샘플링 기술

이 기사에서는 샘플링 기술이 무엇인지, 통계에서 어떤 용도로 사용되는지 설명합니다. 또한 다양한 샘플링 기술이 무엇인지, 각각의 장점과 단점이 무엇인지 확인할 수 있습니다.

샘플링 기법이란 무엇입니까?

표본 추출 기법은 통계적 모집단에서 표본을 선택하는 절차입니다. 즉, 표본 추출 기술은 통계 연구를 위한 표본을 구성할 개인 그룹을 선택하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 한 가지 샘플링 기술에는 무작위로 샘플을 선택하는 것이 포함됩니다. 따라서 선거 결과를 예측하기 위해 설문조사를 실시하려면 연구에 참여할 사람들을 무작위로 선택하면 됩니다.

샘플링 기술에는 다양한 유형이 있습니다. 따라서 각 사례에 대해 적절한 샘플링 기술을 사용해야 합니다. 표본 요소를 무작위로 선택하는 것이 항상 최선의 선택은 아니지만 수행하려는 통계 분석의 특성에 따라 달라집니다. 아래에서는 모든 샘플링 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.

통계에서 표본 추출 기술은 전체 모집단이 아닌 표본을 연구할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 인구의 모든 요소를 분석해야 한다면 통계 연구는 종종 시간과 비용이 너무 많이 걸리고 수행이 불가능해질 수도 있습니다. 따라서 모집단의 일부만을 조사하는 것은 통계연구를 수행하기 쉽게 하며, 이는 표본추출 기법을 통해 이루어질 수 있다.

샘플링 기법에는 어떤 종류가 있나요?

다양한 유형의 샘플링 기술은 다음과 같습니다.

• 확률 샘플링 기법:
  • 단순 무작위 샘플링 기법
  • 체계적인 샘플링 기법
  • 계층화된 샘플링 기법
  • 클러스터 샘플링 기법
• 비확률 샘플링 기법:
  • 목적이 있는 샘플링 기술
  • 실용적인 샘플링 기법
  • 연속 샘플링 기법
  • 기술 샘플링 할당량
  • 눈덩이 샘플링 기법

아래에서는 각 샘플링 기술이 무엇인지, 장점과 단점이 무엇인지 확인할 수 있습니다.

확률 샘플링

확률 샘플링 기술은 표본의 요소를 무작위로 선택하는 것으로 구성됩니다. 즉, 각 요소는 선택될 확률이 동일합니다.

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

단순 무작위 샘플링

단순 무작위 표본 추출 기술은 통계 모집단의 각 요소가 연구 대상 표본에 포함될 확률을 동일하게 부여합니다. 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 모집단에서 하나의 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 유형의 확률추출이다.

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

계층화된 샘플링과 달리 이 방법에서는 클러스터에서 특정 개인을 선택해서는 안 되지만 일단 연구할 그룹이 선택되면 해당 그룹의 모든 구성원을 분석해야 합니다.

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

비확률 샘플링

비확률 표본추출 에서는 연구자의 주관적 기준에 따라 개인을 선택합니다. 따라서 비확률 표본 추출에서는 선택이 무작위가 아니기 때문에 모집단의 모든 요소가 표본으로 선택될 확률이 동일하지 않습니다. 이 기능은 비확률 샘플링과 확률 샘플링을 구별합니다.

논리적으로 비확률 표본추출에서는 연구를 담당하는 사람이 표본에 포함될 사람을 결정하는 사람이기 때문에 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 연구자가 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 연구 분야에 대한 풍부한 지식과 경험을 가지고 있는 것이 필수적입니다.

목적에 맞는 샘플링

목적이 있는 샘플링은 연구 샘플을 선택할 때 조사자의 재량에 전적으로 의존합니다.

설문조사 담당자가 표본 요소를 선택할 수 있는 모든 의사결정 권한을 갖습니다. 그래서 해당 분야의 전문가가 되는 것이 중요합니다.

편의 샘플링

편의추출 에서는 연구자가 과정에 우연을 포함하지 않고 개인이 쉽게 접근할 수 있는 기준에 따라 표본 대상을 선택합니다.

즉, 모집단에서 개인을 선택하기 위한 이러한 유형의 비확률 샘플링에서는 가용성, 근접성 또는 선택 비용과 같은 측면이 평가됩니다. 샘플링을 더욱 용이하게 하기 위해 자원봉사자를 받아들이는 경우도 많습니다.

연속 샘플링

연속 샘플링 에서는 초기 샘플을 먼저 선택하여 연구하고, 초기 샘플의 결과를 얻은 후 다른 샘플을 연구합니다. 그리고 전체 연구의 최종 결론이 나올 때까지 이 과정을 연속적으로 반복한다.

따라서 연속 샘플링은 단일 표본에 초점을 맞추는 것이 아니라 동일한 통계 모집단의 서로 다른 표본을 연구하고 궁극적으로 모든 그룹에서 얻은 정보로부터 결론을 도출합니다.

할당량 샘플링

할당량 샘플링 에서는 하나 이상의 특성을 공유하는 개인의 그룹(또는 계층)을 먼저 설정한 후 각 그룹에서 할당량을 선택하여 연구 표본을 구성합니다.

인구를 그룹으로 나누는 데 사용되는 개인의 성격도 연구자가 결정합니다. 따라서 연구 수행 책임자는 얻은 결과에 큰 영향을 미칩니다.

눈덩이 샘플링

눈덩이 샘플링 에서 연구자는 첫 번째 참가자를 선택한 다음 연구를 위해 추가 개인을 모집합니다.

눈덩이 표본 추출의 이러한 특징은 참가자가 연구를 위해 더 많은 사람을 모집할수록 표본 크기가 점점 더 커진다는 것을 의미합니다(눈덩이 효과).