조사방법론 -표본추출의 논리

목차

제 8 장 : 표본추출의 논리
1. 표본추출의 역사
2. 확률표본추출의 논리
3. 표본추출의 개념과 용어
4. 확률표본추출이론과 표본분포
5. 모집단과 표본틀
6. 표본추출설계의 유형
7. 다단계 군집표본추출 (multistage cluster sampling)
8. 비확률표본추출 (Nonprobability Samples)

본문내용

추정하는 기법을 적용할 수 없다 - 모집단을 알 수 없기 때문에 모집단과 표본과의 비교 불가능
(3) 유의도 검증을 위한 통계기법을 사용하는데 한계가 있다. - 일반적으로 통계기법들은 확률이론과 무작위 과정 (random process)을 기반으로 하고 있기 때문에 기본적 가정이 비확률표본추출에 의한 표본분석에 맞지 않을 수 있다.
비확률표본추출을 통한 연구결과는 모집단을 설명할 수 도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 비확률표본추출의 경우는 표본을 이용한 결과가 얼마나 모집단을 잘 대표하는지를 알 수 없다는 점이 한계이다. 이는 표본오차나 confidence interval 같은 것을 추정할 수 없다는 점에서 기인한다.
1) 의도적 또는 판단표본추출 (Purposive or Judgemental sampling)
- 일반적으로 결과의 일반화가 주요한 연구의 목적이긴 하지만 때로는 그렇지 않을 경우도 있다.
- 어떤 경우에 하위집단의 많은 구성원을 쉽게 파악할 수 있지만, 전부를 열거하는 것은 거의 불가능한 대규모 모집단의 소규모 하위집단을 연구하고자 할 때
예) 노숙자 연구
- 전형적인 사례가 아닌 비전형적 사례를 선정하기 위해 이용됨
예) 극단적으로 효과가 있는 경우와 효과가 없는 경우를 비교함.
- 이에 기반한 연구결과는 "only to this group"
2) Quota sampling (할당표본추출)
- 모집단을 다양한 범주로 구분한 이후 각 범주별로 추출할 case 수를 지정하고, 이에 도달하면 더 이상 그 범주에서는 case를 추출하지 않는다
- stratified sampling 과 유사: 1) 모집단을 특정 범주로 나눈다는 점 2) 표본을 각 범주집단에서 각각 추출한다는 점
- 그러나 기본적으로 quota sampling 은 비확률표본추출로 표본에 어떤 case를 포함할 것인가는 sample 의 availability에 달려있다
- 많은 경우 quota sampling 은 이용이 제한된다. (일반적으로 면접자가 respondent 결정)
3) 편의표집 (Availability Sampling)
- 연구자가 얻을 수 있는 구성원만 취하는 것
- 완전한 sampling frame을 구할 수 없는 경우 - 비용상의 문제 또는 list 자체가 없는 경우 예) single father를 대상으로 하는 연구, 이들과 접촉할 수 있는 teacher, social worker, self-help group을 통해 표본 구성
- 이러한 경우 일반화 불가능
- availability sample은 experimental design이나 quasi-experimental design에 일반적으로 사용: 특정 experiment에 참여한 사람들의 대표적 표본을 구사는 것은 어렵다
- experiment 는 원인-결과 (cause-and-effect) 관계가 있는지를 보는 것이 주요한 목적이고, 이 결과의 일반화는 관계가 확실하게 파악된 이후의 과제
4) 눈덩이 표본추출 (Snowball sampling)
- 표본에 포함된 case와 관련된 network 또는 subculture를 통해서 다른 관련 cases를 충원한다
예) 노숙자, 철새노동자, 불법이민자 등
- case들이 soical network과 관련되어 있어서, 이런 network에 관련되지 않은 사람들의 경우는 제외된다. 문제는 이런 관련되지 않은 사람들이 network과 관련된 사람들과 유의미하게 다른 양상을 보일 가능성이 있다는 점
ex) drug user의 가족 표본을 추출하는데 약물치료집단에 속한 사람들을 통한다면, 이 집단과 관련 없는 사람들은 다른 양상을 보일 가능성이 아주 크다

키워드

표본추출,   확률표본추출,   모집단,   표본분포,   다단계