표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출) 업로드 TM
- eatte458d
- 2020년 12월 23일
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표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출) 업로드
표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출)
표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출)
표본추출
표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출)
목차
표본추출
I. 표본조사의 개념 및 필요성
II. 표본추출의 방법
1. 확률표본추출방법
1) 단순무작위 표본추출
2) 체계적 표본추출
3) 층화표본추출
4) 군집표본추출
2. 비확률표본추출방법
1) 편의추출
2) 우연적 표집
3) 유의적 추출
4) 할당 표본추출
5) 눈굴리기식 표본추출
참고문헌
표본추출
I. 표본조사의 개념 및 필요성
표본조사란 연구대상 전체를 대표하는 표본을 상대로 조사하는 것으로, 통계적인 원리에 의해서 표본을 추출하여 전체를 추리하려는 조사를 말하는데, 이는 표본의 특성을 기반으로 모집단의 특성을 추정해내는 것을 의미한다) 표본조사를 실시하는 이유는 시간절약, 비용절약, 인력절약, 정확한 자료 확보(세밀한 조사 가능), 전수조사가 불가능한 경우(전집의 전체 사례를 알 수 없는 경우나 무한한 경우)등...
표본추출
표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출)
목차
표본추출
I. 표본조사의 개념 및 필요성
II. 표본추출의 방법
1. 확률표본추출방법
1) 단순무작위 표본추출
2) 체계적 표본추출
3) 층화표본추출
4) 군집표본추출
2. 비확률표본추출방법
1) 편의추출
2) 우연적 표집
3) 유의적 추출
4) 할당 표본추출
5) 눈굴리기식 표본추출
참고문헌
표본추출
I. 표본조사의 개념 및 필요성
표본조사란 연구대상 전체를 대표하는 표본을 상대로 조사하는 것으로, 통계적인 원리에 의해서 표본을 추출하여 전체를 추리하려는 조사를 말하는데, 이는 표본의 특성을 기반으로 모집단의 특성을 추정해내는 것을 의미한다) 표본조사를 실시하는 이유는 시간절약, 비용절약, 인력절약, 정확한 자료 확보(세밀한 조사 가능), 전수조사가 불가능한 경우(전집의 전체 사례를 알 수 없는 경우나 무한한 경우)등이 있다.
II. 표본추출의 방법
표본추출의 궁극적 목적은 표본의 값으로 전체 모집단 값을 정확하게 묘사하려는 것이다. 크게 확률표본추출방법과 비확률표본추출방법이 있다. 양자 간의 차이를 비교하면 아래의 표와 같다.
표. 확률표집과 비확률표집의 차이점
확률표본추출방법
비확률표분추출방법
무작위 표본추출
인위적인 표본추출
연구대상이 표본으로 될 확률을 알 때
표본으로 추출될 확률을 모를 때
표본오차의 추정가능
표본오차의 추정 불가능
표본분석결과의 일반화 가능
표본분석결과의 일반화에 제약
시간과 비용이 많이 소모
시간과 비용이 적게 소모
1. 확률표본추출방법
확률표본추출방법(Probability Sampling)은 표본의 값으로 전체 모집단 값을 정확하게 읽어내는 데 유리한 방법이다. 유형에는 크게 단순무작위 표본추출(Simple Random Sampling), 체계적 표본추출(Systematic Sampling) 층화표본추출(Stratified Sampling), 군집표본추출(Cluster Sampling)등이 있다.
1/ 단순무작위 표본추출
가장 기본적인 표집방법으로, 모든 표집단위가 똑같이 뽑힐 수 있는 조건에서 그 표집단위들을 독립적이고 직접적으로 뽑아서 표본을 얻는 방법이다. 이때 무작위(random)가 되기 위한 세 가지원칙은 다음과 같다.
첫째, 모집단 내의 모든 사례가 균등하게 뽑힐 기회를 가지고 있어야 한다.
둘째, 한 사례가 뽑힐 때 그것이 다른 사례의 표집에 아무런 영향을 미치지 않도록 독립성을 가져야 한다.
셋째, 표집 도중 전집 자체에 아무런 변동이 없어야 한다.
그러나 단순무작위 표본추출방법은 표본추출된 조사대상자가 지역적으로 널리 분산되어 많은 시간과 경비가 소요된다는 단점이 있으며, 또한 전집이 확실하지 않을 때는 그 모든 사례에 번호를 붙이기 어려운 면이 있다. 뿐만 아니라 다음에 나오는 층화 표본추출방법 등에 비해 표본의 크기가 같을 때 표집오차가 크다는 단점이 있어 많이 사용되지 않고 있다.
2/ 체계적 표본추출
단순무작위 표본추출보다 상대적으로 단순하고 간편하며, 결과도 더 정확하다. 이 방법을사용하기 위해서는 먼저 전집의 전체 사례에 번호를 붙여놓고 일정한 표집간격에 따라 선택한다. 이때, 표집의 크기를 결정하면, 이것으로 전집의 전체 사례 수 N을 나누어서 표집간격 K를 계산한 다음, 1부터 K 사이에서 무선적으로 하나의 번호 r을 뽑아서 이를 기점으로 하여 r째, r+k째, r+2k째 등의 순으로 r+(n-1)k째 사례까지 사례를 뽑아서 표집을 끝내는 방법이다. 예를 들어 모집단 10,000명에서 표본 1,000명을 이 방법으로 표집한다면, 매 10번째 요소를 표본으로 추출하게 되는 것이다.
이 방법의 선행조건은 배열이 무작위적이며, 시작번호도 무작위적이어야 한다는 점이다. 이 방법은 실제 단순무작위 추출방법보다 널리 이용되며 표본추출작업에 걸리는 시간과 노력이 적게 든다는 장점이 있다. 하지만 전집의 리스트를 구하기 어렵
[문서정보]
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파일종류 : HWP 파일
자료제목 : 표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출)
파일이름 : 표본추출의 방법(확률표본추출과 비확률표본추출).hwp
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