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확률 표본추출과 비확률 표본추출에 대해서 비교 설명하시오

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한컴오피스
최초등록일 2024.01.31 최종저작일 2024.01
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확률 표본추출과 비확률 표본추출에 대해서 비교 설명하시오
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    미리보기

    목차

    1) 확률표본추출
    (1) 단순무작위표본추출
    (2) 계통적 표본추출
    (3) 층화표본추출
    (4) 집락표본추출

    2) 비확률표본추출
    (1) 개념
    (2) 임의표본추출
    (3) 눈덩이 표본추출

    본문내용

    1) 확률표본추출

    확률표본추출이 가진 중요한 특징 중의 하나는 연구대상이 표출될 확률이 알려져 있기 때문에 모집단으로부터 표본으로 뽑힐 확률을 계산할 수 있다는 점이다. 또한 표본을 선정하는 과정에서 연구자는 표본을 인위적으로 선정하지 않고 무작위 방법을 사용한다. 따라서 확률표본추출은 표본의 통계치로 모수를 추정하는 데 편향되지 않으며, 표본에 대한 분석결과를 모집단에 일반화하는 것이 가능해진다.
    그러나 확률표본추출방법은 모집단 전체에 대한 표집틀을 확보해야 하고, 시간과 비용이 많이 든다는 어려움이 있다.

    (1) 단순무작위표본추출

    단순무작위표본추출(simple random sampling)은 모집단을 구성하는 각 요소가 표본으로 선택될 확률을 동등하게 부여하여 표본을 선정하는 방법이다. 이때 모집단의 크기가 N이고 표본의 크기가 n이라고 가정한다면 각 구성요소가 표본에 뽑힐 확률은 n/N이 된다. 따라서 단순무작위표본추출에서 모든 표본이 동일한 표출 기회를 갖기 위해서는 모집단에 대한 정확한 목록을 확보해야 한다.
    표본추출의 과정은 우선 사전에 확보된 표집틀에 고유번호를 부여하고 표본의 크기를 결정한 다음, 무작위로 표본의 수만큼 표본을 뽑으면 된다. 이때 무작위 방법은 고유번호를 추첨하거나 난수표를 이용하는 등의 방법을 활용할 수 있고, 통계 프로그램에서는 임의로 표본을 지정하는 방법을 활용할 수 있다.
    단순무작위표본추출은 연구자가 모집단의 특성에 대해 모르는 경우에 주로 이용하는 방법이며, 다른 확률표본추출방법에 비해 표집오차가 크게 나타날 수 있다. 따라서 단순무작위표본에서 표집오차를 최대한으로 줄이기 위해서는 표본의 크기를 충분히 확보하는 것이 좋다. 만약 연구자가 모집단의 특성을 사전에 알고 있다면 모집단의 특성을 고려하여 동질적인 집단으로 분류한 후 단순무작위표본추출을 실행하는 것이 좋다. 예로, 지역사회종합복지관에서 지역 주민을 대상으로 욕구조사를 실시하고자 한다.
    기관 종사자인 사회복지사는 연구를 준비하면서 지역이 중산층 밀집지역과 저소득층 밀집지역으로 구분된다는 것을 알았다.

    참고자료

    · 사회복지의 이해 : 윤찬영 저, 정민사, 2017
    · 현대상담 심리치료의 이론과 실제 / 윤순임 저 / 중앙적성출판사 / 2011
    · 상담 및 치료의 이론과 실제 / Richard Nelson Jones 저 / 김성봉 외 1명 역
    · 사회복지 사례관리 : 이채석 저, 어가, 2017
    · 상담이론과 실제 / 양명숙, 김동일, 김명권 외 2명 저 / 학지사 / 2013
    · 사회복지행정의 이해 : 강종수 저, 학지사, 2019
    · 사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한엠앤비, 2015
    · 사회복지정책입문 : 김태성 저, 청목출판사, 2018
    · 지역사회복지와 사회복지시설 : 이병록 저, 청목출판사, 2007
    · 사회복지조사방법론 : 최창현, 황민철 저, 윤성사, 2018
    · 상담심리학 / 이수연 저 / 양성원 / 2017
    · 사회복지실천론 : 이영분/김기환 등 저, 동인, 2010
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 확률 표본추출
      확률 표본추출은 모집단에서 표본을 선택할 때 각 개체가 선택될 확률이 알려져 있는 방법입니다. 이는 모집단을 대표할 수 있는 표본을 얻을 수 있어 통계적 추론에 유용합니다. 확률 표본추출에는 단순무작위추출, 체계적 추출, 층화추출, 군집추출 등 다양한 방법이 있습니다. 각 방법은 모집단의 특성과 연구 목적에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 확률 표본추출은 표본의 대표성을 보장하고 통계적 추론의 신뢰성을 높일 수 있지만, 실행에 있어 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 따라서 연구 상황에 맞는 최적의 표본추출 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
    • 2. 비확률 표본추출
      비확률 표본추출은 모집단에서 표본을 선택할 때 각 개체가 선택될 확률이 알려져 있지 않은 방법입니다. 이는 모집단을 대표할 수 있는 표본을 얻기 어려워 통계적 추론에 한계가 있습니다. 비확률 표본추출에는 편의 표본추출, 판단 표본추출, 할당 표본추출, 눈덩이 표본추출 등 다양한 방법이 있습니다. 이러한 방법들은 모집단에 대한 정보가 부족하거나 연구 목적이 탐색적인 경우에 유용할 수 있습니다. 하지만 비확률 표본추출은 표본의 대표성이 낮아 연구 결과의 일반화가 어려울 수 있습니다. 따라서 연구 상황에 따라 확률 표본추출과 비확률 표본추출을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      확률 표본추출과 비확률 표본추출의 특성을 잘 설명하고 있어 두 방법의 차이를 이해하는 데 도움이 될 것 같습니다.
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