통계 샘플

이 기사에서는 통계 표본이 무엇인지, 그리고 그것이 무엇을 위해 사용되는지 설명합니다. 또한 인구와 표본 개념의 차이와 통계 표본의 몇 가지 예를 확인할 수 있습니다. 또한, 표본이 대표성을 갖기 위해 갖춰야 할 특성을 보여줍니다.

통계 표본이란 무엇입니까?

통계 표본은 통계 모집단의 개인 그룹입니다. 즉, 통계에서 표본은 통계 연구가 수행되는 모집단의 일부입니다.

예를 들어 선거 조사를 실시할 때 통계 표본은 질문을 받은 모든 사람으로 구성됩니다.

일반적으로 연구를 하려고 할 때 스터디 그룹을 구성하는 모든 요소를 연구할 수는 없습니다. 이전 예와 마찬가지로 선거에서 투표한 모든 사람을 조사하는 것은 불가능합니다. 따라서 일반적으로 연구 그룹의 일부만 분석하고 그 결과를 전체 그룹에 추정하기 위해 표본을 선택합니다.

이는 통계적 추론을 통해 달성할 수 있는데, 이는 매우 작은 오차 범위로 표본 결과로부터 모집단 매개변수를 결정할 수 있기 때문입니다.

표본 및 모집단

통계에서 모집단은 통계 연구가 수행하려는 유사한 특성을 가진 요소 집합입니다. 이 개념은 통계적 인구 또는 간단히 인구라고 할 수 있습니다.

통계적 표본과 통계적 모집단의 차이는 연구의 전체 요소 수에 대한 비율입니다. 왜냐하면 표본은 분석할 그룹을 구성하는 모든 요소를 나타내는 모집단의 일부이기 때문입니다.

따라서 표본의 크기는 항상 모집단의 크기보다 작거나 같습니다.

예를 들어, 공장에서 생산된 결함 부품의 비율에 대한 통계적 연구를 수행하려는 경우 제조된 모든 부품을 연구하는 것이 아니라 무작위로 선택한 부품 세트만 연구합니다. 따라서 이 경우 모집단은 공장에서 생산된 부품으로 구성되고, 반면 표본은 통계학적으로 분석된 모든 부품으로 구성된다.

통계 조사를 수행하기 위해 선택한 표본은 모집단의 특성을 대표하는 것이어야 하며, 그래야 표본에서 도출된 결론을 전체 모집단에 적용할 수 있습니다. 그런 다음 표본에서 개인을 선택하는 방법을 살펴보겠습니다.

샘플 및 샘플링

통계에서 샘플링은 모집단에서 샘플을 선택하는 프로세스입니다. 즉, 샘플링은 통계 연구를 수행하기 위해 개인 그룹을 선택하는 방법입니다.

예를 들어, 샘플링을 수행하는 한 가지 방법은 무작위로 개인을 선택하는 것입니다. 따라서 통계적 모집단의 규모를 연구하려면 단순 무작위 샘플링을 통해 연구 표본을 선택할 수 있습니다.

모집단을 샘플링하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 장점과 단점이 있습니다. 다양한 유형의 통계 샘플링이 무엇인지 확인하려면 다음 링크를 클릭하세요.

표본의 크기

표본 크기 (또는 표본 크기 )는 연구 표본을 구성하는 개인의 수입니다. 통계에서는 표본이 전체 모집단을 대표할 수 있도록 표본 크기가 중요합니다.

예를 들어, 한 국가의 키에 대한 분석을 하고 싶다면 그 나라의 모든 주민의 키를 물어볼 수는 없습니다. 그 이유는 조사 시간이 오래 걸리고 비용이 너무 많이 들기 때문입니다. 그러므로 무작위 표본추출을 수행하고 모집단을 대표하는 표본만을 인터뷰하는 것이 필요합니다.

그러나 통계 연구의 표본 크기는 전체 모집단의 특성을 대표할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. 반면에, 연구 비용이 더 많이 들기 때문에 표본 크기가 지나치게 클 수는 없습니다. 따라서 표본 크기는 너무 크지도 작지도 않게 적절해야 합니다. 적절한 샘플 크기를 계산하는 방법은 여기에서 확인할 수 있습니다.

견본 상품

통계에서 대표 표본은 모집단의 개인을 적절하게 대표하는 표본입니다. 즉, 대표 표본은 대표하는 모집단의 특성과 유사한 특성을 가진 모집단의 일부입니다.

통계 조사의 표본은 대표성이 있어야 얻은 결과가 전체 인구에 적용될 수 있습니다. 연구된 표본이 대표성이 없으면 모집단과 일치하지 않는 결과가 얻어지므로 잘못된 결론이 도출됩니다.

대표표본을 얻는 방법은 무작위로 집단을 선정하는 것에 기초할 수 없으나, 표본의 대표성은 표본추출방법, 표본의 크기, 오차한계, 신뢰수준, 등.

첫째, 대표샘플을 얻기 위해서는 적절한 샘플링 기법을 사용해야 한다. 샘플링에는 여러 가지 유형이 있고 각각은 샘플 유형에 적합하므로 모집단의 특성에 따라 하나의 샘플링 기법을 사용하는 것이 좋습니다.

다음 링크에서는 다양한 샘플링 유형이 무엇인지, 그리고 각 상황에 어떤 샘플링 유형이 이상적인지 확인할 수 있습니다.

또한 샘플링 오류를 방지해야 합니다. 표본오차란 표본을 추출하는 과정에서 발생하는 오류로 표본의 특성이 모집단의 특성과 다르게 나타나는 것을 말한다. 따라서 표본 데이터를 통한 모집단 모수 추정은 올바르지 않습니다. 따라서 샘플링 프로세스와 선택한 샘플링 방법 모두에 주의를 기울여야 합니다.

둘째, 대표 표본의 크기가 적절해야 합니다. 표본이 모집단의 속성을 나타내려면 표본의 관측치 수가 충분히 커야 합니다. 반면에 연구 비용이 너무 높기 때문에 표본 크기가 너무 클 수는 없습니다. 즉, 이상적인 표본 크기를 선택하려면 대표성과 표본 비용 사이에서 균형을 유지해야 합니다.

통계에서 표본의 장점

마지막으로 전체 모집단이 아닌 표본을 연구하면 어떤 이점이 있는지 요약해서 살펴보겠습니다.

• 표본만 조사하면 연구해야 하는 개인의 수가 적어지기 때문에 통계 연구가 더 쉬워집니다.
• 데이터 수집에 소요되는 비용이 적기 때문에 연구에 소요되는 경제적 비용이 절감됩니다.
• 이렇게 하면 수집해야 하는 데이터가 줄어들기 때문에 설문조사를 보다 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 이를 통해 모집단의 모든 개인을 분석해야 한다면 수행할 수 없는 통계 연구를 수행할 수 있습니다.