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소개글

표본추출의 가치, 표본추출의 필요성, 표본추출과 비표본추출, 표본추출의 오류, 표본추출의 방법 분석

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 표본추출의 가치

Ⅲ. 표본추출의 필요성

Ⅳ. 표본추출과 비표본추출

Ⅴ. 표본추출의 오류

Ⅵ. 표본추출의 방법
1. 무선표집방법
1) 단순무선표집
2) 체계적 표집
3) 유층표집
4) 군집표집
5) 다단계표집
2. 무선배정방법
1) 단순무선배정(simple random assignment)
2) 무선구획(randomized block)

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 개요
모집단의 일부분으로서 실제로 관측된 표본을 이용하여 모집단의 특성에 대하여 추측을 할 때 통계적인 방법이 이용됨을 알았다. 이와 같이 표본에 내포된 정보를 분석하여 모집단의 여러 가지 특성에 대하여 과학적으로 추론하는 방법을 다루는 분야가 추측통계학(inferential statistics)이다. 추측통계학은 오늘날의 통계학에서 핵심이 되는 분야이다.
기술통계학에서 다루는 자료들은 그 자체가 모집단이거나 도는 모집단의 일부분으로서 표본일 수도 있다. 전자의 경우는 기술통계학의 분석 방법으로부터 얻은 결과로써 모집단의 특성에 대한 결론을 내릴 수 있다. 반면, 후자의 경우는 표본으로부터 얻은 결과를 토대로 추측통계학의 방법을 이용하여 통계적으로 추론을 하게 된다.
이 분석을 토대로 현명하고 합리적인 의사결정을 하도록 하는 학문이라 했다. 앞에서 말했듯이 여기서 기술통계학은 자료를 연구목적에 알맞게끔 수집하고, 정리하고, 분석하여 분포의 모양, 대표값, 산포도 등을 계산하는 일종의 자료처리를 하는 영역이라고 할 수 있다. 한편 추측통계학은 모집단으로부터 표본을 선택하여 그 표본의 통계량을 계산하고, 그 통계량으로부터 모집단이 모수를 추정하고 그 추정치가 통계적으로 어떤 의미를 가졌는가를 알아보며 나아가서 합리적인 의사결정을 하도록 하는 분야라고 할 수 있다.
표본의 통계량을 토대로 모집단의 모수를 추정하고 합리적인 의사결정을 하는 것을 통계적 추론(statistical inference)이라고 한다. 통계적 추론은 어디까지나 표본의 통계량을 근거로 이루어지므로 불확실한 상황에서 얻어지는 결론이라고 할 수 있다. 따라서 그 결론은 다만 가능성만을 가지고 성립하는 것이므로 통계적 추론에서는 이와 같은 가능성, 다시 말해서 확률(probability)의 이론이 도입된다.

참고 자료

◈ 김대일·남재량·류근관(2000), 한국노동패널 표본의 대표성과 패널조사 표본이탈자의 특성연구, 한국노동경제학회, 노동경제논집 특별호, Vol.23, No.0
◈ 김남익 외 3명, 통계학개론, 진성사
◈ 박재수(1989), 조사법(이론과 실제), 박영사
◈ 박광태, 통계학, 홍문사
◈ 서울대학교 통계연구소(1997), 농가경제조사 표본설계 용역 최종보고서
◈ 일본 총리부 조사국 통계과(1984), 노동력조사 표본설계의 해설