사회조사의 표본추출방법

목차

Ⅰ. 표본추출의 의의와 장단점

Ⅱ. 표본추출의 과정(표본설계과정)

Ⅲ. 표본추출방법(표본추출의 설계)

Ⅳ. 적정표본크기의 결정

본문내용

다.
② 모집단을 일정한 기준에 따라 분류한다는 점에서는 층화표출과 유사
ⓐ 공통점 : 모집단을 일정한 기준에 따라 분류
ⓑ 차이점 : 할당표출은 작위적 표출, 층화표출은 무작위적 표출
⑵ 과정
① 모집단의 주요 속성을 대표할 수 있는 일정수의 범주(category) 선정
② 각 범주를 대표하는 사례의 수, 즉 할당량(quota)을 결정하여 할당표(quota matrix)를 작성
③ 각 범주마다 할당된 수의 표본을 추출
⇒ 조사원이 작위적으로 선택, 조사원은 각 범주의 구성비율만 유지하면 됨
⑶ 장점
① 표출비용이 적고 표출이 쉽고 빠르다
② 모집단을 구성하고 있는 계층을 고루 적절히 대표케 하여 대표성을 높인다.
⑷ 단점
① 모집단 분류에 있어 분류자의 편견이 개입되기 쉽다.
② quota의 작위적 표출은 오차의 개입가능성을 증대시킨다.
5) 누적표본추출(snowball sampling)
① 첫 단계에서 연구자가 임의로 선정한 제한된 표본에 해당하는 사람들로부터 추천을 받아 다른 표본을 선정하는 과정을 되풀이하여 마치 눈덩이를 굴리듯이 표본을 누적해 가는 방법
② 연구자가 모집단의 구성원을 전부 파악하고 있지 못할 때 즉, 표출프레임이 없을 때 적합
⑴ 장점
① 전문가들의 의견조사에 유용 : 전문직업인간의 정보확산과정 추적에 사용
ex) 의사들간에 의료에 관한 정보가 어떻게 전달되는가를 연구
② 소규모 사회조직의 연구에 이용
③ 지역사회조직에서의 커뮤니케이션 형태들이 확인될 수 있으며 지역사회의 권력과 의사결정도
이 표출방법을 통해 연구될 수 있다.
⑵ 단점
① 일반화 가능성의 문제
② 계량화가 어려워 질적 조사연구에 더욱 적합
3. 확률표본추출과 비확률표본추출의 비교
확률표본추출방법
비확률표본추출방법
- 모집단에 대한 정보 및 표본단위의 목록이 있을 때나 연구대상이 표본으로 추출될 확률이 알려져 있을 때 사용
- 무작위로 표본추출
- 모수추정에 편견이 개입되지 않는다.
- 표본분석결과의 일반화 가능
- 표본오차의 추정이 가능
- 시간과 비용이 많이 든다.
- 모집단에 대한 정보가 없거나 표본단위의 목록이 없을 때, 연구대상이 표본으로 추출될 확률이 알려져 있지 않을 때 사용
- 인위적으로 표본추출
- 모수추정에 편견이 존재할 수 있다.
- 표본분석결과의 일반화 제약
- 표본오차의 추정이 불가능
- 시간과 비용이 적게 든다.
Ⅳ. 적정표본크기의 결정
1. 적정표본의 크기
① 표본크기의 결정은 표본의 추출방법, 필요한 통계량의 수준, 모집단의 동질성 정도 등에 따라 달라지며 시간, 비용, 실제 표본추출가능성 등을 고려해야 한다.
② 표본추출오차는 표본의 크기가 커질수록 작아지고 조사에서 요구되는 신뢰수준이 높을 수록 표본의 크기는 커야 한다.
ⓒ 그러나 시간과 비용에 비해 얻는 유용성이 떨어지고 표본의 크기를 무한정 크게 한다고 해서 좋은 조사결과를 얻을 수 있는 것은 아니므로 적절한 표본크기를 선정해야 한다.
2. 적정표본크기의 결정 : 신뢰도와 표본오차의 크기에 따라 결정
1) 평균의 신뢰구간을 통한 표본크기 계산
① 허용할 수 있는 최대허용오차 즉, 최대한으로 허용할 수 있는 표본평균과 모집단평균의 차이
결정 :
② 신뢰수준 결정, 이에 따른 Z값 산출 : ex) 95% 신뢰수준일 때 Z값은 1.96
③ 모집단의 표본오차 추정 :
④ 표본크기 결정 :
이므로 표본크기
(4는
의 근사치)
ex) 모집단의 표준편차 추정치가 1.24일 때 , 95%신뢰수준에서 ±3.0%오차를 감안하여 표집해야 할 표본의 수는 ?
명
2) 비율의 표준오차를 이용한 표본크기 구하기
(P : 모평균 비율로 모평균을 모를 때는 0.5로 대체, e : 최대표준오차)

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사회조사,   표본추출방법,   모집단