확률과 통계 레포트 - 표집의 개념과 확률적 표집법 및 비확률적 표집법의 유형과 방법을 설명하고, 이를 활용한 사례에

I. 서론

학교 축제 만족도를 알아보겠다고 축제장 입구에서 지나가는 학생 50명에게만 물었다고 생각해 보았다. 응답을 정리하면 숫자는 깔끔하게 나오겠지만 그 숫자가 학교 전체 학생의 생각이라고 말해도 되는지는 별개의 문제다. 오전에 온 학생과 밤 공연만 보러 온 학생이 다르고, 부스 운영자는 설문에 응할 시간이 없을 수도 있다. 표집은 바로 이런 간격을 다루는 작업이다. 조사할 사람을 많이 모으는 것보다 어떤 사람에게 표본이 될 기회가 주어졌는지, 빠진 사람은 누구인지, 표본에서 얻은 결과를 어디까지 넓혀 말할 수 있는지를 따지는 일이 더 중요하다. 통계를 배우면서 표집법의 이름이 많아 처음에는 암기 과목처럼 느껴졌지만, 실제로는 조사 결과를 믿어도 되는 범위를 정하는 규칙이라는 점이 더 핵심이라고 생각한다.

II. 본론

1) 일부를 뽑아 전체를 말하려면 필요한 조건

표집은 연구하려는 전체 집단인 모집단에서 일부 구성원을 뽑아 표본을 만드는 절차다. 전국 대학생의 통학시간을 알고 싶다고 해서 모든 대학생을 조사하기는 어렵다. 시간과 비용이 너무 많이 들고 조사 자체가 불가능한 때도 있다. 그래서 모집단의 특성을 잘 반영하는 표본을 얻은 뒤 그 자료를 바탕으로 전체를 추정한다. 표본조사의 장점은 조사 규모를 줄여 자료의 질을 관리하기 쉽고 빠르게 결과를 얻을 수 있다는 데 있다. 반면 잘못 뽑힌 표본은 정교한 계산을 거쳐도 모집단을 잘못 설명할 수 있다. 표본의 크기가 커도 선택 과정에 치우침이 있으면 문제가 남는다.

표집을 이해하려면 모집단, 표본, 표집틀을 구분해야 한다. 모집단은 연구자가 알고 싶은 대상 전체이고 표본은 실제 조사에 참여하는 일부다. 표집틀은 표본을 뽑을 때 사용하는 목록이나 구조다. 어느 도시의 중학생을 조사한다면 전체 중학교 명단이나 학생 명부가 표집틀이 될 수 있다. 표집틀에 빠진 학교가 많으면 그 학교 학생은 애초에 선택될 기회가 없다. 그래서 표집틀의 범위가 모집단과 얼마나 맞는지가 중요하다. 조사 전에 대상의 범위를 "전국 대학생"처럼 넓게 적어 놓고 실제로는 한 지역의 몇 개 학교에서만 응답을 받는다면 모집단과 표집틀이 맞지 않는다.

표본에서 생기는 오차도 구분할 필요가 있다. 표본오차는 전체를 모두 조사하지 않고 일부만 뽑기 때문에 생기는 차이다. 확률표집에서는 각 요소의 선택확률을 알 수 있어 표본오차를 통계적으로 추정할 수 있다. 비표본오차는 질문이 애매하거나 응답자가 사실과 다르게 대답하거나 조사원이 기록을 잘못하는 데서 생긴다. 표본을 잘 뽑았다고 질문지까지 자동으로 좋아지는 것은 아니다. 반대로 질문지가 훌륭해도 표본이 한쪽에 몰리면 전체에 대한 설명은 약해진다. 조사 설계는 표집과 측정을 따로 떼어 볼 수 없다는 뜻이다.