표본추출

목차

☆ 목표 ☆

표본이란?

★ 표본 및 모집단

★ 모집단 정의

★ 목표모집단 대 접근가능모집단

★ 무작위표본추출과 비무작위표본추출

무작위표본추출법

☆ 단순무작위 표본추출

☆ 층화무작위표본추출

☆ 군집무작위표본추출

☆ 2단무작위표본추출

비무작위표본추출법

☆ 체계적표본추출

☆ 편의표본추출

☆ 유의표본추출

표본 크기

외적 타당성 : 표본 일반화

☆ 모집단 일반화

☆ 무작위표본추출이 불가능한 경우

☆ 환경적 일반화

본문내용

가 가장 높은 학생 두 명, 중위권에서 두 명, 그리고 제일 낮은 학생 두 명을 선택한다. 과거에도 유사한 표본을 사용한 적이 있는데 전체 학급의 의견을 정확하게 반영했었다.
위의 예제는 기존 정보가 연구자로 하여금 선택한 표본이 모집단을 대표한다고 믿게 하고 있다.
선택한 사람들이 모집단을 대표하는 것이 아니라, 해당 모집단에 관한 필요 정보를 가지고 있는 경우에 해당하는 유의표본추출의 두 번째 형태에 대해 예를 들어보자.
한 연구원이 특정 고등학교의 비공식 권련계층에 대해 알아보라는 부탁을 받았다. 연구원이 가진 기존 정보에 따르면 교장, 조합원대표, 교장의 비서, 학교 수위가 필요 정보를 가진 사람들이라고 믿기 때문에 그들을 면담하기로 결정한다.
# 유의표본추출이 편의표본추출과 다른 점 :
# 유의표본추출은 연구원이 단순히 가능한 사람만 연구하는 것이 아니라, 기존 정보에 의거하여 필요한 자료를 제공할 것이라고 믿는 표본을 선택하는 데 그들의 판단을 사용한다는 점에서 편의표본추출과 다르다.
* 큰 단점 : 연구원의 판단에 오류가 있을 수 있다. 연구원이 표본의 대표성을 예측할 때, 또는 필요한 정보에 관한 그들의 전문성에 오류가 있을 수도 있다.
표본 크기
표본이 모집단을 완벽하게 대표한다고 확신하는 것은 절대 불가능하므로, 표본을 연구한 후 모집단에 대해 결론을 도출하는 것 역시 절대로 완벽하게 만족스러울 수 없다.
표본과 모집단 사이에 차이가 일부 존재하지만, 표본이 무작위로 선택되었고 충분한 크기라면 이러한 차이점은 비교적 대수롭지 않은, 우연히 발생한 것일 수 있다. 그럼 여기서 적합한 또는 충분한 표본의 크기는 얼마일까? 이 의문에 대한 명확한 해답은 없다. 최선의 대답은 ‘연구원의 시간과 에너지를 합리적으로 소비하여 확보할 수 있는 범위 내에서 가능한 한 가장 큰 표본이 되어야 한다.’이다.
필요한 대상의 최소 크기와 관련하여 필자가 제안하는 몇 가지 지침이 있다. 기술적인 연구의 경우 최소 100명으로 구성된 표본이 필수적이다. 상관연구의 경우, 관계의 존재를 확립하려면 최소 50명의 표본이 필요하다. 실험적이고 인과관계-비교적인 연구의 경우, 필자는 집단당 최소 30명을 추천하고 있다.
외적 타당성 : 표본 일반화
연구원은 연구에 사용한 특정 사람들 또는 환경을 넘어서는 사람들 또는 환경에 자신의 연구 결과물을 적용할 때 일반화를 하게 된다. 즉 과학의 전체적인 개념은 일반화라는 아이디어 위에 세워진 것이다. 대부분의 연구원은 자신의 연구 결과물을 적합한 모집단에 일반화하고 싶어 한다. 일반화에 대해 생각할 때는, 연구가 행해지는 환경 안에서 표본의 성질 및 환경적 조건이 반드시 고려되어야 한다. 연구의 외적 타당성은 연구결과가 일반화될 수 있는 정도에 따라 결정된다.
☆ 모집단 일반화
모집단 일반화는 표본이 관심 모집단을 대표하는 정도를 말한다. 연구결과를 연구한 집단에만 적용할 수 있는 경우, 해당 집단이 너무 작거나 협소하게 정의된 경우, 결과물의 유용성은 매우 제한적으로 된다. 그래서 대표표본의 확보가 매우 중요한 것이다. 연구 수행에 막대한 시간, 에너지 및 비용이 소요되므로, 연구원은 보통 조사 결과가 가능하면 광범위하기를 바란다.
그러나 대표성에 대해 말할 때 우리는 모집단의 중요 특성 또는 연관 특성만을 참조한다.
“방법” 또는 “처리” 연구 시 교사, 상담자, 경영자 또는 그 외 다양한 처리를 관장하는 사람을 포함시키는 것을 자주 간과한다. (동일한 교사들이 가르치는 경우) 학생 뿐 아니라 교사도 무작위로 선택한 연구만이 연구 결과를 학생 모집단에 일반화할 수 있는 자격이 부여된다. 다른 교사들에게도 일반화하려면 교사 표본을 무작위로, 그리고 충분히 크게 선택해야 한다.
마지막으로 모든 연구의 표본은 실제로 자료가 확보될 집단이라는 점을 기억해야 한다. 초기 표본에서 상당 부분의 정보가 누락되었다면 가장 좋은 표본추출 계획도 가치가 없게 된다. 처음에 선택한 표본에서 10%이상이 누락된 경우, 연구에 한계가 있음을 인지하고 그에 따라 결론을 수정해야 한다.
연구원은 항상 일반화를 원합니까? 특정 연구의 범위 밖에 있어 일반화에 관심이 없는 연구원은 집단의 모든 구성원이 연구에 포함된 경우와 조사 결과가 특정 시간에 특정 집단의 사람들에게만 적용된 경우 뿐이다. 새 수학 프로그램 실행 여부 등의 특정 주제에 대한 초등학교 교사회의 의견을 예로 들 수 있다. 해당 교사회의 의사결정 또는 프로그램 계획에는 가치가 있는 주제이지만, 다른 사람들에게는 그렇지가 않으므로 일반화가 필요 없다.
☆ 무작위표본추출이 불가능한 경우
설명했듯이 가끔 무작위표본 확보가 어렵거나 불가능할 때가 있다. 이 경우 연구원은 표본에 대해 최대한 자세하게 설명해서(예: 나이, 성별, 민족성 및 사회 경제적 상태 사용)관심 있는 사람들이 해당 연구의 결과물을 적용할 정도, 적용할 대상 및 장소를 판단할 수 있도록 해야 한다.
무작위표본 확보가 불가능한 또 다른 경우가 있다. => ‘반복’이라고 부른다. 즉 연구원이 다른 대상 집단 및 다른 조건(예: 인구통계학, 사회 경제적 수준, 능력 등)을 사용하여 연구를 여러 번 반복하고 확보한 결과가 각 경우마다 본질적으로 동일한 경우, 연구원이 결과물의 일반화에 좀 더 자신을 가져도 될 것이다.
☆ 환경적 일반화
연구결과가 다른 환경 또는 다른 조건에 확장될 수 있는 정도를 말한다. 연구원은 연구가 행해지는 환경적 조건(배경)의 특성에 대해 명확하게 이해해야 한다. 예를 들어 도시 학교환경에서 획득한 결과를 시골 또는 교외 학교 환경에 적용할 수 없다. 하나의 대상, 특정 자재, 특정 조건 또는 특정 시간대의 유효성은 그 외의 대상, 자재, 조건 또는 시간대에 대해 일반화할 수 없다.
불행히도 환경적 일반화와 관련해서 무작위표본추출이라는 강력한 기술을 적용하는 것은 절대 불가능해보인다. 연구원은 하나의 연구결과를 일반화 할 때 매우 주의해야 한다. 특정 환경적 조건에 거쳐 반복을 통해 결과물이 유사한 것으로 보여지는 경우에 한해서만 해당 환경적 조건에 대해 일반화가 가능하다.

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