I. 서론
표본추출은 분석대상 전체에서 선택된 일부가 표본(sample)이며 표본을 선택하는 과정을 표본추출(sampling)이라고 한다. 표본 대상으로 자료를 수집하는 경우에도 수집한 자료의 처리결과는 모집단을 대상으로 일반화(generalization)할 수 있어야 하여 전체대상의 특성을 대표할 수 있는지의 여부,
표본의 추출에는 다양한 방법들이 있다. 이들에 대한 구체적인 내용 및 장,단점 등을 정리하라.
표본추출은 조사된 자료를 통해 일반화된 사실을 도출해낼 수 있도록 편향된 자료나 우연적인 사실이 포함되는 것을 막는 것으로 관찰대상을 선정하는 과정이다.
표본추출 방법은 크게 확률표집과 비확
표본이라고 한다.
모수(parameter)와 통계량(statistic)
모집단의 특성을 수치로 나타낸 것을 모수라고 하며, 표본의 특성을 수치로 나타낸 것을 통계량이라고 한다.
2. 표본추출 방법
모집단에서 표본을 추출하는 방법은 기본적으로 두 가지가 있는데, 그 하나는 확률표본추출법(random sampling)이고, 다른 하
확률적 표본추출 방법(체계적 표본추출)과
비확률적 표본추출 방법(할당 표본추출)
1. 확률적 표본추출 방법(체계적 표본추출)
- 확률적 표본추출 방법의 기본적인 논리는 표본추출의 분포의 개념과 확률 이론에 담겨져 있다. 표본추출의 분포란 추론 통계의 논리적인 근거가 되는 것이다. 표
서론
통계학에서 조사를 실시할 때, 조사 대상자들로부터 얻은 정보를 기반으로 일반적인 결론을 도출하기 위해 표본추출이 필요합니다. 이러한 표본추출은 조사의 신뢰성과 대표성을 보장하는 핵심적인 단계로, 다양한 방법이 존재합니다. 본 논문에서는 조사대상자를 선정하기 위한 다양한 표본