첫댓글10대 20명, 20대 20명, 30, 40, 50대 각각 20명으로 총 100명인 모집단을 가정했을 때, 단순무작위 추출로 10명의 표본을 추출하는 과정에서 각각의 연령그룹에서 균등하게 2명씩 뽑힐 확률도 있지만 전체 10명 중에서 5명이 10대 그룹에서 뽑히거나 어떤 그룹에서는 뽑히지 않을 확률도 존재하는데 이런 경우가 표본편중이죠. 층화표본추출을 하게 되면 표본을 특성 기준으로 먼저 분류해서 각각의 그룹에서 몇 명씩 추출하게되므로 표본추출편중이 발생할 가능성이 줄어듭니다.
단순무작위 표본추출을 하려면 전체 모집단을 데이터베이스화해서 표본추출틀을 만들어서 표본을 추출해야되지만(예를 들면 모집단 구성원 전체에 번호를 부여해서 난수표를 이용해 뽑는 방식) 체계적표본추출은 그런 선행작업 없이 전화번호부에서 100번째 사람마다 전화를 걸어 조사하는 등의 방식으로 표본추출이 가능하므로 비용이 절감될 수 있습니다.
첫댓글 10대 20명, 20대 20명, 30, 40, 50대 각각 20명으로 총 100명인 모집단을 가정했을 때, 단순무작위 추출로 10명의 표본을 추출하는 과정에서 각각의 연령그룹에서 균등하게 2명씩 뽑힐 확률도 있지만 전체 10명 중에서 5명이 10대 그룹에서 뽑히거나 어떤 그룹에서는 뽑히지 않을 확률도 존재하는데 이런 경우가 표본편중이죠. 층화표본추출을 하게 되면 표본을 특성 기준으로 먼저 분류해서 각각의 그룹에서 몇 명씩 추출하게되므로 표본추출편중이 발생할 가능성이 줄어듭니다.
단순무작위 표본추출을 하려면 전체 모집단을 데이터베이스화해서 표본추출틀을 만들어서 표본을 추출해야되지만(예를 들면 모집단 구성원 전체에 번호를 부여해서 난수표를 이용해 뽑는 방식) 체계적표본추출은 그런 선행작업 없이 전화번호부에서 100번째 사람마다 전화를 걸어 조사하는 등의 방식으로 표본추출이 가능하므로 비용이 절감될 수 있습니다.