[Statistics] 표본 추출 방법
Purpose of this Posting
- 표본 추출 방법에 대해 알아봅니다.
Probability Sampling VS Non-Probability Sampling
표본 추출 방법은 크게 확률표본추출(Probability Sampling), 비확률표본추출(Non-Probability Sampling)로 나눌 수 있습니다.
모집단에서 표본이 추출된 확률을 알 수 있는 추출을 확률표본추출이라고 합니다.
모집단에서 표본이 추출된 확률을 알 수 없는 추출이 비확률표본추출입니다.
그리고 확률표본추출과 비확률표본추출 안에도 여러 가지 추출 방법으로 나뉩니다.
필기 그림을 통해 알아보도록 하겠습니다!
확률표본추출에는 단순임의추출, 체계적추출, 층화임의추출, 집락추출이 있고, 비확률표본추출에는 편의표본추출, 할당표본추출, 판단표본추출이 있습니다.
이제 표본 추출 방법은 어떻게 나뉘는지 그리고 무엇이 있는지 알아보았으니 각 추출 방법에 대해 하나씩 알아보도록 하겠습니다.
Probability Sampling - Simple Random Sampling
단순임의추출(Simple Random Sampling)은 모집단에서 표본을 무작위로 추출하는 방식입니다.
무작위로 추출하는 방법으로 인해 편의가 발생할 가능성이 높습니다.
단순임의추출 방식을 사용하게 되면 모집단의 요소들이 표본에 선택될 확률이 모두 동일하고, 이 추출 방식은 다른 추출 방식의 기초입니다.
Simple Random Sampling
Probability Sampling - Systematic Sampling
우선 체계적표본추출(Systematic Sampling) 과정을 필기 그림을 통해 알아보도록 하겠습니다!
다음으로는 체계적표본추출의 과정의 이해를 돕기 위한 자료를 보여드리도록 하겠습니다.
요약하자면, 체계적표본추출은 추출 간격을 결정하고 결정한 추출 간격의 값을 갖는 자료를 표본으로 추출하고 그 값에 추출 간격을 계속해서 더하며 표본을 추출하는 방식입니다.
Probability Sampling - Stratified Random Sampling
층화확률추출(Stratified Random Sampling)은 서로 중복되지 않는 모집단을 여러 층으로 나누고 각 층에서 단순임의추출을 통해 표본을 설정합니다.
위 구조처럼 표본을 추출하고, 각 층에서 표본을 추출할 때는 독립적으로 추출합니다!
Probability Sampling - Cluster Sampling
집락표본추출(Cluster Sampling)은 집락을 추출해서 추출한 집락 내의 조사단위들을 조사하는 방법입니다.
이때 집락을 구성하는 법은 서로 인접한 조사 단위들을 묶는 것입니다!
말로 설명하는 것보다 그림을 통해 이해하는 것이 더 쉬우니 그림을 준비해보았습니다!
이렇게 집락 하나를 통째로 추출하는 방법이 바로 집락표본추출입니다.
다음으로는 비확률추출방법에 속한 추출 방법들에 대해 알아보려고 합니다.
그 추출 방법들은 훨씬 단순하고 쉬워서 한 번에 설명하도록 하겠습니다!
Non-Probability Sampling - 편의추출 / 유의추출 / 할당추출
Convenience Sampling(편의 추출) : 쉽게 조사에 접근할 수 있는 대상들을 표본으로 설정하는 방법입니다.
Purposive Sampling(유의 추출) : 조사하려고 하는 분야의 전문가가 표본을 선택하는 방법입니다.
Quota Sampling(할당 추출) : 그룹 안의 조사 대상 선택 과정에서 랜덤화 과정이 없는 방법입니다.
이번 포스팅에서는 표본 추출 방법에 대해 알아보았습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사하다는 말씀 전하며 글을 마치도록 하겠습니다!
감사합니다!
댓글남기기