[사회복지조사론] 샘플링(표본추출) - 표본조사와 표본추출의 개념과 용어 및 모집단의 중요성, 표집의 유형(확률표집법과 비확률표지법), 대표성과 표본의 크기에 대한 이해와 정리

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[사회복지조사론] 샘플링(표본추출) - 표본조사와 표본추출의 개념과 용어 및 모집단의 중요성, 표집의 유형(확률표집법과 비확률표지법), 대표성과 표본의 크기에 대한 이해와 정리 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목차
1. 개념과 용어
1) 표본조사와 표본추출
(1) 표본조사의 특징
(2) 표본추출의 장단점
(3) 표본 크기의 결정
(4) 표본추출의 이해를 위한 기본개념들
2) 용어
3) 모집단의 중요성

2. 표집의 유형
1) 확률표집법
(1) 확률표집의 종류
(2) 확률표집의 사용
(3) 확률표집법의 장단점
2) 비확률표집법
(1) 비확률표집의 종류
(2) 비확률표집법의 사용
(3) 비확률표집법의 장단점

3. 대표성과 표본의 크기
1) 대표성
2) 표본의 크기

참고문헌

본문내용

적용할 수 있다. 이러한 점이 확률표본추출방법을 선택하게 되는 중요한 요인이다.
② 단점 : 실행상의 문제점들로 인하여 확률표본추출방법이 용이하지 않을 때가 많다. 즉 확률표본추출방법은 비확률표본추출방법에 비하여 더 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이러한 이유로 비확률표본추출방법을 사용하게 되는 경우가 자주 있다. 확률표본추출방법이 통계적인 측면에서 바람직한 방법이지만 이론적으로 사용할 수 없는 경우도 있고, 이론적으로 사용이 가능하더라도 실행상의 문제가 있는 경우가 많기 때문에 비확률표본추출방법이 널리 이용되고 있다. 결론적으로 표본추출방법의 선택은 조사상 요구되는 제반사항과 이용가능한 요인 등을 고려하여 이루어져야 한다.
2) 비확률표집법
(1) 비확률표집의 종류
① 편의(convenience sampling. 임의 표집) : 연구자가 닥치는 대로 모집단의 일정사례, 단위를 표집하여 일정한 표출의 크기가 결정되면 그 표출을 중지하는 방법, 즉 연구자가 쉽게 이용 가능한 대상을 표본으로 선택하는 방법이다.
② 판단표집(유의표집, judgement sampling) : 조사하고자 하는 모집단을 전형적으로 대표하는 것으로 생각되는 사례를 표본으로 선정하는 방법으로 연구자가 연구목적 달성에 도움이 될 수 있는 구성요소를 의도적으로 표출하는 방법이다. 연구자가 모집단 및 구성요소에 대한 풍부한 사전지식을 가지고 있을 때 유용하며, 일반적인 결론을 도출할 목적으로 잘 사용하지 않고 본 조사에 대한 예비조사 등에 사용된다.
③ 할당표집(quota sampling) : 판단표출의 변형으로써 추출된 표본이 모집단의 특성을 잘 대표할 수 있도록 미리 모집단을 특성을 나타내는 하위집단별로 표본수를 배경한 다음 표본을 추출하는 방법
④ 누적표집(눈덩이 표집, snowball sampling) : 첫 단계에서 연구자가 임의로 선정한 제한된 표본에 해당하는 사람들로부터 추천을 받아 다른 표본을 선정하는 과정을 되풀이하여 마치 눈덩이를 굴리듯이 표본을 누적해 가는 과정으로 표본 추출하는 방법이다.
· 눈덩이 표집의 장단점
- 연관성이 있는 내용들을 파악할 때 유용하다.
- 표본오차를 알기가 어렵다.
- 표본대상들이 쉽게 노출되지 않는다.
- 일반화되기가 어렵다.
(2) 비확률표집법의 사용
① 확률표집법은 대표성과 오차의 추정가능성이라는 면에서 볼 때 일반화를 위한 보다 확고한 기초를 제공한다. 따라서 이상적인 표집방법이라 할 수 있다. 그러나 실제에 있어 확률표집이 불가능하거나 비현실적인 경우가 많이 있다. 이러한 문제에 대처하기 위한 대안으로서 비확률표집법을 사용하게 된다.
② 비확률표본은 조사자가 조사문제에 관련된 자료를 가능한 한 많이 수집하는데 목적을 가진 탐색적 조사연구에 적합한 방법이다.
(3) 비확률표집법의 장단점
① 장점 : 표본추출비용과 시간을 줄이기 위해 널리 이용된다.
② 단점 : 비확률표본추출방법은 조사자가 주관적으로 표본을 선정하는 표본추출방법을 말하는데, 임의 표본추출방법, 판단표본추출방법, 할당표본추출방법 등이 이 방법에 해당한다. 이러한 방법들의 공통된 특징은 표본으로부터 얻어낸 자료로 표본오차를 추정할 수 없기 때문에 추정치의 편차를 계산할 수 없다는 점이다. 또한 이러한 방법들을 사용할 경우 그 결과를 일반화하는데 한계가 있다.
확률표본방법
비확률표본방법
무작위 추출
추출확률 알려짐
모수추정에 편차 없음
분석결과 일반화 용이
시간비용많이
표본오차 추정가능
인위적 추출
추출확률 안 알려짐
모수추정 편차 존재
일반화 어려움
시간비용적게
표본오차 추정 불가능
3. 대표성과 표본의 크기
1) 대표성
(1) 모집단내의 집합적 특성과 거의 동일한 집합적 특성을 갖도록 표본을 선정하였을 때, 그 표본은 모집단에 대한 대표성이 있다고 말한다. 이 경우 표본이 모든 면에서 대표적일 필요는 없다. 대표성은 조사자의 조사분야에 관련되어 있는 특성에 대해서만 한정된다. 예컨대 만일 모집단이 50센트의 여자를 포함하고 있다면, 대표적인 표본은 대략 50퍼센트의 여자들을 포함하게 될 것이다.
(2) 확률표본추출방법의 기본적인 논리는 [만일 모집단의 모든 구성원들이 표본으로 선정될 가능성(확률)이 동일하도록 표본이 선정된다면 그 표본은 모집단을 대표할 것이다]라는 것이다.
(3) 확률표본추출방법의 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다.
① 확률표본은 비확률표본보다 더 많은 대표성을 갖는다.
② 확률이론은 우리에게 표본의 대표성, 즉 표본의 정확성을 추정할 수 있도록 해 준다. 다른 말로 하자면, 조사자가 추출한 표본이 모집단을 대표하고 있는지의 여부를 정확하게 추정할 수 있도록 해 준다.
(4) 대표성의 특성 : 확보된 표본이 연구목적에 중요한 의미가 있는 모든 변수의 분포에 있어 모집단의 축소판처럼 동일하다
(5) 대표성을 가져올 수 있는 전략 : 실제에 있어 표본이 모집단을 완전하게 대표하는 경우란 드물다. 그러나 확률표집절차를 이용하면 표본이 거의 완벽한 대표성을 가질 수 있는 기회를 증가시킨다. 이때 중요한 것은 가변성의 중요성, 변수의 분포상황 그리고 이들과 표본의 대표성과의 관계를 정확하게 파악하는 것이다.
2) 표본의 크기
조사연구에서 수집된 자료의 양을 결정하는 것이 표본의 크기이다. 표본 크기에 대한 고려는 상대적인 것으로, 표준오차와 신뢰도에 대한 연구자의 결정을 근거로 각 연구들에서 필요한 적절한 표본크기를 결정하게 된다. 특정표본 결과로 모치수를 추정하는 데는 어느 정도의 신뢰수준이 요구되는지, 혹은 어느 정도 오차들은 허용되는지 등을 고려하여 표본 크기가 계산된다.
· 표본 크기의 결정 (보통 30개- 대표집)
- 모수 추정의 정확도와 신뢰도
- 독립변수의 종류와 범주의 수
- 모집단의 이질성
- 시간. 비용
- 분석방법
참고문헌
김갑용, 전남련 외 저, 사회복지조사론, 정민사 2013
이상일 저, 사회복지조사와 평가, 동문사 2008
채구목 저, 사회복지조사방법론, 양서원 2013
양정하, 황인옥 외 저, 사회복지조사론, 정민사 2013
이현심, 이명순 외 저, 사회복지 실천론, 파란마음 2013
고수현 저, 사회복지조사론, 정민사 2013

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