[확률표본추출] 확률표집의 종류

목차

I. 단순무작위 표본설계
가. 추첨법
나. 난수표 활용법

II. 체계적 표본설계

III. 층화적 표본설계
가. 비율적 층화적 표본설계
나. 비비율적 층화적 표본설계

IV. 집락적 표본설계(군집적 표본설계)

본문내용

확률표본설계들은 확률적 표본추출에 의존하는 설계들이다. 그리고 확률적 표본추출의 유형은 다음과 같이 몇 가지 유형으로 나누어 볼 수 있다.

I. 단순무작위 표본설계(simple random sample design)

단순무작위 표본설계는 단순무작위 표본추출(simple random sampling : SRS)에 의존하는 설계이다. 단순무작위 표본설계에서는 모집단 속의 각 요소(element or individual)가 표본으로 선택될 수 있는 기회가 동등하게 부여되고 있다. 그리고 이와 같은 기회의 동등성이 단순무작위 표본설계의 특징이다.
그런데 이와 같은 단순무작위 표본설계를 사용하기 위해서는 적어도 모집단에 대한 정확한 정의와 모집단에 대한 완전한 목록이라는 두 가지 매우 어려운 조건들을 충족시켜야 한다.
첫째, 모집단의 정확한 정의가 필요한 이유로는, 모집단이 어떤 것이며 또한 무엇을 의미하는지를 정확하게 알지 못하고는 모집단의 복제에 가까운 표본을 구할 수가 없기 때문이다. 예를 들어 '서울에 사는 노인들'을 모집단으로 하여 단순무작위표본을 추출하고자 한다고 가정하자.
이 경우 노인들은 누구이며, 또한 서울에 사는 노인들이란 누구를 의미하는가를 정확하게 알아야만 이들로부터 단순무작위 표본설계를 사용하여 모집단의 복제에 가까운 표본을 얻어낼 수가 있는 것이다.
여기서 '서울에 사는 노인들'에 대한 정확한 정의란 '서울에 거주하는 65세 이상의 사람들'이라고 할 수 있을 것이다.
둘째, 모집단의 모든 구성요소들에 대한 완전한 목록이 있어야만 이들로부터 만족할 만한 표본을 얻어낼 수가 있는 것이다. 앞의 예와 결부시켜 볼 때 '서울에 거주하는 65세 이상 된 모든 노인들에 대한 목록'을 말한다.
이와 같은 단순무작위 표본설계를 위한 두 가지 조건들은 즘처럼 쉽게 충족시킬 수가 없다. 모집단에 대한 정확한 정의도 문제이거니와 모집단에 대한 완전한 목록은 더욱 어렵다. 오늘날 각종 실태조사에서 모집단 목록으로 많이 사용되고 있는 전화번호부의 경우 전화를 소유하지 못한 저소득층과 전화를 소유하고 있음에도 불구하고 아직 전화번호부에 등재되지 않은 신개발지역의 대상들을 제외시킴으로써 편견의 위험을 지닐 가능성이 매우 높다.

참고 자료

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