통계학-표본 추출법- 계통표본추출, 단순랜덤표본 추출, 층화 표본 추출, 군집표본 추출

안녕하세요~눈꽃입니다!

지난 포스팅까지 해서 통계학에서 자주 활용되는 표본 추출법 중 단순 랜덤 표본추출법, 층화 표본추출법, 군집표본 추출법까지 배워보았습니다!

이번 포스팅에는 표본추출법 내용에서 다룰 마지막 내용에 해당합니다! 이번에 배워볼 표본추출법은 계통표본 추출법인데요, 이전 포스팅에서 다뤘던 단순 랜덤 표본추출법, 층화 표본추출법, 군집표본 추출법에 대해서 알고 싶으신 분은 아래 첨부해드린 글이 도움이 될거에요!

ㅣ단순 랜덤 표본 추출법ㅣ

2021.04.01 - [교육/통계학] - 자료 수집 방법- 단순 랜덤 표본, 층화 표본 추출, 군집 표본 추출, 계통 표본 추출

자료 수집 방법- 단순 랜덤 표본, 층화 표본 추출, 군집 표본 추출, 계통 표본 추출

ㅣ단순랜덤표본 추출, 층화 표본 추출법ㅣ

2021.04.09 - [교육/통계학] - 통계-표본 추출 방법(층화 표본 추출법, 군집표본추출)

통계-표본 추출 방법(층화 표본 추출법, 군집표본추출)

 

그럼 이제 본격적으로 계통표본추출법에 대해 배워봅시다~!

 

1. 계통표본추출법(systematic sampling)

: 계통표본추출법(systematic sampling)은 모집단의 크리를 원하는 표본 크기로 나누어 추출간격 k를 정하고 첫 번째 추출한 개체를 임의로 정한 후 이후 추출한 개체로부터 k번째 나타나는 개체를 계속해서  표본에 포함시키는 방법입니다!

표본추출틀이 랜덤하다면 쉽게 랜덤표본을 뽑을 수 있지만 표본 추출틀이 주기성(periodicity) 등의 경향성을 가진다면 편향된 표본을 얻을 위험성이 있으므로 주의하셔야 합니다.

 

사실 계통 표본 추출법은 출구조사에서 사용되는 표본 추출방법으로 유명합니다! 총선에서 출구조사(exitn poll)를 실시하고자 할 때, 계통표본추출법은 다음과 같이 적용하게 됩니다.

 먼저 총 1000명으로 구성된 모집단에서 50명을 표본으로 뽑는다고 가정해봅시다! 전체 모집단 대상자인 1,000을 표본크기 50으로 나누면 k=20이 되겠죠! 표본 추출틀로부터 1번부터 20번 사이의 무작위로 한명을 선택하였는데, 3번이 대상자로 선택되었을 경우, 3번 다음에는 23번을 뽑고 43번을 뽑고, 68명을 뽑는 방식으로 표본 크기가 총 50명이 될 때까지 이 과정을 계속 반복해주시면 됩니다!

 

 

2. 올바른 표본추출방법이란?

: 모든 표본 조사에 있어서 연구 목적에 맞는 통계적 정밀도를 얻기 위해서는 필요한 표본 추출 방법과 함께 표본의 크기가 결정되어야 하며, 이러한 사항들은 자료 수집 단계에서 미리 고려해두어야 합니다! 

 

3. 표본 추출법 정리!

-단순랜덤표본 추출법: 크기가 n인 단순랜덤표본은 모집단으로부터 크기가 n인 모든 가능한 모든 집단을 생각했을 때 이들이 표본으로 뽑힐 확률이 동일하도록 뽑는 표본

-층화 표본 추출법: 층화 추출은 모집단을 몇 개의 '층'으로 나누어 각 층에서 단순랜덤표본을 뽑는 방법,  층 내부는 동질적인 속성을 갖는 반면에, 각 층들 간에는 이질적인 배타적 속성을 가짐

-군집 표본 추출법: 군집표본 추출법은 표본 추출단위로 개체 각각이 아닌 개체들로 이루어진 '집단'을 무작위로 선정한 후, 그 선정된 집단들 내에 있는 모든 개체들을 표본으로 추출하는 방법

-계통 표본 추출법: 계통표본추출법(systematic sampling)은 모집단의 크리를 원하는 표본 크기로 나누어 추출간격 k를 정하고 첫 번째 추출한 개체를 임의로 정한 후 이후 추출한 개체로부터 k번째 나타나는 개체를 계속해서  표본에 포함시키는 방법