표본추출이란?

✅ 표본 추출 개념 정리

1️⃣ 표본 추출의 기본 개념

• 모집단(Population): 연구 대상 전체 집합 (예: 한국의 모든 고등학생)
• 표본(Sample): 모집단에서 선택된 일부 데이터 (예: 서울의 500명의 고등학생)
• 표본 추출(Sampling): 표본을 모집단에서 선택하는 방법이나 절차

2️⃣ 표본 추출의 목적

• 💰 비용 절감: 전체를 조사하는 것보다 훨씬 경제적
• ⏱️ 시간 절약: 전체 조사보다 빠르게 결과 도출 가능
• 🎯 효율성: 적절한 표본만으로도 충분히 정확한 추론 가능

3️⃣ 표본 추출 방법

📌 확률 표본 추출 (Probability Sampling)

→ 모집단의 모든 요소가 동일한 확률로 선택될 수 있는 방식입니다.

방법	설명	장점	단점
단순무작위추출 (Simple Random Sampling)	모집단의 모든 요소 중 무작위로 표본 선택	공정하고 간단함	모집단 명단이 필요
층화추출 (Stratified Sampling)	모집단을 층으로 나눈 후 각 층에서 무작위 추출	각 그룹을 고르게 반영	층 구성이 어려울 수 있음
집락추출 (Cluster Sampling)	모집단을 여러 집단으로 나눈 후 일부 집단을 무작위 선택	비용 절감	대표성 낮을 수 있음
체계적추출 (Systematic Sampling)	일정한 간격으로 표본 추출 (예: 10명 중 1명)	단순하고 빠름	주기성 있는 모집단일 경우 오류 가능

📌 비확률 표본 추출 (Non-Probability Sampling)

→ 무작위가 아닌 방식으로 표본을 선택합니다.

방법	설명	장점	단점
편의추출 (Convenience Sampling)	접근하기 쉬운 대상 선택	빠르고 간단	대표성 부족
판단추출 (Judgmental Sampling)	연구자의 판단에 따라 선택	특정 기준에 적합한 표본 구성 가능	주관성, 편향 가능
눈덩이추출 (Snowball Sampling)	기존 참여자의 소개로 확장	숨은 집단 조사에 유리	편향 위험 있음

4️⃣ 표본의 크기 결정

• 표본이 너무 작으면 정확성 부족
• 표본이 너무 크면 비용·자원 낭비
• 표본 크기 결정 시 고려 요소:
  • 모집단 크기
  • 허용 오차 (margin of error)
  • 신뢰 수준 (예: 95%)
  • 변수의 분산

5️⃣ 표본 추출 시 주의점

• 표본의 편향(bias)은 잘못된 결론을 유도할 수 있음
• 무작위성 유지가 중요함
• 표본 오차와 비표본 오차 모두 줄여야 함

6️⃣ 예시

• 단순무작위추출: 전국 대학생 명단에서 무작위로 1,000명을 추출
• 층화추출: 수도권/지방, 남성/여성으로 구분 후 각 그룹에서 무작위 추출
• 편의추출: 한 대학 캠퍼스에서 가까운 학생들을 대상으로 조사