표본추출의 장단점 및 표본추출의 유형을 설명하고 확률표집에 대해 설명하시오.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 유형
1) 단순 무작위 표본 추출
2) 체계적 표본추출(Systematic sampling)
2. 확률표집에 대해 설명
3. 본인의견

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

표본은 이론적으로만 설명할 수 있는 인구의 일부이며, 실제로 인구로부터 얻은 구체적인 데이터이다. 즉, 20세 성인의 월간 소비량(X)은 인구로부터 1,000개의 특정 데이터, 즉 변수 X의 1,000개의 관측치를 획득한 경우 표본이라고 한다.
그러나 통계의 이론적 발전과정을 이해하기 위해서는 표본을 구체적인 관찰뿐만 아니라 변수로 이해할 필요가 있다. 이것은 특정 값을 얻기 전에 표본의 이론적 형태를 정의한 것이다. 즉, 어떤 값을 먼저 얻어야 하는지, 두 번째로 얻어야 할 값은 ...이다. 예를 들어, 실제로 얻은 샘플은 이론적 샘플의 구현된 값일 뿐이다.

실제 조사 작업에서 샘플을 제대로 얻는 것은 작업의 성공 또는 실패를 결정할만큼 중요하다. 따라서 성공적인 연구 작업을 위해서는 인구를 잘 표현할 수 있는 표본 추출 방법을 이해해야 한다.첫째, 표본 추출을 위해서는 인구의 대표성을 보장할 수 있는 추출 방법을 선택해야 한다.확률적 추출과 비확률적 추출로 나눌 수 있다.

참고 자료

김기원. "사회복지조사론." 서울: 나눔의 집 (2001).
김태성, et al. "사회복지조사론." (2005).