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, 표본오차 또는 표본추출오차(sampling error)라 불리는 차이가 당연히 존재하게 된다. 이 오차는 어떤 크기의 오차를 가질 가능성이 얼마나 되는가를 말하는 확률로 설명될 수 있다. 일반적으로 표본의 크기가 커지면 오차발생의 기회는 적어진
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차, 신뢰계수 k =1.65(90%신뢰도)를 적용한 것이다.
허용오차 및 신뢰도에 따른 표본규모
허용오차
신뢰도
1%
5%
10%
13%
15%
20%
25%
30%
40%
50%
68%
20,095
7,000
4,578
3,737
3,344
2,688
2,272
2,005
1,681
1,994
90%
24,839
10,612
6,730
5,491
4,926
3,947
3,318
2,884
2,322
1,994
95%
26,301
1
표본설계 건설업, 표본조사 농업, [표본설계, 표본설계와 표본조사, 건설업 표본설계, 농업 표본설계, 어업 표본설계, 표본조사, 건설업, 농,
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적 효율성 및 충분성을 유지해야 한다. 이들 네 가지 준거를 정리해보면 다음과 같다.
(1) 통계치(표본평균치)가 모수치(전집평균치)보다 크지도 작지도 않는 비체계적인 경향으로 분포되어 있는 경우를 불편포성이라 한다.
(2) 값은 표본수의
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표본의 대표성과 패널조사 표본이탈자의 특성연구, 한국노동경제학회, 노동경제논집 특별호, Vol.23, No.0
◈ 김남익 외 3명, 통계학개론, 진성사
◈ 박재수(1989), 조사법(이론과 실제), 박영사
◈ 박광태, 통계학, 홍문사
◈ 서울대학교 통계연구
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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 의의
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