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표집으로 최대의 효과
표본의 크기를 결정하는 통계적인 방법 중의 하나는 표집의 크기, 신뢰한계, 수용오차의 관계를 고려하여 사례 수를 정하는 것이다.
1) 표집분포와 표준오차
표집분포란 어떤 모집단에서 일정한 크기의 사례 수로 추출
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표집과 관련된 개념적 이해가 얼마나 중요한지에 대해 다양한 증거를 제시해 왔다. 통계적 표집에 대한 이해는 표집분포에 대한 이해로부터 출발 한다. 표집분포에 대해 이해해야만 유의성 검정과 신뢰구간 계산의 원리와 과정을 이해할 수
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표집분포가 갖는 성질을 이용해서 통계치를 갖고 모수를 추정한다. 이를 위해서는 먼저 영가설 하에서 카이자승값의 분포가 어떤 형태를 이루는가를 살펴보아야 한다.
·카이자승 표집분포의 특징
① 언제나 양수값을 가진다. 0에서 ＋ 까지
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표집분포를 이해하는 것은 매우 중요하다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 비확률표집을 분류하고 내용을 정리한 후 실제 적용례를 탐색해 보았다. 실생활에서 접하는 자료는 대부분 방대한 정보로부터 얻어진 표본들이라 할 수 있다. 이러한
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표집의 뜻
2. 용 어
3. 모집단의 중요성
4. 생태학적 오류
5. 표본추출의 이점
2절 표집의 유형
1. 확률표집법
⑴ 표집분포(sampling distribution)
⑵ 표준오차(standard error)
⑶ 단순무작위표집법(simple random sampling)
⑷ 계층표집법(syst
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