목차
표본조사 또는 표본추출(sampling)
전체인 모집단으로부터 부분인 표본을 뽑는 일련의 행위 혹은 과정
- 대표성(표본이 모집단과 비슷하게 추출되었는가?, 모집단의 특성 추론할 수 있어야 함)
- 적절성(시간, 비용의 절약)
조사자의 편견이 들어가지 않고, 충실히 전체를 대표할 수 있는 표본을 선정해야 한다. · 제한된 비용 내에서 가장 효과적인 필요한 정보를 얻을 수 있어야 한다. · 표본이 어떤 층을 포함하는가 또는 포함하지 않는가를 분명히 알아야 한다. · 반드시 절대적으로 커야하는 것은 아니지만, 표본의 크기는 통계적인 신뢰도를 확보할 수 있을 만큼 커야 한다. · 가급적 표본은 현지에서 현지조사원이 뽑는 것이 아니라, 연구실에서 충분한 자료를 토대로 일정한 절차 에 따라 뽑아야 한다. · 조사대상이 어떤 특성을 가진 사람이며, 그에 따라서 어떤 형의 표본을 뽑아야 하고, 또 조사가 거절당하거나 불가능할 경우 어떻게 대처해야 할 것인가를 미리 생각해 두어야 한다.
표본오차 sampling error
모집단을 전수조사 하지 않고 일부만 조사(표본 추출)할 때,
전체에 대한 추론 과정에서 일어나는 오차
비표본오차 nonsampling error
표본오차 외에, 무응답, 조사원의 미숙, 설문의 결함, 수집 및 분석 과정의 오류 등으로 발생하는 오차.
표본 추출, 전수 조사 모두에서 발생.
표본추출 방법
1. 단순 랜덤 추출법 simple random sampling
모집단에서 표본을 추출할 때 모집단에 속한 각각의 개체가 표본으로 뽑힐 확률이 모두 동일한 상태에서 뽑는 방법
2. 층화 랜덤 추출법 stratified random sampling
모집단을 먼저 중복되지 않도록 층으로 나눈 다음 각 층에 서 표본을 랜덤으로 추출하는 방법이다. 층을 나눌 때 층 내는 동질적(homogeneous), 층간은 이질적 (heterogeneous) 특성을 가지도록 하면 적은 비용으로 더 정확한 추정을 할 수 있으며, 전체 모집단뿐만 아니 라 각 층의 특성에 대한 추정도 할 수 있다는 장점
3. 집락 추출법 cluster sampling
모집단에서 집단을 무작위로 일차적으로 추출한 다음, 선정된 각 집단에서 구성원을 표본으로 추출하는 다단계 표집방법이다. 주로 모집단을 총망라한 목록을 수집하기가 현실적으로 불가 능할 때 사용될 수 있다. 집락 내부는 이질적(heterogeneous)이고 집락 간에는 동질적(homogeneous) 특성을 가지도록 하는 것이 특징이며, 집락추출법의 효율성은 모집단 요소들의 목록화를 최소화
4. 계통 추출법 systematic sampling
체계적 표집, 체계적 추출법(systematic sampling)이라고도 하며, 첫 번째 요소는 무작위로 선정 한 후 목록의 매번 번째 요소를 표본으로 선정하는 추출방법이다. 모집단의 크기를 원하는 표본의 크기로 나누어 를 계산한다. 여기서, 는 추출간격