[사회복지 조사론] 제8장 표본 (표본추출방법, 표집방법, 표본의 크기)

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목차

제 8장 표본

Ⅰ. 표본
1. 표본조사의 의의
2. 표본조사의 주요 개념
3. 표본오차와 신뢰수준
4. 표본조사의 특성과 장·단점
5. 표본오차와 비표본오차의 차이를 줄이는 방법

Ⅱ. 표집방법
1. 표집방법의 유형
2. 확률표집
3. 비확률표집

Ⅲ. 표본의 크기
* 표본의 크기를 정하는 공식

본문내용

로 표본을 추출한다는 차이가 있다.
예) 도농간 결혼 행태를 비교할 때,
전체 표본 수는 100명, 모집단의 도농 간 기혼자 비율이 7:3이면, 도시에서 70명의 표본을 ‘무작위가 아니라’ 임의적으로 뽑고, 농촌에서 30명의 표본을 역시 임의적으로 뽑아 비교하는 것.
(4) 구조적 표집
: 광장이나 공원에 있는 사람들의 무리와 같이 비교적 자생적으로 우연히 형성되는 집단을 표집하는 방법이다.
예) 지역감정을 연구할 때, 야구경기장의 관중 중 특정한 지역팀을 집단적으로 응원하는 사람들을 표본화
(5) 전략적 제보자 표집
: 특정한 상황에 대해 가장 정확한 일차적 정보를 가진 사람을 표본으로 선택하는 방법이다.
(6) 눈덩이 표집
: 표본을 단계적으로 늘려가는 방법이다.
최초의 표본에서 얻은 정보를 바탕으로 다음 표본을 확대해 나가는 것이다.
모집단에 대한 정보가 거의 없을 때 사용한다.
예) 마약중독자, 동성연애자, 불법이민자, 비행청소년
Ⅲ. 표본의 크기
* 표본의 크기를 정하는 공식
n²=
Z²
σ²
T²
n= 표본의 크기
T= 오차의 범위(허용가능한 표본평균과 모집단평균 차이)
Z= 정규분포의 Z값(95%신뢰수준의 Z값은 1.96)
σ= 모집단의 표준편차(범위)
표본의 크기에 대한 명확한 답은 없다.
표본의 크기는 모집단 요소 간의 동질성, 조사목적과 조사방법, 시간 및 비용의 제약, 자료 분석상의 제약 등에 따라 달라질 수 있다.
표본의 크기가 커지면 대표성도 커진다. 대표성 있는 표본을 확보하기 위해서 표본의 크기를 키워야 한다. 하지만 표본을 체계적·효율적으로 선정할 수 있다면 표본이 무조건 클 필요는 없다.
두 개의 변수간의 관계를 실증하는 데 있어서, 두 변수 간의 관계가 통계학적으로 유의미하기 위해서는 최소한 30사례가 필요하다.
일반적으로 두 변수 간의 통계학적 관계는 x²으로 판단하는데, x²가 의미를 갖기 위해서는 최소한 30사례가 필요하다는 것이다.
x²는 교차분석에서 각 방 간의 차이가 어느 정도 되어야 의미 있는 차이인가 하는 것을 판단해 줌.
예) 고급 비누에 대한 선호도
여자는 8:7이고, 남자는 7:8일 때, 이 정도의 차이로 남녀 간 비누선택의 차별성을 확정할 수 있는가 하는 물음에 x²는 판단할 수 있는 통계학적 근거가 된다.
성별
고급비누에 대한
높은선호
고급비누에 대한 낮은선호
합계
남
5
10
15
여
10
5
15
합계
15
15
30
(교차분석의 예)

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