[사회복지]표본추출방법

소개글

표본추출방법

목차

1. 확률표본추출
2. 비확률표본추출
3. 확률표본추출과 비확률표본추출의 비교

본문내용

1) 단순무작위표본추출(simple random sampling : SRS)
모집단을 구성하는 각 요소가 표본으로 선택될 확률을 동등하게 부여하여 표본을 선정하는 방법으로 모집단의 크기가 N이고 표본의 크기가 n이면 각 구성요소가 표본에 뽑힐 확률은 n/N

⑴ 표본추출방법(과정)
① 모집단과 표본추출프레임을 작성한다.
② 각 구성요소에 고유번호를 부여한다.
③ 표본의 크기를 결정한다.
④ 무작위로 규정된 표본의 수만큼 표출단위를 선정(추첨, 난수표, 컴퓨터 사용 등)
⑵ 장점
① 모집단에 대한 사전지식을 요하지 않는다.
② 추출기회가 동등하고 독립적이기 때문에 추출된 표본의 대표성이 높다.
③ 자료의 분류에 있어 오차의 개입이 적다(vs 층화표출)
⑶ 단점
① 연구자가 모집단에 대해 가지고 있는 지식을 활용할 수 없다.
② 동일한 크기의 표본인 경우 층화표출에 비해 표본추출오차가 크다.
⇒ 층화표출은 동질적인 층에서 표출
③ 비교적 표본의 규모가 커야 한다.
④ 표본프레임의 작성이 어렵다.
⇒ 불완전한 목록표에 의한 확률표출은 결과적으로 비확률표출이 된다.

2) 계통적 표본추출(systematic sampling)
① 모집단을 구성하는 구성요소들이 자연적 순서 또는 일정한 질서에 따라 배열된 목록에서 매 k번째 요소를 추출하여 표본을 형성하는 표출방법
② 모집단 구성단위의 배열은 비계통적인 무작위배열로 이루어져야 한다.
③ 연구자의 편견을 피하기 위하여 첫 번째 요소는 반드시 무작위로 선정한다.
⑴ 방법(절차)
① 모집단의 규모를 파악한 다음 그에 따라 표본의 규모를 결정
② 모집단을 형성하는 각 구성단위의 본래의 배열 또는 순서를 파악하여 이용
⇒ 전화번호부, 군번, 학번, 선거인명부 등을 이용
표본추출간격 ＝ 모집단/표본의 크기 ＝ N/n
표본추출비율 ＝ 표본의 크기/모집단 ＝ n/N
⑵ 장점
① 표본추출이 용이하다. 신속성, 특히 모집단이 클 경우에는 효과적
② 모집단 전체에 걸쳐 공평하게 표본을 추출할 수 있어 대표성이 높다.

⑶ 단점
① 조사단위의 체계적인 무시 : 선정된 매 k번째 조사단위 사이의 조사단위는 무시된다.
② 표본의 대표성이 저해 : 모집단의 배열이 일정한 주기성(periodicity)과 특정경향성을 보일 때 편견이 개입되어 문제가 된다.
③ 모집단의 구성 배열에 지나치게 신경을 쓰면 층화표출과 같은 결과로 오차의 개입이 높아진다.

참고 자료

없음