확률 샘플링

이 기사에서는 확률 샘플링이 무엇인지, 존재하는 다양한 유형의 확률 샘플링 및 수행 방법에 대해 설명합니다. 또한 확률 샘플링의 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다. 마지막으로 확률표본과 비확률표본의 차이점이 무엇인지, 확률표본의 장단점은 무엇인지 알려드립니다.

확률 샘플링이란 무엇입니까?

확률 표본 추출은 통계 연구를 위해 표본에 포함될 개인을 선택하는 데 사용되는 방법입니다. 확률표본의 주요 특징은 개인을 무작위로 선택한다는 것, 즉 모든 사람이 선택될 확률이 동일하다는 것입니다.

이는 표본추출이 확률론적이라고 간주되기 위한 필수 조건입니다. 통계적 모집단의 모든 요소는 선택될 수 있어야 하며, 더욱이 동일한 선택 가능성을 가져야 합니다.

확률 샘플링은 통계 연구에 참여하는 사람들의 수를 줄이는 데 사용됩니다. 일반적으로 인구를 통계적으로 분석하려면 인구가 매우 많기 때문에 모든 사람을 인터뷰하는 것은 불가능합니다. 이것이 바로 확률 샘플링을 통해 표본에만 질문을 한 다음 얻은 결과를 전체 모집단에 대해 추정할 수 있는 이유입니다.

확률 표본 추출의 모든 특성에 대해 더 자세히 설명하겠지만, 이 유형의 표본 추출은 프로세스 전반에 걸쳐 무작위성이 존재하기 때문에 일반적으로 모집단의 대표 표본을 얻는 데 가장 적합합니다.

확률 표본의 유형

확률 샘플링의 유형은 다음과 같습니다.

• 단순 무작위 샘플링 – 샘플이 단순히 무작위로 선택됩니다.
• 체계적 표본 추출 : 첫 번째 개인이 무작위로 선택되고 표본의 나머지 요소는 고정된 간격에 따라 선택됩니다.
• 계층화 샘플링 : 대상 모집단을 여러 계층(그룹)으로 나눈 다음 각 계층에서 무작위로 개인을 선택합니다.
• 군집 표본추출 : 이 표본추출 방법은 모집단을 군집(그룹)으로 나누어 무작위로 선택된 군집으로 표본을 구성한다는 점을 활용한 방법입니다.

다음으로 각 확률 샘플링 유형을 더 자세히 설명했습니다.

단순 무작위 샘플링

단순 무작위 샘플링은 통계적 모집단의 각 요소가 연구된 표본에 포함될 확률을 동일하게 제공합니다. 따라서 표본에 포함된 개인은 다른 기준을 사용하지 않고 단순히 무작위로 선택됩니다.

무작위로 시뮬레이션하는 방법에는 여러 가지가 있지만 현재는 시간이 많이 절약되는 엑셀 등의 컴퓨터 프로그램을 사용하는 것이 일반적이다.

체계적인 샘플링

체계적 표본추출 에서는 먼저 모집단의 한 요소를 무작위로 선택한 다음 고정된 간격을 사용하여 표본의 나머지 요소를 선택합니다.

따라서 체계적 표본 추출에서는 표본에서 첫 번째 개인을 무작위로 선택한 후 표본에서 다음 개인을 추출하기 위해 원하는 간격만큼 많은 숫자를 계산해야 합니다. 그리고 우리가 얻고자 하는 표본 크기만큼 표본에 개인이 포함될 때까지 동일한 절차를 연속적으로 반복합니다.

계층화된 샘플링

계층화 표본추출 기법에서는 모집단을 먼저 계층(그룹)으로 나눈 다음 각 계층에서 일부 개인을 무작위로 선택하여 전체 연구 표본을 구성합니다. 따라서 샘플의 각 계층에는 최소한 하나의 구성원이 있습니다.

지층은 동질적인 그룹이어야 합니다. 즉, 지층의 개인은 다른 지층과 구별되는 고유한 특성을 가지고 있습니다. 따라서 개인은 하나의 계층에만 속할 수 있습니다.

클러스터 샘플링

군집추출과 계층추출은 매우 유사하기 때문에 혼동될 수 있지만, 자세히 살펴보면 서로 다른 두 가지 확률추출 방법이다.

군집 샘플링은 모집단에 이미 자연 군집(그룹)이 존재한다는 사실을 활용하여 모집단의 모든 개인이 아닌 소수의 군집만 연구합니다.

계층화된 샘플링과 달리 이 방법에서는 클러스터에서 특정 개인을 선택할 필요가 없지만 일단 연구할 그룹이 선택되면 해당 그룹의 모든 구성원을 분석해야 합니다.

클러스터 샘플링은 클러스터 샘플링, 클러스터 샘플링 또는 영역 샘플링이라고도 합니다.

확률 샘플링을 수행하는 방법

확률 샘플링을 수행하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 대상 모집단을 정의합니다.
2. 샘플 특성과 원하는 샘플 크기를 정의합니다.
3. 적절한 확률 샘플링 유형을 선택하세요.
4. 이전 단계에서 선택한 샘플링 방법에 따라 샘플에서 개인을 선택합니다.
5. 얻은 샘플의 요소를 분석합니다.

확률 샘플링을 수행하는 가장 중요한 단계는 적절한 확률 기술을 선택하는 것입니다. 이는 대상 모집단에 적응하는 데 도움이 되며 사용되는 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

논리적으로 각 경우에 어떤 방법이 적합한지 파악하려면 그 방법의 장점과 단점이 무엇인지 알아야 하므로 위에 링크된 각 유형의 확률 샘플링에 대한 설명에 링크된 기사를 읽어 보는 것이 좋습니다.

확률 표본의 예

확률표본의 정의와 각 유형에 대한 설명을 고려하여, 서로 다른 확률표본 기법을 사용하여 연구의 표본을 선택할 수 있는 방법의 예를 살펴보겠습니다.

• 예를 들어, 다국적 기업의 직원에 대한 통계 분석을 수행하려는 경우 모든 직원을 대상으로 연구를 수행할 수는 없지만 표본을 선택한 다음 얻은 결과를 회사 전체에 적용해야 합니다. 인구. 이를 위해 단순 무작위 샘플링을 사용하여 참가자를 완전히 무작위로 선택할 수 있습니다.
• 연구 참가자를 무작위로 선택하는 또 다른 방법은 체계적인 샘플링을 적용하는 것입니다. 이를 위해서는 모든 직원이 포함된 목록이 필요하므로 무작위로 하나를 선택한 다음 목록에서 고정 간격을 계산하여 인터뷰할 나머지 사람들을 선택합니다.
• 표본은 계층화된 표본추출을 통해 선택할 수도 있습니다. 이를 위해서는 인구를 그룹으로 나누어야 합니다. 예를 들어 직원은 연령에 따라 계층으로 분류될 수 있습니다. 분류 후 각 그룹에서 개인을 무작위로 선택합니다.
• 마지막으로 클러스터 샘플링 방법을 사용하여 샘플을 선택하려면 회사가 여러 국가에 근로자를 두고 클러스터(그룹)를 형성하여 각 직원이 근무하는 국가의 그룹에 속한다는 점을 활용할 수 있습니다. 이제 남은 것은 연구에 참여할 클러스터를 무작위로 선택하는 것뿐입니다.

확률 샘플링과 비확률 샘플링의 차이점

확률 표본 추출과 비확률 표본 추출의 주요 차이점은 표본 선택 방법입니다. 확률추출에서는 모든 개인이 동일한 확률로 선택되는 반면, 비확률 샘플링에서는 개인이 동일한 확률로 선택되지 않습니다.

비확률 표본추출에서는 개인을 무작위로 선택하는 확률 표본추출과 달리 표본 요소의 선택이 일반적으로 연구자에 의해 이루어지기 때문에 확률이 동일하지 않습니다.

이 두 가지 샘플링 유형의 또 다른 특징은 얻은 결론을 일반화한다는 점입니다. 확률 표본 추출에서 표본은 일반적으로 대표성이 있으므로 얻은 결과는 전체 모집단에 일반화될 수 있습니다. 반대로, 비확률 표본추출의 표본은 일반적으로 충분한 대표성을 가지지 못하므로 도출된 결론은 연구 대상 개인에게만 적용될 수 있습니다.

확률 샘플링의 장점과 단점

확률 샘플링의 장점과 단점은 다음과 같습니다.

확률 샘플링의 가장 큰 장점은 매우 비용 효율적이라는 것입니다. 이는 일반적으로 이 샘플링 기법을 적용하는 것이 비용 효율적이라는 것을 의미합니다.

또한, 확률표집방식은 표본요소의 선정이 무작위로 이루어지기 때문에 연구자가 해당 분야에 대한 지식과 경험을 요구하지 않는다. 이 기능을 사용하면 확률 샘플링이 비확률 샘플링보다 훨씬 쉬워집니다.

그러나 얻은 결과는 특히 작은 샘플의 경우 부정확할 수 있습니다. 이것이 적절한 표본 크기를 선택하는 것이 중요한 이유입니다.

확률 샘플링 기술의 또 다른 단점은 확률을 시뮬레이션하려면 모집단의 모든 개인 목록이 필요하다는 것입니다.