확률표본추출(확률표집) 이론

확률표본추출(확률표집) 이론

확률표본추출(확률표집) 이론.hwp

본문 확률표본추출(확률표집) 이론 모집단을 대표할 수 있도록 고안되어 추출된 표본에서 얻은 정보를 통해 모집단을 추론하게 된다. 이와 같은 과정의 통계적 추리는 어떤 결론을 내릴 때, 통계적 증거를 토대로 결론을 추론해 내는 과정이나 절차라고 할 수 있다. 여기서 통계적 증거는 모집단 추론의 수단이 된다. 이러한 확률표본추출은 표본추출 과정에 확률 이론을 적용한 것으로, 확률표본추출에서는 추출된 표본이 얼마나 정확하 게 모집단을 대표하는지를 확률적 개념으로 나타낼 수 있다. 표본추출의 궁극적인 목적은 모집단의 속성을 표본을 통해 정확하게 파악해 보는 것으로 확률표본추출은 이러한 목적을 달성할 가능성을 높이며, 성공할 가능성을 예측하도록 해준다. 확률표본추출이 되기 위해 일차적인 조건은 표본추출의 방법에 달려 있다. 동일확률 선택방법(EPSEM : Equal Probability of Selection Me街썰)은 모집단에서 동일한 기회로 표본에 포함되게 한다는 가정 하에 확률이 동일함을 기본 전제로 한다. 동일확률 선택방법(EPSEM)의 장점은 첫째, 표본추출 과정에서 의도적 혹은 비의도적인 편향성의 문제를 피할 수 있기 때문에 다른 표본추출 방법보다는 더 정확하다는 점이다. 둘째, 동일확률 선택방법(EPSEM)에 의해 얻어진 표본은 표본이 얼마나 정확한지 혹은 � �느 정도의 대표성을 갖는지에 대해 구체적으로 추정할 수 있는 근거를 제공한다는 것이다. 동일확률 선택방법(EPSEM)을 위한 대표적인 방법이 무작위 표본추출(random sampling)인데, 모집단 각각의 개별적 요소가 추출과정에서 뽑힐 확률이 동등하게 부여되는 방법이다. 즉, 무작위 추출은 모집단을 구성하고 있는 모든 요소가 표본으로 선정되는 데 있어서 동일한 기회와 독립적인 기회를 가질 수 있다는 조건에서 표본을 뽑게 되는 절차를 말하는 것이다. 예를 들어, 동전을 던져서 어느 한 면이 나을 확률은 1이다. 이는 반복해서 동전을 던질 때, 앞면 또는 뒷면이 나을 확률은 그 전의 앞면이 나왔든지 혹은 뒷면이 나왔든지에 무관하게 독립적으로 일어나는데, 이것이 바로 동일한 기회와 독립적인 기회를 전제하는 무작위 추출의 원리이다. 일� �적으로 무작위 추출은 난수표를 많이 이용하는데, 최근에는 컴퓨터를 이용하여 무작위 추출을 한다. 통상, 표본 통계치가 모수치와 동일할 경우, 모집단을 가장 정확하게 대표한다. 따라서 표본의 통계치와 모집단의 모수치 간에 차이가 있을 경우 오차가 생겼다고 말하는데, 이러한 표집의 오차는 두 가지 범주인 계통적인 오차(systematic error)와 무선 오차(random error)로 구분된다. 계통적 오차는 표본을 선정하는 데 사용된 절차에 결함이 있을 경우 주로 발생하며, 이를 수정할 수 있는 유일한 수단은 결함이 있는 표집절차를 바꾸는 일이다. 그러나 적절한 표집절차를 이용했더라도 모수치와 통계치 간에는 항상 오차가 있게 마련이다. 이는 주로 모집단을 구성하는 요소들이 표본으로 뽑힐 수 있는 기회의 차이로 인해 여전히 오차가 발생할 수 있음을 의미하는 것인데, 이와 같은 종류의 오차를 무선 오차 또는 표집의 변이성이라고 한다. 그러나 실제의 연구에서 이같은 표본오차를 줄이기 위해 표본자료를 반복해서 뽑아서 관찰할 경우 일정 정도의 표본오차를 줄일 수 있는데, 현실적으로는 이것이 쉽지 않다. 이는 시간과 비용 문제와도 관련이 되는데, 연구자는 보통 하나의 표본단위만을 선정하여 통계치를 관찰하고, 이를 토대로 모수치를 추정할 수밖에 없다. 이렇게 할 수 있는 것은 바로 확률 이론의 근거가 있기 때문이다. 하고 싶은 말 주요내용을 요점정리한 A+ 과제물입니다.