8. 조사와 설계

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본문내용

◈ 표본프레임/표본추출방법/확률적표본추출/비확률적표본추출/표본오차와 비표본오차
∎ 표본추출 주요 용어 정리
모집단
(population)
■ 연구대상인 전 대상
= 연구대상이 되는 모든 개체의 집합
표본
(sample)
■ 모집단 중 연구대상으로 추출된 일부(‘대표성’이 있어야 함)
= 모집단을 대표할 수 있도록 추출한 조사대상
표본의 대표성
(representativeness)
■ 모집단의 속성을 고르게 반영하는 정도
표집
(sampling)
■ 모집단에서 표본을 추출하는 과정
표본 프레임
표본추출틀
(sampling list)
■ 모집단의 특성과 속성을 통계적으로 대표하는 연구대상이 수록된 목록
표집 오차
(sampling error)
■ 표집시에 발생하는 오차(표집에 의한 모수치의 측정값이 모수치와 다른 정도/표본의 대표성으로부터의 이탈정도)
■ 아무리 대표성이 있는 표본을 선정했다고 하더라도 표본은 전집의 일부이므로 일부분의 자료로부터 전집을 추리하는 가정에서 오차가 개입되기 마련임
■ 표집과정에서의 실수라기보다는 오히려 다른 표본들이 우연히 선정되면서 발생하는 다양성에서 비롯됨

<중 략>

∎ 표본오차와 비표본 오차
표본오차( sampling error )
1) 개념
- 모집단 값과 표본 값간의 차이.
- 추출단위의 우연 선정으로부터 나타나는 오차
- 모집단 전체를 관측의 대상으로 하지 않고 일부를 표본으로 추출하여 완벽한 대표성을 가지지 못하기 때문에 발생

2) 발생원인/특징
(1) administrative error
표본추출 그자체에 기인하는 문제점으로 설계상 문제나 대표성 부족
표본크기가 커질수록 표본추출오차의 크기는 감소
전수조사 혹은 모집단 조사의 경우 사라짐

(2) random sampling error
우연성에 의한 것으로 피할수 없다.
- 표본추출 분포가 정상임을 전제로 생기는 오차
- 모집단의 표본추정치가 실제 모집단의 값을 반영하지 못하여 발생함
- 통계량들이 모수주위에 분산되어 있는 정도를 나타냄

참고 자료

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