0. 표본 추출이란? 표본 추출 방법 종류 과정 특징

표본 추출은 통계학에서 중요한 개념이며, 통계적 추론과 데이터 분석에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 표본 추출의 정의와 방법, 종류에 알아보도록 하겠습니다.



표본 추출이란?

연구자가 관심을 갖고 연구하고자 하는 전체 대상 또는 집단을 모집단(population, 母集團)이라고 합니다.

모집단 전체를 대상으로 조사하는 것을 전수조사 또는 센서스(census)라고 부르며, 이 조사방법은 연구자가 파악하고자 하는 전 구성원을 대상으로 연구하므로 가장 이상적인 연구방법입니다. 모집단은 일반적으로 규모가 대단히 크기 때문에 모집단에 속한 모든 구성원들을 대상으로 연구하기 위해선 엄청난 비용이 필요합니다. 따라서 전수조사에 필요한 거대한 비용을 감당할 수 있는 국가 정부기관이나 대기업이 아닌 이상 일반 개인 연구자들이 전수조사를 실시한다는 것은 대단히 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Survey Sampling (서베이 샘플링)의 저자 레슬리 키쉬가 처음으로 ‘표본 추출’이라는 개념에 대해 언급하였습니다.

표본 추출의 선구자 레슬리 키쉬
Survey Sampling의 저자 레슬리 키쉬
(출처: 네이버 지식백과)

표본 추출은 모집단에서 일부 개체들의 집합인 표본(標本, sample)을 확보하는 작업 과정입니다. 모집단이 무한 크기이거나 유한하다 하더라도 크기가 상당한 경우에는 모든 개체를 관측하는 것이 불가능하거나 비효율적이므로 표본을 관측하여 근사적으로 모집단 특성을 추측하게 됩니다.

모집단에서 표본을 확보하는 방법에는 임의추출(random sampling; 확률 표본 추출)과 비임의추출(nonrandom sampling; 비확률 표본 추출)이 있습니다.

임의 추출

임의 추출이란?

임의 추출(random sampling)은 모집단의 모든 개체가 동일한 확률로 선택될 수 있는 방법을 의미합니다. 임의 추출은 모집단의 다양한 특성이 표본에 골고루 반영되는 무작위성을 보장하기 위해 사용됩니다. 통계적

다른 표본 추출 방법들도 존재하지만 아래의 4가지 방법이 통상적으로 많이 사용하는 확률 표본 추출 방법입니다. 각 방법은 특정 상황이나 연구 목적에 맞게 선택되어야 합니다.

임의 추출의 종류

1. 단순 무작위 표본 추출 (Simple Random Sampling): 모집단의 모든 개체가 동일한 확률로 선택될 수 있는 방법입니다.

이 방법은 모집단에서 무작위로 개체를 선택하여 표본을 형성합니다.

2. 체계적 표본 추출 (Systematic Sampling): 일정한 간격으로 개체를 선택하는 방법입니다.

이 방법은 모집단에서 첫 번째 개체를 무작위로 선택한 후, 그 이후로 일정한 간격으로 개체를 선택하여 표본을 형성합니다.

3. 층화 표본 추출 (Stratified Sampling): 모집단을 여러 층으로 나눈 후, 각 층에서 무작위로 개체를 선택하는 방법입니다.

이 방법은 모집단의 특정 특성이 표본에 골고루 반영되도록 할 수 있습니다.

4. 집락 표본 추출 (Cluster Sampling): 모집단을 작은 집단 또는 집락으로 나눈 후, 일부 집락을 무작위로 선택하여 표본을 형성하는 방법입니다.

이 방법은 모집단의 구조가 복잡한 경우에 유용합니다.

비임의 추출

비임의 추출이란?

비임의 추출(Non-Random Sampling)은 통계학에서 표본을 선택하는 방법 중 임의 추출(Random Sampling)이 아닌 방법을 의미합니다. 비임의 추출은 모집단의 특정 특성이나 조건에 따라 표본을 선택하는 방법입니다.

비임의 추출은 임의 추출에 비해 표본의 대표성과 외연성을 보장하기 어렵습니다. 따라서 신뢰성 있는 통계 추론을 위해서는 가능한 임의 추출을 사용하는 것이 권장됩니다.

그러나 특정 상황이나 제약 사항에 따라 비임의 추출이 선택되는 경우도 있을 수 있습니다. 이러한 경우에는 표본 선택 과정과 표본의 한계를 명확히 설명하여 결과의 해석에 주의해야 합니다.

비임의 추출의 종류

1. 편의 추출 (Convenience Sampling): 가장 편리한 방법으로 표본을 선택하는 방식입니다.

예를 들어, 가까운 위치에 있는 사람들을 선택하거나 특정 그룹에 속하는 사람들을 선택하는 경우 등이 있습니다.

이 방법은 표본을 빠르게 구할 수 있지만, 모집단을 대표하지 못하고 편향된 결과를 낳을 수 있습니다.

2. 판단 추출 (Judgmental Sampling): 전문가의 주관과 판단에 따라 표본을 선택하는 방법입니다. 전문가가 특정 기준에 따라 표본을 선택하게 됩니다.

예를 들어, 경험이 있는 조사자가 특정 특성을 가진 개체를 선택하는 경우입니다.

특정 관심사나 목적에 맞는 표본을 선택할 수 있다는 장점이 존재하지만, 주관적인 판단에 의해 편향된 결과가 나올 수 있습니다.

3. 콘솔리데이션 추출 (Quota Sampling): 각각의 특정 그룹 또는 층에서 정해진 비율에 맞추어 표본을 선택하는 방법입니다.

예를 들어, 특정 인구 조합의 비율을 따라 표본을 선택하는 경우입니다. 이 방법은 다양한 그룹을 고려하여 표본을 선택할 수 있지만, 선택 기준에 따라 편향된 결과가 나올 수 있습니다.

표본 크기 결정은 연구의 목적과 정확도에 따라 결정됩니다. 표본 크기는 연구 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 중요한 요소입니다. 표본 크기를 결정할 때는 모집단의 크기, 오차 범위, 신뢰도 수준 등을 고려해야 합니다. 실질적으로는 비임의 추출보다는 임의 추출을 더 많이 사용하므로 다음 포스팅에서는 각 임의 추출 방법에 대해서 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.

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