확률표집과 비확률표집

확률표집과 비확률표집

확률표집과 비확률표집은 통계 조사에서 데이터를 수집하는 방법론으로, 각각의 방법은 데이터의 대표성과 통계적 추론의 타당성에 영향을 미칩니다.

확률표집(Random Sampling)은 모집단(population) 내의 모든 개체 또는 단위에 대해 무작위로 선택된 표본(sample)을 사용하는 방법입니다. 이는 모집단의 모든 개체가 동일한 확률로 선택되기 때문에, 표본이 모집단을 대표한다고 볼 수 있습니다. 확률표집은 통계적 추론을 할 때 일반적으로 사용되며, 추론 결과가 모집단에 대해 일반화될 수 있도록 도와줍니다. 확률표집은 다음과 같은 방법으로 수행될 수 있습니다.

1. 단순랜덤표본추출(Simple Random Sampling): 모집단 내의 개체들이 동일한 확률로 선택됩니다. 예를 들어, 전체 인구에서 임의로 선택된 100명의 사람들을 조사하는 경우입니다.

2. 체계적 표본추출(Systematic Sampling): 모집단에서 일정한 간격으로 표본을 선택합니다. 예를 들어, 인구조사에서 매 10번째 사람을 선택하는 경우입니다.

3. 층화표본추출(Stratified Sampling): 모집단을 여러 층(strata)으로 나눈 후, 각 층에서 무작위로 표본을 추출합니다. 이 방법은 모집단을 대표하는 각 층의 특성을 반영하기 위해 사용됩니다.

4. 군집표본추출(Cluster Sampling): 모집단을 비슷한 특성을 가진 군집(cluster)으로 나눈 후, 몇 개의 군집을 무작위로 선택하여 표본을 추출합니다. 이 방법은 모집단의 크기가 크거나 표본 추출에 비용과 시간이 많이 드는 경우에 유용합니다.

반면에 비확률표집(Non-random Sampling)은 무작위로 선택되지 않은 표본을 사용하는 방법입니다. 표본 선택 과정에서 편향(bias)이 발생할 수 있으며, 이로 인해 모집단을 대표하지 못할 수 있습니다. 비확률표집은 다음과 같은 방법으로 수행될 수 있습니다.

1. 편의표본추출(Convenience Sampling): 편의상 쉽게 접근 가능한 개체들을 선택합니다. 예를 들어, 거리에서 보행자를 선택하여 조사하는 경우입니다.

2. 판단표본추출(Judgmental Sampling): 조사자의 주관적인 판단에 따라 표본을 선택합니다. 이 방법은 조사자의 전문성과 경험에 의존하는 경우에 사용될 수 있습니다.

3. 할당표본추출(Quota Sampling): 특정 특성을 가진 개체들을 일정한 비율로 선택합니다. 예를 들어, 성별이나 연령대별로 일정한 수의 표본을 선택하는 경우입니다.

비확률표집은 일반적으로 확률표집에 비해 통계적 추론에는 적합하지 않습니다. 왜냐하면 표본 선택 과정에서 편향이 발생할 수 있기 때문입니다. 그러나 특정한 조건이나 제약사항을 고려해야 할 때, 확률표집이 어렵거나 불가능한 상황에서 비확률표집을 사용할 수도 있습니다.

확률표집은 통계 조사에서 보다 신뢰할 수 있는 통계 결과를 얻기 위해 일반적으로 선호되는 방법입니다. 그러나 실제 조사 상황이나 목적에 따라 비확률표집을 사용할 수도 있습니다. 이 두 가지 표집 방법을 적절하게 선택하는 것은 통계 조사의 정확성과 타당성을 보장하기 위해 중요한 결정입니다.