Estimation of Sensitive Attributes Using a Stratified Kuk Randomization Device

• LEE GI-SUNG ^[1] ; HONG KI-HAK ^[2] ; KIM JONG-MIN ^[3] ; SON CHANG-KYOON ^[4]
  1. [1] Woosuk University

     Woosuk University

     Corea del Sur

     
  2. [2] Dongshin University

     Dongshin University

     Corea del Sur

     
  3. [3] University of Minnesota

     University of Minnesota

     City of Minneapolis, Estados Unidos

     
  4. [4] Dongguk University

     Dongguk University

     Corea del Sur

     

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• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 40, Nº. 1, 2017, págs. 29-44
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estimación de atributos sensibles usando un mecanismo de aleatorización estratificado de Kuk
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• Resumen
  • español

    Este trabajo propone un modelo Kuk estratificado para estimar la proporción de atributos sensibles de una población compuesta por varios estratos mediante la aplicación de un muestreo estratificado al modelo Kuk ajustado. El trabajo estima parámetros sensibles en el caso en que el tamaño del estrato es conocido mediante la adopción de métodos de asignación proporcionales y óptimos, y se extiende al caso de un tamaño de estrato desconocido, estimando parámetros sensibles mediante la aplicación de un doble muestreo estratificado y la comprobación de los dos métodos de asignación. Por último, el trabajo compara la eficiencia del modelo propuesto a la del modelo de Su, Sedory y Singh y el modelo Kuk ajustado en términos de la varianza del estimador.

  • English

    This paper suggests a stratified Kuk model to estimate the proportion of sensitive attributes of a population composed by a number of strata; this is undertaken by applying stratified sampling to the adjusted Kuk model. The paper estimates sensitive parameters when the size of the stratum is known by taking proportional and optimal allocation methods into account and then extends to the case of an unknown stratum size, estimating sensitive parameters by applying stratified double sampling and checking the two allocation methods. Finally, the paper compares the efficiency of the proposed model to that of the Su, Sedory and Singh model and the adjusted Kuk model in terms of the estimator variance.