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8. 조사와 설계

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최초등록일 2018.10.17 최종저작일 2018.10
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8. 조사와 설계
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    목차

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    본문내용

    ◈ 표본프레임/표본추출방법/확률적표본추출/비확률적표본추출/표본오차와 비표본오차
    ∎ 표본추출 주요 용어 정리
    모집단
    (population)
    ■ 연구대상인 전 대상
    = 연구대상이 되는 모든 개체의 집합
    표본
    (sample)
    ■ 모집단 중 연구대상으로 추출된 일부(‘대표성’이 있어야 함)
    = 모집단을 대표할 수 있도록 추출한 조사대상
    표본의 대표성
    (representativeness)
    ■ 모집단의 속성을 고르게 반영하는 정도
    표집
    (sampling)
    ■ 모집단에서 표본을 추출하는 과정
    표본 프레임
    표본추출틀
    (sampling list)
    ■ 모집단의 특성과 속성을 통계적으로 대표하는 연구대상이 수록된 목록
    표집 오차
    (sampling error)
    ■ 표집시에 발생하는 오차(표집에 의한 모수치의 측정값이 모수치와 다른 정도/표본의 대표성으로부터의 이탈정도)
    ■ 아무리 대표성이 있는 표본을 선정했다고 하더라도 표본은 전집의 일부이므로 일부분의 자료로부터 전집을 추리하는 가정에서 오차가 개입되기 마련임
    ■ 표집과정에서의 실수라기보다는 오히려 다른 표본들이 우연히 선정되면서 발생하는 다양성에서 비롯됨

    <중 략>

    ∎ 표본오차와 비표본 오차
    표본오차( sampling error )
    1) 개념
    - 모집단 값과 표본 값간의 차이.
    - 추출단위의 우연 선정으로부터 나타나는 오차
    - 모집단 전체를 관측의 대상으로 하지 않고 일부를 표본으로 추출하여 완벽한 대표성을 가지지 못하기 때문에 발생

    2) 발생원인/특징
    (1) administrative error
    표본추출 그자체에 기인하는 문제점으로 설계상 문제나 대표성 부족
    표본크기가 커질수록 표본추출오차의 크기는 감소
    전수조사 혹은 모집단 조사의 경우 사라짐

    (2) random sampling error
    우연성에 의한 것으로 피할수 없다.
    - 표본추출 분포가 정상임을 전제로 생기는 오차
    - 모집단의 표본추정치가 실제 모집단의 값을 반영하지 못하여 발생함
    - 통계량들이 모수주위에 분산되어 있는 정도를 나타냄

    참고자료

    · 없음
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