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□ 표본의 설계

표본을 어떻게 설계하느냐는 조사의 정확성과 신뢰성에 많은 영향을 준다. 그러므로 표본설계의 오류는 조사의 오류로 연결될 수밖에 없다. 따라서 얼마나 전체를 대표하는 표본인가를 결정하는 표본선정 방법은 매우 중요한 과정이라고 할 수 있다.


확률표본			비확률표본
단순 무작위			편의 추출
층화 무작위
체계적 추출	간격 추출		할당 추출
	군집 추출	지역
		결집

표본선정 방법은 크게 확률표본(probability sample)과 비확율 표본으로 나눌 수 있다. 모집단의 각 요소가 표본으로 선정될 확률이 알려져 있는 확율표본은 다시 단순무작위, 층화 무작위, 체계적 추출법으로 나뉘고, 체계적 추출법은 그 방법에 따라 간격추출, 군집추출로 나누어진다. 군집추출의 경우 그 범위에 따라 지역추출과 결집추출로 나누어진다. 반면에 모집단의 확률이 알려지지 않은 비확율표본()의 경우는 편의추출과 할당추출로 나누어 질 수 있다. 각 추출법에 대하여 간단히 살펴보자.

확률표집(probability sampling) : 모집단의 각 요소가 표본으로 선정될 확률이 알려져 있는 경우에 이용하는 것으로 조사자가 개인적 편파에 영향을 줄이기 위해 사전조작을 거의 하지 않는다.

단순무작위 표집(simple random sampling) : 모집단의 각 구성원들은 선정될 동등한 기회를 갖는 표집 방법으로 표본 추출의 가장 순수한 접근이며, 통계분석에서 가장 용이하게 유용한 접근이다. 반면에 비용이 많이 들고, 대부분의 경우 모집단의 전체 목록이 존재하지 않기 때문에 활용에 한계가 있는 것이 사실이다.

층화 무작위 표집(stratification random sampling) : 단순무작위 표집의 경우에는 모집단의 특정 부분의 특징에 치우칠 가능성이 있다. 따라서 서로 배타적인 모집단을 나눈 후에 그 집단 내에서 단순무작위 표집을 하는 것을 층화 무작위 표집이라 한다. 이러한 표집법의 장점은 표본크기가 단순무작위 표본보다 작고, 전체 중에서 중요한 부분으로부터 응답을 얻어낼 수 있다는 것이다.

간격표집(interval sampling) : 조사자는 모집단을 확인하고 난수표를 사용해서 출발점을 결정한 후 매 n번째 요소를 표본으로 선택한다. 이것은 체계적 표집 중 가장 간단한 방법으로 그 크기가 선정하는 간격을 결정하게 된다.

군집표집(cluster sampling) : 군집표집에서도 모집단의 각 구성원이 선택될 확률이 알려져 있는 상태에서 조사자의 개인적 편파가 응답자 집단의 선택에 영향을 끼치지 않도록 주의해서 동시에 여러개의 표본을 뽑는 것이다.

지역표집(area sampling) : 시, 군 및 다른 구분의 지리적 영역을 구별하여 표집 하는 방법으로, 우편변호별 구분과 개인별 주소가 사용될 수 있다.

결집표집(chunk sampling) : 조사자가 고객 병부, 필요한 정보를 가진 사람 혹은 전화번호부로부터 일정한 간격으로 다수의 이름을 뽑는 방법이다.

비확율표집(non-probability sampling) : 비확율표집에서는 모집단의 모든 요소는 선정될 균등한 기회를 가지지 못한다.

편의표집(convenience sampling) : 조사자가 조사하기 쉽게 때문에 선정된다. 전화번호부에서 같은 페이지의 사람들에게 전화를 하거나, 나가서 지나가는 사람을 대상으로 설문을 하는 경우가 이런 경우이다.

할당표집(quota sampling) : 층화표본과 비슷하지만 표본 선정의 무작위성은 없다. 예를 들어 100명을 조사하려 할 경우, 25명은 백인남자, 25명은 백인여자, 25명은 흑인남자, 25명은 흑인여자를 뽑으면 된다.