표본추출방법
단순 확률 추출법 (Simple random sampling)
단순 확률 추출법(Simple random sampling)은 모집단에서 모든 원소가 동일한 확률로 추출될 수 있도록 하는 표본추출 방법 중 하나입니다. 모집단 내의 모든 원소에 대해 번호를 매기고, 이들 중 일부를 무작위로 추출하여 표본을 구성하는 방법입니다.
예를 들어, 학교의 전교생 중에서 100명의 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하고자 할 때, 전체 학생들에 대해 번호를 부여하고, 무작위로 100명의 학생들을 추출하여 표본을 구성할 수 있습니다.
장점: 모든 원소가 추출될 확률이 동일하기 때문에 추출 오차를 최소화할 수 있습니다. 적용이 간단하며, 모집단의 크기가 작거나 원소 간 차이가 크지 않은 경우 적합합니다.
단점: 추출 대상이 큰 경우 비효율적일 수 있으며, 추출된 표본이 모집단을 대표하지 못할 수 있습니다.
계통추출법 (Systematic sampling)
계통추출법(Systematic sampling)은 모집단 내의 모든 원소가 규칙적인 간격으로 추출되도록 하는 표본추출 방법 중 하나입니다. 모집단 내의 모든 원소에 번호를 매기고, 이들 중 임의의 출발점을 선택한 후 일정한 간격으로 원소를 추출하는 방법입니다.
예를 들어, 전체 학생들 중에서 매 5번째 학생을 추출하여 표본을 구성하는 경우, 먼저 학생들에게 번호를 부여하고, 임의의 출발점을 선택한 후, 그 이후에는 매 5번째 학생을 추출하여 표본을 구성합니다.
장점: 추출 대상이 많은 경우에도 추출 오차를 최소화할 수 있으며, 추출 방법이 간단합니다.
단점: 무작위성이 낮기 때문에 추출된 표본이 모집단을 대표하지 못할 가능성이 있습니다.
층화 확률 추출법 (Stratified sampling)
층화 확률 추출법(Stratified sampling)은 모집단을 미리 구성된 층으로 나눈 후, 각 층에서 일정한 비율로 표본을 추출하는 방법입니다. 모집단 내의 각 원소가 적어도 하나의 층에 속하며, 각 층은 모집단의 특성을 대표할 수 있는 유사한 특징을 가진 원소들의 집합입니다.
예를 들어, 대학의 전체 학생 중에서 학과별로 층화를 하여, 각 학과에서 일정한 비율로 표본을 추출하는 경우, 먼저 모든 학생에게 학과 정보를 기반으로 층을 나누어야 합니다. 이후 각 층에서 추출할 학생 수를 산출하고, 각 학과에서 무작위로 추출하여 표본을 구성합니다. 각 층 내에서 추출 비율은 모든 층에 대해서 동일하게 적용됩니다.
장점: 모집단을 적절한 기준에 따라 나누어 각 층에서 추출 비율을 조절하여 추출하므로, 표본이 모집단을 대표할 가능성이 높습니다. 오차를 최소화할 수 있습니다.
단점: 층화 기준이 잘못 설정되거나 추출 비율이 잘못 조정되면, 추출된 표본이 편향될 가능성이 있습니다.
집락추출법 (Cluster sampling)
집락추출법(Cluster sampling)은 모집단을 작은 집단, 즉 집락으로 나눈 후, 일부 집락을 선택하여 집락 내의 모든 원소를 추출하는 방법입니다. 각 집락은 모집단의 모든 원소를 포함하지 않고, 일부 원소만 포함합니다.
예를 들어, 전국의 모든 학교를 대상으로 학생들의 수학 성적을 조사하고자 하는 경우, 전체 학교를 모두 추출하는 것은 불가능합니다. 이 경우, 학교를 지역이나 규모 등의 기준으로 집락화를 하고, 각 집락에서 일부 학교를 선택하여 표본을 추출하는 방법을 사용할 수 있습니다. 선택된 집락 내의 모든 학생들이 표본으로 추출됩니다.
장점: 대상이 많은 모집단에서도 표본 추출이 간편합니다. 비용과 시간을 절감할 수 있습니다.
단점: 추출된 집락이 모집단을 대표하지 못할 가능성이 높습니다. 집락 간의 차이가 크거나, 집락의 크기가 차이가 크면 추출된 표본이 편향될 가능성이 있습니다.