Ⅰ과목 조사방법과 설계_2장 표본 설계_02.표본추출방법 결정_➊표본추출 방법

➊표본추출 방법

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▶전수조사 VS 표본조사 표본추출 방법을 결정하는 것은 연구의 목적과 모집단의 특성을 고려하여 이루어져야 합니다. 표본추출 방법은 연구의 정확성과 대표성에 영향을 미치므로 신중하게 선택되어야 합니다. 아래는 표본추출 방법을 결정하는 과정에 대한 지침입니다.
전수조사 (Full Population Survey)		전수조사(Full Population Survey)는 모집단 내의 모든 개체 또는 단위를 조사하는 방법을 말합니다. 모집단 전체를 조사하여 데이터를 수집하고 분석함으로써 모집단의 특성을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 하지만 대상 모집단이 작고 조사 비용이 크거나 시간이 오래 걸릴 경우에는 실용적이지 않을 수 있습니다.
표본조사 (Sample Survey)		표본조사(Sample Survey)는 모집단에서 일부 개체 또는 단위만을 추출하여 조사하는 방법을 말합니다. 표본을 추출함으로써 모집단의 특성을 파악하고 모집단의 속성에 대한 추정 및 결론을 도출합니다. 표본조사는 전수조사에 비해 비용과 시간을 절약할 수 있으며, 적절한 표본추출 방법을 사용하여 모집단을 대표하는 표본을 얻을 수 있어야 합니다.
표본조사의 장단점
장점	비용 절감: 모집단 전체를 조사하는 것보다 표본을 조사하는 것이 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 시간 절약: 모집단 전체를 조사하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있지만, 표본을 조사하는 것은 조사 시간을 단축할 수 있습니다. 실행 가능성: 전체 모집단을 조사하기 어려운 경우에도 표본조사는 실행 가능한 방법을 제공합니다. 일반화 가능성: 적절한 표본추출 방법과 표본 크기를 사용하면 표본에서 얻은 결과를 모집단에 일반화할 수 있습니다. 통계적 추론: 통계적 방법을 사용하여 표본에서 얻은 데이터로 모집단의 특성을 추론할 수 있습니다.
단점	샘플링 오차: 표본은 모집단을 대표하지만 완벽히 일치하지는 않습니다. 따라서 표본조사에서는 샘플링 오차가 발생할 수 있습니다. 대표성 부족: 적절한 표본추출 방법을 사용하지 않거나 표본크기가 작을 경우, 표본이 모집단을 충분히 대표하지 못할 수 있습니다. 표본추출의 어려움: 표본추출은 표본의 대표성과 편향을 고려하여 신중하게 결정되어야 하므로 어려울 수 있습니다. 표본크기 결정의 어려움: 표본크기를 결정하는 것은 연구의 목적과 통계적 요구사항을 고려하여야 하며, 적절한 크기를 결정하는 것이 중요합니다. 표본 조사의 제약: 일부 경우에는 표본으로 조사하기 어려운 대상이 있을 수 있습니다.

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▶확률 표본 추출법 VS 비확률 표본 추출법 ​ 1)확률표본추출(Probability Sampling)은 모집단 내의 각 개체가 표본에 선택될 확률이 있고, 이러한 확률이 미리 알려진 방법으로 표본을 추출하는 방법입니다. 확률표본추출의 주요 종류는 다음과 같습니다:
단순 무작위 표본추출 (Simple Random Sampling)		이 방법은 모집단 내의 모든 개체가 동일한 확률로 선택될 수 있는 방법입니다. 무작위로 선택된 숫자나 고유한 식별자를 사용하여 표본을 무작위로 추출합니다. 이 방법은 대표성을 보장하며, 모든 개체에 공평한 기회를 부여합니다.
계층별 표본추출(층화표집) (Stratified Sampling)		모집단을 중요한 특성에 따라 여러 계층(또는 그룹)으로 나눈 다음, 각 계층에서 단순 무작위 표본추출을 수행하는 방법입니다. 각 계층은 모집단의 특성을 고려하여 추출됩니다. 이 방법은 계층별 특성을 반영하고 표본 크기가 작을 때 효과적입니다.
체계적 표본추출(계통표집)(Systematic Sampling)		이 방법은 일정한 간격으로 모집단 내의 개체를 선택하는 방법입니다. 무작위로 시작하는 개체를 선택한 뒤, 일정한 간격을 두고 다음 개체를 선택합니다. 예를 들어, 모집단이 100명의 학생으로 구성되어 있다면, 매 10명마다 1명을 선택하는 방식입니다.
클러스터 표본추출 (군집 or 집락표집) (Cluster Sampling)		모집단을 비슷한 그룹 또는 클러스터로 나누고, 몇 개의 클러스터를 무작위로 선택하여 그 안에서 모든 개체를 조사하는 방법입니다. 예를 들어, 도시를 클러스터로 나누고 그 중에서 몇 개의 도시를 선택한 후, 선택한 도시의 모든 주민을 조사하는 방식입니다
확률표집의 장단점
장점	대표성 확보: 확률표본추출은 모집단을 대표하는 표본을 생성하는데 가장 효과적입니다. 모든 개체가 선택될 확률을 가지기 때문에 대표성을 확보할 수 있습니다. 통계적 추론 가능: 확률표본추출을 사용하면 추후 통계적 분석과 일반화가 가능합니다. 통계적 검증이나 추론을 수행할 때 신뢰성이 높아집니다.
단점	비용과 시간: 확률표본추출은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 표본을 선택하고 조사하는 과정이 더 복잡하기 때문입니다. 복잡성: 표본추출과정이 복잡할 수 있으며, 모집단의 특성을 고려해야 합니다. 표본크기: 대규모 표본을 추출할 때 비용과 시간 문제로 어려움이 있을 수 있습니다.

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2)확률표본 추출법의 주요 종류와 각각의 특징, 장단점
종류	특징	장점	단점
단순 무작위 표본추출 (Simple Random Sampling)	무작위로 선택된 개체들로 이루어진 표본	대표성 확보 가능 통계적 추론 가능	대규모 모집단에서 복잡하고 비용이 많이 들 수 있음
	예: 학교 내의 학생들 중에서 100명의 학생을 무작위로 선택하여 키를 측정하는 연구. 모든 학생에게 번호를 부여하고 무작위로 번호를 뽑아 해당 학생을 조사하는 방식입니다.
계층별 표본추출 (층화표집) (Stratified Sampling)	모집단을 계층별로 나눈 후, 각 계층에서 무작위로 선택된 표본	각 계층에서 대표성 확보 가능 작은 계층의 표본 크기 줄일 수 있음	계층 분류와 계층 내 편향 가능성
	예: 전국의 인구 조사에서 남성과 여성을 구분하여 조사하는 경우. 모집단을 남성과 여성으로 나눈 뒤, 각 계층에서 무작위로 일부 샘플을 선택합니다.
체계적 표본추출 (계통표집) (Systematic Sampling)	일정한 간격으로 개체를 선택하는 방법	계산이 간단하고 직관적임 표본 선택 과정이 간단함	주기성 오류 가능성 있음
	예: 고객 데이터베이스에서 고객 표본을 선택하는 경우. 데이터베이스에 저장된 고객 목록 중에서 매 10명마다 한 명을 선택하여 조사하는 방법입니다.
클러스터 표본추출 (군집 or 집락표집) (Cluster Sampling)	모집단을 클러스터로 나눈 후, 무작위로 클러스터 선택	대규모 모집단 다룸 비용 절감 가능	클러스터 내부의 개체들이 유사할 경우 대표성 확보 어려움
	예: 한 도시 내의 모든 가구를 조사하기 위해 도시를 클러스터로 선택하는 경우. 몇 개의 도시를 무작위로 선택하고, 선택한 도시 내의 모든 가구를 조사합니다.

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▶확률 표본 추출법 VS 비확률 표본 추출법 ​ 3)비확률 표본추출(nonprobability sampling) ​ 비확률 표집(Nonprobability Sampling)은 표본 추출 과정에서 개체가 표본에 포함될 확률이 미리 정의되거나 계산되지 않는 표본 추출 방법을 의미합니다. 비확률 표집은 모집단을 대표하지 못할 수 있으며, 통계적 추론이나 일반화에 적합하지 않을 수 있지만, 특정 상황에서는 유용할 수 있습니다.
편의(우연) 표본추출 (Convenience Sampling)		편의 표본추출은 연구자가 쉽게 접근 가능한 개체나 그룹을 표본으로 선택하는 방법입니다. 예를 들어, 가까운 곳에 있는 사람들에게 설문 조사나 인터뷰를 진행하는 것은 편의 표본추출의 예입니다. 이 방법은 표본 선택에 편리하지만 대표성을 보장하지 않을 수 있습니다.
판단(유의) 표본추출 (Judgmental Sampling)		판단 표본추출은 연구자나 전문가의 주관적인 의견에 따라 표본을 선택하는 방법입니다. 연구자의 판단에 따라 중요하다고 여기는 개체나 그룹을 선택합니다.
할당 표본추출 (Quota Sampling)		할당 표본추출은 각 카테고리 또는 계층에서 특정 비율을 지정하여 표본을 추출하는 방법입니다. 예를 들어, 남성과 여성을 50대와 60대로 나눈 뒤, 각 그룹에서 일정 비율의 표본을 선택합니다.
눈덩이 표본추출 (Snowball Sampling)		눈덩이 표본추출은 초기 표본을 선택한 후 그 표본의 참여자로부터 추가 표본을 모집하는 방법입니다. 이 방법은 네트워크 연구나 특정 그룹 내의 개체를 조사할 때 사용됩니다.
비확률표집의 장단점
장점	편리성: 비확률 표본추출은 연구나 조사를 쉽게 실시할 수 있도록 합니다. 연구자가 접근하기 쉬운 개체나 그룹을 선택하기 때문에 표본 모집이 더 간단하고 빠를 수 있습니다. 비용 절감: 표본 추출 및 조사 과정에서 비용이 적게 들 수 있습니다. 대규모 확률 표본추출에 비해 자원을 덜 소모할 수 있습니다. 시간 절감: 표본 추출이나 조사를 빠르게 진행할 수 있어 빠른 결과 획득이 가능합니다.
단점	대표성 부족: 비확률 표본추출은 모집단을 대표하지 못할 가능성이 높습니다. 표본이 모집단을 왜곡할 수 있어 일반화가 어려울 수 있습니다. 편향 가능성: 연구자의 주관적인 판단에 따라 표본이 선택되기 때문에 편향이 발생할 수 있습니다. 특정 특성을 가진 개체를 과대 또는 과소로 선택할 가능성이 있습니다.

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4)비확률표본 추출법의 주요 종류와 각각의 특징, 장단점
종류	특징	장점	단점
편의(우연) 표본추출 (Convenience Sampling)	연구자의 편의에 따라 선택	표본 모집이 간단하고 빠름 연구자의 편의에 따라 조사 진행 가능	대표성 부족 가능성 큼 편향 가능성 높음
	예: 어떤 연구자가 대학 내에서 학생들의 소비 습관을 조사하려고 할 때, 학교 교내 카페테리아에서 점심을 먹고 있는 학생들에게 설문 조사를 실시하는 경우. 이 방법은 연구자에게 편리하고 접근이 쉽지만, 학교의 전체 학생 모집단을 대표하지 못할 수 있습니다.
판단(유의) 표본추출 (Judgmental Sampling)	연구자의 주관적 판단에 따라 선택	연구 목적에 맞게 중요한 개체 선택 가능 특정 관심 그룹을 연구하기에 유용	대표성 부족 가능성 큼 주관성과 편향 가능성 큼
	예: 정치 조사를 수행하는 연구자가 특정 도시 내에서 다양한 정치 파티의 대표자나 활동가를 직접 선택하여 인터뷰하는 경우. 연구자의 주관에 따라 특정 인물들을 조사하는 방법입니다.
할당 표본추출 (Quota Sampling)	각 계층에서 일정 비율 또는 "클런" 설정	각 계층에서 일정 수의 표본 선택 가능	계층 설정 주관적이며 편향 가능성 큼
	예: 시장 조사를 수행하는 연구자가 각 나이 그룹에서 일정 비율의 참여자를 모집하는 경우. 예를 들어, 30대, 40대, 50대의 비율을 일정하게 유지하면서 조사 참여자를 선착순으로 모집합니다.
눈덩이 표본추출 (Snowball Sampling)	초기 표본 선택 후 해당 표본으로부터 확장	특정 소수 그룹이나 숨겨진 개체 연구에 유용 연구 대상이 서로 연결된 경우에 적합	대표성 부족 가능성 큼 표본의 확장 과정에서 편향 가능성 큼, 통계적 추론 어려움
	예: 본인이 HIV 감염자임을 알리고자 하는 사람이 처음으로 연구에 참여하고, 이 사람이 다른 HIV 감염자들을 연결시켜 참여시키는 경우. 이 방법은 소수 인구나 특정 그룹 내의 개체를 조사할 때 사용됩니다.

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