best 표본(sample)
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작성일 23-01-07 16:29
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통계학에서 쓰이는 표본의 槪念과 크기, 표집오차, 가중치 부여에 대해서 요약하였습니다. 확률표본의 경우 표집오차를 계산할 수 있으나 비확률표본 일 경우에는 표집오차의 크기를 계산할 수 없다. 이 두 가지의 차이점은 표집오차가 어느 정도 인지 계산할 수 있는가에 따라 다르다.
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다. 연구결과를 일반화하…(skip)
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통계학에서 쓰이는 표본의 개념과 크기, 표집오차, 가중치 부여에 대해서 정리하였습니다.
예) 1936년 미국 대통령선거 여론조사에서 Literary Digest라는 잡지는 백만의 유권자를 대상으로 한 표본조사 결과 랜던(Alf Landon)이 루스벨트(Franklin Roosevelt)를 제치고 대통령에 당선 될 것으로 예측. 그러나 표본의 대부분이 부유층의 공화당 지지자들로 추출되어 결과적으로 커다란 오류를 범하게 됨.
2. 확률표본과 비확률표본
모집단의 대표성을 지니고 있는 표본을 구하는 방식에는 두 가지 방법이 있다아 수학적 지침에 따라 선정되는 확률표본과 수학적 확률의 지침을 따르지 않는 비확률표본이 그것이다.
레포트/기타
1. 모집단과 표본
2. 확률표본과 비확률표본
3. 표본의 크기
4. 표집 오차
5. 표본의 가중치 부여
1. 모집단과 표본
과학적인 연구가 추구하는 한 가지 목적은 모집단의 성격을 기술하는 것이다. 첫째는 연구의 목적을 고려해야 한다. 만약 표본이 적절한 과정을 통해 선정되었고 대표성을 지니고 있다면, 이 표본을 통한 연구결과는 전체의 속성으로 일반화 될 수 있다아 그러나 일반화 되었다 하더라도 전체 모집단을 측정(measurement)한 결과와 표본을 측정(measurement)하여 나온 결과가 완전히 같을 수는 없기 때문에 여기서 나타나는 표집오차(sampling error)를 유의해야 한다. 특정 부류와 집단 전체를 조사대상으로 하는 방식을 센서스(census)라고 한다. 모집단이란 사랍들이나 변인들 또는 concept(개념)들이나 현상들의 집단 혹은 부류를 말한다. 따라서 대부분의 경우 모집단으로부터 표본을 추출하여 조사하게 되는데, 이는 전체 모집단의 부분집합이라는 concept(개념)으로 이해 할 수 있다아 여기서 중요한 것은 모집단의 대표성을 표본이 얼마만큼 내포하고 있으며, 표본을 통해 나온 결과가 일반화 될 수 있는 것인지도 생각해 봐야 한다. 그러나 대부분의 경우 모집단의 전체를 조사하는 것은 시간과 비용의 제한 때문에 이를 실제로 조사하는 것은 쉽지 않다.
