응답자 주도 샘플링을 위한 분산 추정, 설계 효과 및 샘플 크기 계산

주사약물 사용者 및 성매매 노동자와 같은 숨겨진 집단은 여러 공공 건강 문제의 중심에 있습니다. 그러나 이러한 집단의 특성상, 이들에 대한 정확한 정보를 수집하기가 어렵고, 이러한 어려움은 질병 예방 노력을 복잡하게 만듭니다. 최근 개발된 통계적 접근법인 응답자 주도 샘플링은 연구자가 이러한 집단에서 특정 특성의 유병률을 편향되지 않게 추정할 수 있도록 하여 숨겨진 집단을 연구하는 능력을 향상시킵니다. 그럼에도 불구하고 이러한 유병률 추정의 샘플 간 변동성에 대한 정보는 충분하지 않습니다. 본 논문에서는 응답자 주도 샘플링 추정치 주변의 신뢰 구간을 구성하기 위한 부트스트랩 방법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 현재 사용 중인 단순한 방법보다 성능이 우수함을 입증합니다. 또한 우리는 다양한 상황에서 응답자 주도 샘플링의 설계 효과를 추정하기 위해 시뮬레이션과 실제 데이터를 사용합니다. 우리는 응답자 주도 샘플링을 사용하는 연구에 적합한 샘플 크기를 결정하는 데 필요한 전력 계산에 관한 실용적인 조언으로 결론을 맺습니다. 일반적으로 우리는 단순 무작위 샘플링에서 필요한 샘플 크기의 두 배에 해당하는 샘플 크기를 권장합니다.