확률표집(확률표본추출)
분야
hwp모집단의 요소들이 표본으로 뽑혀질 기회가 균등하게 주어져 각 표본들이 추출될 확률이 정확히 알려져 있고 추출되는 방식이 무작위로 이루어진다면 확률표집이라 할 수 있다. 확률표집은 가장 대표성 있는 표본을 추출할 수 있는 방법이기 때문에 통계치로 모수를 추정해서 일반화시키기에 적합하다.
II. 확률표집의 유형
1) 단순무작위표집(simple random sampling)
확률표집에서 가장 보편적으로 알려져 있으며, 보통 다른 확률표집방법도 단순무작위표집의 기본 원리가 이용되어지는데, 제비뽑기나 난수표(table of random numbers)를 활용해서 표집을 행하게 된다.
표집절차는 표집틀을 확보해서 표집단위에 번호를 할당한 후 난수표를 이용하여 원하는 만큼의 수를 무작위적으로 표집하면 된다. 이 표집은 난수표를 이용함으로 인해, 조사자의 주관적 의도에 의해 조사대상자를 선정하는 편의를 막을 수 있으며, 조사대상자 역시 그들의 의도와 상관없이 표집이 되어지기 때문에 표집의 과정이 객관적으로 이루어졌다고 말할 수 있다.
단순무작위표집은 확률표집법 가운데서 가장 기본적이고 단순한 유형이며 각 요소가 표본으로 뽑힐 확률이 동등하다는 원칙을 바탕으로 표집된다. 그러나 모집단이 대규모인 표집틀에 대해서는 일일이 번호를 할당한다는 것이 현실적으로 어려운 절차이기에 컴퓨터로 처리되지 않는 이상 불가능한 표집방법이 된다. 따라서 체계적 표집, 층화표집, 군집표집 등과 같은 대안들이 제시된다.
2) 체계적 표집(systematic sampling)
단순무작위표집은 이론적으로는 매우 우수하나 실제 이용하는 데에는 전문성이 요구되어져 비전문가들이 사용하기에는 어려움이 많이 따른다. 따라서 이렇게 어려운 점을 개선할 목적으로 계통표집이라고도 불리는 체계적 표집을 사용하게 되는데, 일정한 간격을 두고 사례를 선정하는 방식이다. 즉 표집틀에서 일정한 순서에 따라 매 k 번째 요소를 추출하는 방법이다. 표집간격(k)은 모집단의 총수에서 표본의 충수를 나누어 구하면 된다. 예를 들어 모집단의 충수가 400명이고 요구된 표본이 80명이라면 표집간격은 5가 된다.
표집절차는 우선 일련번호를 붙인 표집틀을 마련하여 표집간격(sampling interval : k)을 구하며, 첫 번째 사례는 반드시 인위적인 편견의 가능성을 줄이기 위해 표집틀 안에 들어 있는 숫자 가운데 하나를 무작위로 선택해야 하며, 그 이후 나머지 표본들은 기계적으로 정해진 표집간격에 따라 추출하면 된다.
체계적표집의 단점은 표집틀에 편견된 순서(=주기성)가 발생될 수 있다는 것이다. 주기성은 어떤 특정한 순서에 따라 표집틀이 작성되어 있는 경우에 발생하게 된다. 따라서 체계적 표집을 적절히 사용하기 위해서는 우선적으로 표집틀을 무작위화하던가 아니면 가나다 순으로 목록을 정리한다면 사용하는데 무리가 없을 것이다.
3) 층화표집(stratified sampling)
층화표집은 전체 모집단에서 표본을 선정하기 보다는, 먼저 동질성을 갖고 있는 여러 하위집단으로 분류한 후 추출하는 특징이 있기 때문에 모집단의 동질성을 확보할 수 있고 표본의 대표성을 높일 수 있다는 점에서 유리하다. 만약 모집단이 어떤 동질성이 있는 것으로 구분할 수 있다면 표본추출을 통해 얻어진 통계치는 그만큼 표본오차를 줄이게 되어 모집단으로의 일반화 가능성이 높아지게 된다. 이렇게 동질된 성향으로 계층화시킨 하위집단에서 원하는 만큼의 표본을 무작위적 방법므로 추출할 수만 있다면 그만큼 일반화의 가능성과 표본의 대표성을 높일 수 있을 것이다. 따라서 조사자는 각 하위집단에 대해서 동질적인지 이질적인지에 대한 주의깊은 관찰과 지식을 갖추고 있어야 한다.
표집절차는 먼저 모집단의 요소들을 계층들(strata)이라 불리는 중복되지 않은 집단들로 분리하고(=층화), 그리고 나서 각각의 계층 내에서 단순무작위 표집방법이나 체계적 표집방법으로 적절한 수의 표본을 뽑으면 된다.
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