샘플링 프레임이란 무엇입니까?

연구자들은 모집단에 관한 다음과 같은 특정 질문에 답하고 싶어하는 경우가 많습니다.

• 특정 학교 학생의 평균 키는 얼마입니까?
• 특정 도시의 평균 가계 소득은 얼마입니까?
• 특정 국가의 평균 주택 크기는 얼마입니까?
• 특정 카운티의 주민 중 몇 퍼센트가 특정 법률을 지지합니까?

대상 모집단은 연구자가 관심을 갖는 요소의 전체 집합입니다.

대상 모집단의 모든 개인에 대한 데이터를 수집하는 것은 종종 너무 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들기 때문에 연구자들은 대신 모집단의 하위 집합인 대상 모집단의 표본을 채취합니다.

샘플을 얻은 항목 목록을 샘플링 프레임 이라고 합니다. 이상적으로는 샘플링 프레임이 대상 모집단과 정확히 동일하지만 실제로는 그런 경우가 거의 없습니다.

샘플 샘플링 프레임

연구자가 특정 법률을 지지하는 특정 카운티의 18세 이상의 주민 비율을 추정한다고 가정해 보겠습니다.

대상 인구는 18세 이상의 모든 도시 거주자를 포함합니다. 단순화를 위해 도시의 주민이 100,000명이라고 가정하겠습니다.

이상적으로 우리의 샘플링 프레임에는 100,000명의 주민이 모두 포함되어 대상 인구의 대표 샘플을 얻을 수 있습니다. 그러나 실제로 우리의 샘플링 프레임은 다음과 같은 이유로 인해 일반적으로 목표 모집단과 완벽하게 일치하지 않습니다.

• 일부 주민들은 지난 인구 조사 이후 이사했을 수도 있습니다.
• 일부 주민은 지난 인구 조사 이후 18세가 되었을 수도 있습니다.
• 시는 각 주민에 대한 완전한 정보를 갖고 있지 않을 수도 있습니다.
• 시에서는 일부 주민들에게 연락할 수단이 없을 수도 있습니다.

이러한 이유로 우리의 샘플링 프레임(우리가 정보를 얻을 수 있는 18세 이상의 거주자 목록)은 목표 인구와 완벽하게 일치하지 않을 가능성이 높습니다.

따라서 설문조사를 위해 무작위 주민 표본을 수집할 때 표본이 대상 인구를 완벽하게 대표할 가능성은 거의 없습니다. 이를 샘플링 프레임 오류 라고 합니다.

일반적으로 대상 모집단과 완벽하게 일치하는 샘플링 프레임을 얻는 것은 불가능하지만 연구자들은 종종 샘플링 프레임을 대상 모집단과 최대한 유사하게 만들려고 시도합니다.

따라서 표본 데이터를 사용하여 대상 모집단에 대한 결론을 도출할 때 결론이 사실일 것이라고 합리적으로 확신할 수 있습니다.

추가 리소스

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기술통계 또는 추론통계: 차이점은 무엇인가요?
샘플링 방법 유형(예시 포함)