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표 집 법
비 확 률 표 집 법
1
무작위 표본추출
인위적인 표본추출
2
연구대상이 표본으로 될 확률 알 때
표본으로 추출될 확률 모를 때
3
표집오차의 추정가능
표본오차의 추정 불가능
4
표본분석결과의 일반화 가능
표본분석결과의 일반화에
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표집의 크기가 결정되어야 하며 현실적 요인(경비, 시간, 노력 등)과 통계적 요인(연구 변인의 신뢰도, 자료분석 방법, 전집의 변산의 정도, 수용오차의 범위 등)을 종합적으로 고려 → 최소의 표집으로 최대의 효과
표본의 크기를 결정하는
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표본의 수로 한다.
3) 표본의 크기는 언제나 시간과 비용의 제약을 받는다. 실제 1,000명의 표본 수를 얻는데는 $50.000이 넘기가 쉽다. 그러나 표본의 수를 1,000명에서 400으로 줄여도 표집오차가 크게 커지지 않는다.
4) 다변량 연구일 때는 일원적
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표본추출과정에서도 대표성을 믿을 수 없기 때문에 주로 탐색연구나 질적연구에서 연구대상을 선정하는 방법임.
4. 표집오차와 표본의 크기
1) 표집오차
- 표집 그 자체의 속성과 본질에서 발생하는 오차
- 표본의 크기가 클수록 표본오차는
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표본오차 의 감소
-조사대상의오염 방지
제 1절. 표본추출의 장 ∙ 단점과 기초 개념들
1. 표본추출의 장 ∙ 단 점
1) 표본추출의 장점
(1) 신속성
(2) 경제성
(3) 신뢰성 확보
2) 표본추출의 단점
(1) 표집오차(sampling error)
모집단 전체
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