표본추출과 표집방법에 대해 정확하게 배워보자

표본추출에 대해 이해하려면 표집 용어와 표본 크기를 먼저 이해해야 한다.

 

표본추출(sampling)은 모집단으로부터 표본을 추출하는 과정을 말한다. 그렇다면 모집단은 무엇일까?? 모집단은 연구자가 관심을 가지고 조사하려는 집단의 전체를 의미한다. 표본추출에 대해 제대로 이해하려면, 표집에 대한 용어와 표본의 크기를 이해해야 한다. 표본은 연구자가 실제 조사를 위해 모집단으로부터 선택한 일부 대상을 뜻한다. 사회조사를 진행할 때마다 집단의 전체를 대상으로 연구하는 것은 현실적으로 불가능하다. 시간과 비용 측면에서 효율성이 매우 낮기 때문이다. 따라서 연구자는 전체 집단에서 일부를 뽑아서 연구 대상자로 삼는다. 이를 표본조사라고 한다. 반대로 전체 모집단을 대상으로 하는 조사는 전수조사라고 부른다. 표집 틀은 표본이 실제로 선정되는 모집단 표집 단위의 실제 목록을 의미한다. 모집단에서 표본을 선택한다고 해도 모집단과 표본의 특성이 다를 수도 있다. 이를 표집오차(sampling error)라고 한다. 표본의 통계치가 모집단의 실제 모수와 차이 나는 정도를 뜻한다. 모집단을 정확하게 반영해주지 못하는 표본을 선정했기 때문에 나타나는 오류다. 모집단에 대한 표본의 대표성이 떨어질수록 표집오차가 커진다. 표본이 모집단의 특성을 잘 반영하게 하는 방법은 세 가지가 있다. 조건을 동일하게 뽑는다면, 표본의 크기가 클수록 표집오차는 작아진다. 또, 확률 표집을 할수록 표집오차가 작아진다. 모집단의 구성원이 서로 동질적일수록 표집오차가 작다. 여기서 표본의 크기에 대해 이해하는 것이 중요하다. 표본의 크기가 증가한다는 것은 연구자가 실제로 연구하는 대상의 수가 많아진다는 뜻이다. 표본의 크기가 증가하면 표집오차가 감소하고 모집단에 대한 대표성이 커지며 통계적 검정력이 증가한다. 그렇다면 표본의 크기에 영향을 주는 요인들은 무엇이 있을까?? 첫 번째, 분석하려는 변수와 범주의 수가 있다. 연구자가 분석하려는 변수의 수와 변수를 구성하는 범주의 수가 많을수록 표본의 크기는 커야 한다. 두 번째, 모집단의 동질성이다. 모집단의 구성이 이질적일수록 표본의 크기가 커져야 한다. 세 번째, 신뢰 수준에 따라 달라진다. 신뢰 수준을 높이려면 표본의 크기를 늘려야 한다. 네 번째, 모집단 크기가 클수록 표본의 크기도 커야 한다. 

 

 

 

 

 

표집 방법은 확률 표집과 비확률 표집이 있다.

 

표집 방법은 크게 확률 표집과 비확률 표집으로 나뉜다. 먼저, 확률 표집의 유형을 알아보자. 첫 번째, 단순 무작위 표집이 있다. 표본 수만큼 표집 틀에서 무작위로 표본을 추출하는 방식이다. 통계 프로그램을 이용하는 것이 대표적인 예라고 할 수 있다. 두 번째, 체계적 표집이 있다. 일정한 표집 간격을 두고 표본을 추출하는 방식이다. 하지만 표집 틀에 순환성이 있는 경우, 표본의 대표성에 문제가 있을 수 있으므로 주의해야 한다. 세 번째, 층화표집 방식이 있다. 층화표집은 전체 모집단에서 직접 표본을 추출하지 않는다. 먼저, 모집단을 동질적인 몇 개의 소집단으로 나눈다. 그리고 각 소집단에서 무작위로 표본을 뽑는 방법이다. 이 방법은 동질적 집단에서의 표집이 이질적 집단에서의 표집보다 표집오차가 작다는 원리를 이용한다. 따라서 층화표집은 확률 표집 방법 중에 가장 표집오차가 적다. 하지만 모집단 내 소집단의 구성 비율을 알고 있을 때만 사용할 수 있다. 연구자가 모집단에 대한 사전 지식이 없다면 불가능한 방법이다. 네 번째, 군집 표집 방식이 있다. 전체 모집단을 몇 개의 군집으로 분류한다. 그중 정해진 수만큼 군집을 무작위로 추출한다. 뽑힌 군집 안에서 자료를 수집한다. 이 방식은 확률 표집 중 가장 표집오차가 크다. 그리고 관찰 단위와 표집 단위가 일치하지 않는다는 단점이 있다. 다음으로 비확률 표집을 알아보자. 첫 번째, 비확률 표집에는 편의표집이 있다. 편의표집은 접근하기 편한 사람들을 표본으로 선택한다. 두 번째, 유의 표집이 있다. 모집단을 잘 대표할 것이라고 판단되는 사람들을 의도적으로 선택하는 방법이다. 의도적 표집이라고도 부른다. 세 번째, 눈덩이 표집이 있다. 연구자는 계속 소개받으면서 표본을 늘린다. 누적 표집이라고도 부르며, 모집단에 대한 정보가 거의 없을 때 사용한다.