÀº ¿ä±¸¼öÀÍ·ü, ÀÓÂ÷ÀÎÀº Àü¿ù¼¼ ¼±Åà ¹× ¿ù¼¼°è¾à½Ã ±âȸºñ¿ëÀ» °è»êÇÏ´Â ÁöÇ¥·Î Ȱ¿ë
  • Àü¿ù¼¼ÀüȯÀ² = [(¿ù¼¼×12) / (Àü¼¼-¿ù¼¼º¸Áõ±Ý)]×100

¼öÀÍ·ü(¼Òµæ¼öÀÍ·ü)
  • °³³ä : ÅõÀÚ±Ý¾× ´ëºñ ÅõÀÚ¸¦ ÅëÇØ ¹ß»ýÇÏ´Â ¿¬¼öÀÍ
  • »êÃâ¹æ¹ý
  •     - Á¶»çµÈ ¸Å¸Å°¡°Ý°ú ¿ù¼¼º¸Áõ±Ý, ¿ù¼¼°¡°ÝÀ» Ȱ¿ëÇÏ¿© ½ÇÅõÀÚ±Ý¾× ´ëºñ ¿¬¼öÀÍÀ» »êÁ¤
  • ¼öÀÍ·ü»ê½ÄÀ̹ÌÁö (¿©±â¼­, »ê½ÄÀ̹ÌÁö : ¸Å¸Å°¡°Ý, »ê½ÄÀ̹ÌÁö : ¿ù¼¼º¸Áõ±Ý, »ê½ÄÀ̹ÌÁö : ¿ù¼¼°¡°Ý)