표본 조사의 방법 Part2

표본추출은 모집단에서 일부를 선택하여 연구를 수행하는 과정에서 중요한 역할을 합니다. 표본이 모집단을 잘 대표하도록 하는 것이 핵심이며, **확률추출(Probability Sampling)**과 비확률추출(Non-Probability Sampling) 두 가지 방식이 주로 사용됩니다. 이번 글에서는 각 방법의 특징과 사례를 살펴보겠습니다.

 

확률추출 (Probability Sampling)

확률추출은 모집단 내 모든 개체가 동일한 확률로 표본으로 선택될 수 있도록 하는 방식입니다. 이는 연구자의 주관이 개입되지 않도록 설계되며, 대표성을 높이기 위해 사용됩니다.

 

 

(1) 계통추출법 (Systematic Sampling)

• 모집단에서 일정한 간격(k번째)마다 하나씩 표본을 선택하는 방법
• 모집단이 크고 균등한 간격으로 배치되어 있을 때 유용
• 예시:
  • 공장에서 생산된 5,000개의 제품 중 20개를 검사하기 위해 250개마다 1개씩 선택
  • 레스토랑에서 방문객 만족도를 조사할 때 10번째, 20번째 손님을 조사

(2) 층화추출법 (Stratified Sampling)

• 모집단을 **동질적인 여러 개의 층(층화)**으로 나눈 후, 각 층에서 랜덤하게 표본을 추출하는 방식
• 모집단의 특정 특성이 연구에 영향을 미칠 가능성이 있을 때 사용
• 예시:
  • 선거에서 지역별 지지율을 조사하기 위해 각 지역별 인구 비율에 맞춰 표본 선정 (예: 강서구 인구 비율이 10%이면, 표본 1,000명 중 100명을 강서구에서 선정)
  • 대학생의 평균 학습 시간을 조사할 때, 학년별/성별로 층을 나눈 후 비율에 맞게 표본 추출

(3) 집락추출법 (Cluster Sampling)

• 모집단을 몇 개의 **집락(Cluster)**으로 나누고, 일부 집락을 무작위로 선택한 후, 선택된 집락 내의 모든 개체를 조사
• 조사 단위가 산재되어 있거나 비용이 많이 드는 경우에 사용
• 예시:
  • 서울의 대학생 월평균 용돈을 조사할 때, 서울에 있는 56개 대학 중 일부 대학을 무작위로 선택하고, 해당 대학의 학생 전체를 조사
  • 특정 지역의 병원에서 환자 만족도를 조사할 때, 일부 병원을 랜덤하게 선택한 후 해당 병원 내 모든 환자를 조사

 

비확률추출 (Non-Probability Sampling)

비확률추출은 모든 개체가 동일한 확률로 표본이 될 수 있는 보장이 없는 방식으로, 연구자의 판단이 개입될 수 있습니다. 모집단을 완벽하게 대표하지 않을 위험이 있지만, 빠르고 효율적인 데이터 수집이 필요한 경우 활용됩니다.

(1) 편의추출법 (Convenience Sampling)

• 연구자가 가장 쉽게 접근할 수 있는 대상을 표본으로 선정하는 방법
• 시간과 비용이 적게 들지만, 대표성이 낮을 수 있음
• 예시:
  • 길거리에서 만난 사람들에게 설문조사를 진행하는 경우
  • 한 대학 내 학생들만을 대상으로 특정 연구를 수행하는 경우

(2) 할당추출법 (Quota Sampling)

• 모집단의 특정 특성을 반영하도록 연구자가 비율을 정해 표본을 구성하는 방식
• 확률 추출과 달리 연구자의 판단이 개입됨
• 예시:
  • 인구통계 데이터를 반영하여, 특정 연령대/성별에 맞춰 응답자를 정해 조사
  • 고객 만족도 조사를 할 때, 남녀 비율을 5:5로 맞춰 표본을 선정

(3) 포커스 그룹 (Focus Groups)

• 연구 목적에 맞는 특정한 그룹을 선정하여 심층적인 논의를 진행하는 방식
• 정량적 조사보다는 질적 연구에 활용됨
• 예시:
  • 새로운 스마트폰을 개발하기 위해 10명의 소비자를 초청해 아이디어 회의 진행
  • 특정 브랜드의 이미지를 분석하기 위해 소비자 그룹을 선정해 심층 인터뷰 수행

 

결론

 

확률추출은 객관적이고 대표성이 높은 표본을 얻을 수 있는 방법이며, 층화추출법, 집락추출법과 함께 많이 사용됩니다. 반면, 비확률추출은 빠르게 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있지만, 연구자의 주관이 개입될 가능성이 있습니다. 연구의 목적과 현실적인 제한 사항을 고려하여 적절한 표본추출 방법을 선택하는 것이 중요합니다.