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표본추출의 논리
1. 표본추출의 역사
2. 확률표본추출의 논리
3. 표본추출의 개념과 용어
4. 확률표본추출이론과 표본분포
5. 모집단과 표본틀
6. 표본추출설계의 유형
7. 다단계 군집표본추출 (multistage cluster sampling)
8. 비확률표본추출 (Nonp
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표본의 추출 (The Logic of Sampling) 의의
2.표본추출의 방법
1)확률표본표출
①단순무작위추출
②체계적추출 (systematic sampling)
③층별추출(stratified sampling)
④군집추출(집락추출: cluster sampling)
⑤다단계군집추출 (multistage cluster sampling)
2)비확
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표본 추출 방법을 통하면 자연히 표본 추정치와 그에 대응하는 모집단의 모수 사이 차이가 줄어들게 될 것이다. 결론에 제시되어 있는 표본 추출 방법을 이용하여 연속확률분포를 계산하게 된다면 더욱 좋은 분석으로 이어질 수 있을 것이다,
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추출 과정이 객관적이고, 표본이 모집단을 대표할 가능성이 높기 때문에 추천되는 방법입니다. 또한, 확률표본추출 방법은 대량의 표본을 추출하는 경우에도 적용이 가능하며, 추출된 표본이 모집단과 유사한 분포를 보이기 때문에 통계학적
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표본평균 는 근사적으로 정규분포를 따르게 되며, 표본평균 의 기대값(모평균)은 이고 이의 분산은 이 된다.
2. 표본평균의 분포
표본평균의 분포란 어떠한 모집단으로부터 선택 가능한 표본을 모두 추출했을 때 각 표본평균의 확률분포를 의
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