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소개글

[표본][표본의 결정요인][표본의 이탈][표본과 모집단][표본의 제약점][표본의 추출방법]표본의 결정요인, 표본의 크기, 표본의 이탈, 표본과 모집단, 표본의 고려사항, 표본의 제약점, 표본의 추출방법 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 표본의 결정요인

Ⅲ. 표본의 크기

Ⅳ. 표본의 이탈

Ⅴ. 표본과 모집단

Ⅵ. 표본의 고려사항
1. 연구유형
2. 연구가설
3. 경제적 제약
4. 결과의 중요성
5. 연구에서 사용되는 변수의 수
6. 자료수집 방법
7. 정확성이 필요할 때
8. 전집의 크기

Ⅶ. 표본의 제약점

Ⅷ. 표본의 추출방법
1. 확률표본추출(Probability Sampling)
1) 확률표집이론
2) 확률표집에서 무선표집(Random Sampling)을 사용하는 이유
3) 확률표집 방법의 유형
4) 방법
5) 마케팅 리서치에서 이 방법은 사실상 불가능
2. 비확률 표본추출(Non-Probability Sampling)

참고문헌

본문내용

최소한 30명, 집단 비교연구는 각 집단별 최소한 15명을 표집해야 하겠지만, 철저한 실험연구에서는 집단별 10명 미만도 가능하다.
2. 연구가설
조그마한 차이(미세한 차이)를 기대하는 연구라면 표본 수를 충분히 늘려야 한다. 꼭 통계적 의의에 관심을 두는 경우에는 표본 수를 충분히 늘리면 된다. 그러나 실제적 의의를 고려한다면 무조건 피험자 수를 늘리는 것도 문제시된다. 왜냐하면, 피험자가 많아서 조그마한 차이가 통계적으로 의의는 있지만 실제적 의의에는 의심가기 때문이다.
3. 경제적 제약
무조건 피험자 수를 늘리게 된다면 연구수행과정(자료수집, 처리 등)에 불필요한 경비, 시간, 노력이 소모되는 폐단을 예방할 수 없다.
4. 결과의 중요성
탐색 또는 예비연구에서는 소규모의 표본도 가능하다. 왜냐하면 상당히 큰 오차정도도 수용할 수 있기 때문이다. 그러나 결정을 위한 연구나 경비가 많이 소요되는 연구에서는 오차를 최소화하기 위하여 표본의 크기를 충분히 늘려야 한다.
5. 연구에서 사용되는 변수의 수
많은 수의 독립변수 또는 종속변수가 사용되는 연구이거나 통제될 수 없는 외연 변수가 많을 때는 충분한 수의 피험자가 필요 불가결하다.
6. 자료수집 방법
자료수집 방법이 정확하지 않거나 일관성이 없다면, 자료수집 과정상의 오차를 줄이기 위해서 표본 수를 늘리는 것이 합리적이다.
7. 정확성이 필요할 때
표본수가 많을수록 더 정확하다.
8. 전집의 크기
전집의 크기가 대규모일수록 충분한 수의 피험자를 표본하여 연구하여야 한다.
Ⅶ. 표본의 제약점
많은 교육, 심리, 사회연구, 특히 실험연구와 준실험연구에서는 확률표본이 불가능하거나 적합하지 않는 경우가 있다. 오히려 가능성 있는 표본 방법이 많이 쓰인다. 이 표본방법이 갖는 두 가지의 제약이 있다. 전집의 대표성이 미약하기 때문에 일반화하는데 문제가 있다. 특히 연구에 자발적으로 참여하는 피험자만을 대상으로 할 때에 많이 발생하므로 주의해야 한다. 자발 참여자 집단은 그렇지 않은 집단에 비하여 더 높은 수준의 교육, 더 높은 사회계층, 더 지적인 집단, 더 사회적인 활동이 강하며, 보다 덜 전통적이며, 덜 권위적이며, 덜 수긍적이며, 더 이타적이며, 더 외향적인 경향이 있다.
Ⅷ. 표본의 추출방법
1. 확률표본추출(Probability Sampling)
<무작위 확률표본 추출>
1) 확률표집이론
표집의 궁극적 목적은 표본의 값으로 전체 모집단의 값을 정확하게 묘사하려는 것.
확률표집은 이러한 목적을 수행하는 것을 가능하게 하고 또한 가능한 성공의 정도를 측정하기 위한 방법을 제공한다.
2) 확률표집에서 무선표집(Random Sampling)을 사용하는 이유
가) 의식적, 무의식적 편견(Bias)에 대한 Check
: 직관적으로 사례를 추출하는 경우 연구자는 그의 연구가설이나 기대를 지지할 사례를 추출할 수 있는데 무선표집은 이런 위험을 없애 준다.
나) 모수치와 오차의 추정에 대한 근거를 제공한다.
3) 확률표집 방법의 유형
- Simple Random Sampling은 거의 불가능하며, 이용가능한 가장 정확한 방법이 아니다.
(1) 가장 기본적인 표집방법
(2) 모든 표집단위가 똑같이 뽑힐 수 있는 조건하에서 그 표집단위들을 독립적이고 직접적으로 뽑아서 표본을 얻는 방법
(3) 무작위가 되기 위한 3가지 원칙
① 모집단 내의 모든 사례가 균등하게 뽑힐 기회를 가지고 있어야 한다.
② 한 사례가 뽑힐 때 그것이 다른 사례의 표집에 아무런 영향을 미치지 않도록 독립성을 가져야 한다.
③ 표집 도중 전집 자체에 아무런 변동이 없어야 한다.
4) 방법
① 리스트의 각 요소에 하나의 번호를 부여하되, 그 과정에서 어떤 숫자도 뛰어 넘어서는 안 된다.
② 난수표(Random Table)를 사용한다.
③ 모집단 수가 작을 때 제비뽑기하기도, 요즘은 컴퓨터로 자동 무선추출
5) 마케팅 리서치에서 이 방법은 사실상 불가능
① 모집단 전체 리스트가 확보되기 어려움
② 추출된 가구와 개인이 지역적으로 널리 분산
③ 100%의 면접 율을 기대하기 어려움
④ 너무 많은 시간과 경비가 소요
2. 비확률 표본추출(Non-Probability Sampling)
(1) 모집단에서 표본으로 뽑힐 확률을 모르는 것 : 표집오차를 명확하게 추정 못함.
(2) 모집단의 전체적 특성으로 일반화 할 수는 없다.
(3) 사용 - Sample 자체만 연구할 시 - Case study
- 시험연구를 해 볼 필요가 있을 때
(4) 장점 : 덜 복잡하다
비용이 적게 든다.
(5) 단점 : Sample의 대표성 결여
(6) 비확률 표지방법의 유형
가) 편의 추출(Convenience Sampling)
- 가까이 있는 사람(친구, 가족 이웃에게 조사하는 것)
나) 우연적 표집(Haphazard Sampling)
- 길모퉁이를 지나가는 사람 등 우연히 만나는 사람들을 표본으로 삼는 방법
다) 유의 추출/의도적 추출(Purposive Sampling)/판단표집(Judgment Sampling)
· 어떤 가설의 검증에 중요하다고 생각되는 집단을 전집에서 추출하는 방법
· 연구자 자신의 판단에 입각하여 전집을 가장 잘 대표하거나 전형적이라고 생각되는 응답자들을 전집에서 선정하여 표본으로 삼는 방법
라) 할당 표본추출(Quota Sampling)
· 모집단이 갖는 특성의 비율에 맞추어 표본을 추출하는 방법(근자에는 확률표집방법과 병행하여 쓰이기도 함)
· 모집단의 특성을 정확히 알아야 이에 근거하여 할당기준 마련(성별, 연령 등
· 각 분석유목별로 미리 정해진 사례수의 응답자들을 얻기 위해 면접조사원들이 각 유목별로 할당된 수만큼의 응답자들을 임의로 뽑아서 조사. 이 과정에서 조사원들의 편견이 들어갈 가능성 있다.
참고문헌
ⅰ. 다무라 사부로오, 황국산 역, 재미있는 수학이야기, 예문당, 1990
ⅱ. 박재수, 표본조사법(이론과 실제), 박영사, 1989
ⅲ. 박창순, 통계학개론, 동서문화원, 2001
ⅳ. 송인섭, 통계학의 기초, 학지사, 2001
ⅴ. 유지성 외, 현대통계학, 박영사
ⅵ. 한국통계학회, 알고 보면 재미있는 통계이야기, 자유아카데미, 1991

키워드

표본,   신뢰성,   측정도구,   통제,   모집단