ㅁ 샘플링 기법

ㅇ 정의:
샘플링 기법은 전체 모집단에서 일부 데이터를 선택하여 분석하거나 예측하는 기법을 의미하며, 데이터의 대표성을 보장하는 것이 핵심이다.

ㅇ 특징:
– 모집단의 특성을 대표하도록 설계됨.
– 시간과 비용 절감.
– 데이터 편향을 최소화하는 데 중점.

ㅇ 적합한 경우:
– 모집단이 매우 큰 경우.
– 데이터 수집 비용이 높거나 시간이 제한적인 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 샘플링 방법의 적합성을 묻는 문제에서 모집단 특성을 간과.
– 샘플의 크기와 모집단 크기의 비율을 혼동.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 비례할당 표본추출은 모집단의 각 계층 비율에 따라 샘플을 추출한다.
– X: 비례할당 표본추출은 무작위로 동일한 크기의 샘플을 추출한다.

================================

1. 비례할당 표본추출

ㅇ 정의:
모집단을 여러 계층으로 나누고, 각 계층의 비율에 따라 샘플을 추출하는 방법.

ㅇ 특징:
– 모집단의 특정 계층이 과소 또는 과대 대표되지 않도록 보장.
– 계층 간의 비율에 따라 샘플링을 수행.
– 모집단 내의 다양한 특성을 반영.

ㅇ 적합한 경우:
– 모집단이 이질적이고 계층 간 차이가 큰 경우.
– 각 계층의 특성을 고르게 반영해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 계층 비율을 잘못 계산하는 경우.
– 단순 무작위 표본추출과 혼동.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 비례할당 표본추출은 모집단 계층의 비율을 유지하며 샘플을 추출한다.
– X: 비례할당 표본추출은 모집단의 모든 계층에서 동일한 수의 샘플을 추출한다.

ㅁ 추가 학습 내용

비례할당 표본추출과 단순 무작위 표본추출의 차이를 명확히 이해하기 위해 다음 내용을 정리합니다:

1. **비례할당 표본추출**:
– 모집단을 계층으로 나누고, 각 계층이 전체 모집단에서 차지하는 비율을 유지하면서 샘플을 추출하는 방법입니다.
– 계층은 모집단의 특정 특성(예: 성별, 연령대, 지역 등)에 따라 정의됩니다.
– 이 방법은 모집단의 구조를 샘플에서도 그대로 반영하려는 목적이 있습니다.
– 예를 들어, 모집단의 성별 비율이 남성 60%, 여성 40%라면, 샘플에서도 동일한 비율(남성 60%, 여성 40%)을 유지합니다.

2. **단순 무작위 표본추출**:
– 모집단 전체에서 아무런 기준 없이 무작위로 데이터를 선택하는 방법입니다.
– 모든 개체가 동일한 선택 확률을 가지며, 모집단의 특정 특성이나 계층을 고려하지 않습니다.
– 예를 들어, 모집단에서 무작위로 100명을 선택하면, 선택된 샘플이 모집단의 성별 비율을 반영하지 않을 수도 있습니다.

3. **계층화 과정에서 계층의 정의 기준**:
– 비례할당 표본추출에서 계층을 정의하는 기준은 시험 문제로 나올 가능성이 있으므로 이에 대한 이해를 보완해야 합니다.
– 계층을 정의하는 기준은 모집단의 특성에 따라 다르며, 일반적으로 성별, 연령, 지역, 직업, 소득 수준 등이 사용됩니다.
– 계층을 정확히 정의하는 것은 샘플이 모집단을 대표할 수 있도록 하기 위한 중요한 단계입니다.

이 두 방법의 차이를 명확히 이해하고, 특히 비례할당 표본추출에서 계층의 정의 기준에 대해 구체적으로 학습하는 것이 시험 대비에 유리합니다.