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안녕하세요, 여러분. 이번 게시물에서는 비확률 표본추출에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 지난 게시물에서는 확률 표본추출에 대해서 알아보았으니, 이 둘을 비교하면서 공부하는 것이 좋을 듯합니다.
비확률 표본추출의 정의 및 유형
비확률 표본추출이란 표본으로 추출될 확률이 사전에 알려지지 않는 방법으로 조사자의 편의, 판단, 지식에 의해 표본을 추출하므로 모집단에 대한 대표성이 매우 낮다.
편의 표본추출 : 조사자가 편리한 시가노가 장소에서 접촉하기 편리한 대상들을 표본으로 추출하는 것.
장점
- 조사대상을 적은 비용과 시간으로 확보할 수 있다.
- 조사대상들의 특성에 대한 개괄적 정보를 획득할 수 있다.
한계점
- 대부분의 경우 표본의 모집단 대표성이 매우 낮다.
- 오차 평가 불가능.
할당 표본추출 : 인구통계적 특성, 거주지 등의 측면에서 사전에 정해진 비율에 따라 모집단 구성원들을 할당하는 방법.
장점
- 모집단에 대한 대표성이 푠의표본에 비해 높다고 볼 수 있다.
한계점
- 모집단의 인구통계적 특성에 대한 사전 지식이 없을 경우 추출이 불가능.
- 조사자가 접근하기 쉬운 사람들만 조사할 가능성이 있다.
판단 표본추출 : 조사자가 조사목적에 적합하다고 판단하는 구성원들을 표본으로 추출하는 것.
장점
- 해당분야의 전문가로 판단되어 선정된 표본이 실제로 유용한 정보를 할 수 있다면 판단 표본추출은 매우 유용한 표본추출방법이다.
한계점
- 모집단의 대표성 정도는 평가할 수 없다,
- 결과의 직접적인 일반화가 어렵다.
눈덩이 표본추출 : 조사 대상자에게 추천을 받아 표본을 늘려가는 방법이다. 희귀한 현상 및 사건을 조사하는데 적합하다.
장점
- 누가 표본으로 적절한지를 판단할 수 없는 경우 사용될 수 있다.
- 응답자를 찾기 어려운 경우 유용
한계점
- 연속적 추천에 의해 선정된 조사 대상자들 간에는 동질성이 높을 수 있으나 모집단과는 매우 다른 특성을 가질 수 있다
- 최초로 조사해야 하는 인원 추출이 어렵다.
* 표본추출방법의 비교
|
확률 표본추출 |
비확률 표본추출 |
표본의 모집단 대표성 |
높음 |
낮음 |
표본추출 오류 계산 |
가능 |
불가능 |
초계 통계기법 사용 |
가능 |
불가능 |
비용 |
높음 |
낮음 |
표본추출기법 |
높은 수준 요구됨 |
높은 수준 요구되지 않음 |
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