확률표본추출 – 2. 체계적 표본 추출 과정 특징




체계적 표본 추출
확률 임의 추출 방법 2

 

체계적 표본 추출이란?

체계적 표본 추출(Systematic Sampling)은 통계학에서 사용되는 표본 추출 방법 중 하나로, 모집단의 개체들을 일정한 간격으로 선택하는 방법입니다. 이 표본 추출 방법은 무작위성을 보장하면서도 구현이 비교적 간단하고 효율적인 방법입니다.

체계적 표본 추출은 계통적 표본 추출이라고 더 많이 불립니다.

과정

모집단 정의: 분석하고자 하는 모집단을 명확히 정의합니다.

예를 들어, 어떤 도시의 주택 가구를 대상으로 한다면, 해당 도시의 주택 가구를 모집단으로 정의합니다.

적절한 표본크기 결정: 표본의 크기를 결정합니다.

표본크기는 분석 목적, 모집단의 크기, 통계적 신뢰도 등을 고려하여 결정됩니다.

첫 번째 개체 선택: 첫 번째 개체를 무작위로 선택합니다.

이 개체는 번호가 가장 작은 개체일 수도 있습니다. 쉽게 표현하기 위해 우리는 첫 번째 개체를 3번째 개체로 정하도록 하겠습니다.

체계적 추출 간격 k 결정: 추출 간격 k를 결정합니다.

k는 모집단 크기를 표본 크기로 나눈 값으로, 예를 들어 모집단이 300개이고 표본 크기가 100이라면 추출 간격 k는 3이 됩니다.

체계적 표본 추출: 첫 번째 개체를 선택한 후, 추출 간격에 맞춰서 그 다음에 추출할 개체를 선택합니다.

예를 들어, 첫 번째 개체가 3번이었다면 다음에 추출할 개체는 3+3=6번째 개체입니다. 이후 6번째, 9번째, 12번째 .. 계속해서 추출하고 이 과정을 표본 크기에 도달할 때까지 반복합니다.

이해를 돕기 위한 사진 (출처: 웹스톡리뷰)

특징

체계적 표본 추출은 무작위성을 보장하면서도 표본 선택의 편리성을 제공합니다. 특히 모집단이 크고 개체들이 임의로 정렬되어 있는 경우에 유용합니다. 이 방법을 사용하면 무작위 추출보다 표본을 선택하는 과정이 더 간단하고 효율적일 수 있습니다. 또 다른 장점으로는 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 보장하며, 계산적인 편의를 제공합니다.

그러나 모집단에 순서 또는 주기성이 있다면 추출 결과에 편향성이 생길 수 있으므로 주의가 필요합니다. 따라서 이 표본 추출 방법을 수행하기 위해서는 모집단에 대한 완전한 명부가 있어야 합니다. 만약 모집단에 대한 명부가 없는 경우라면 다른 표본 추출 방법을 고려해야 할 수 있습니다.

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