확률표집

단순무작위표집과 계통표집

미학습

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확률표집은 모집단의 각 구성원이 뽑힐 확률을 알 수 있게 표본을 고르는 방식이다. 확률을 알 수 있으므로 표집오차를 계산할 수 있고, 그래야 표본의 값으로 모집단의 값을 추정하고 신뢰구간을 붙일 수 있다. 통계적 추론이 가능한가를 가르는 분수령이 여기다. 단순무작위표집은 표집틀에 있는 모두에게 같은 확률을 주고 제비뽑기하듯 뽑는 방식이다. 난수표나 컴퓨터의 난수 생성으로 실시하며, 확률표집의 원형이자 다른 방법들을 견주는 기준이 된다. 이해하기 쉽고 편향이 끼어들 여지가 적지만, 완전한 표집틀이 있어야 하고 대상이 넓게 흩어져 있으면 찾아다니는 비용이 크다. 계통표집(체계적 표집)은 표집틀에 번호를 매기고 일정한 간격으로 뽑는 방식이다. 모집단이 1,000명이고 100명을 뽑는다면 간격은 10이 되고, 1부터 10 사이에서 무작위로 시작점을 정한 뒤 열 번째마다 뽑는다. 실행이 간편해 명부가 길 때 특히 편하고, 시작점만 무작위라면 결과는 단순무작위표집과 거의 같다. 계통표집에는 한 가지 고유한 위험이 있다. 명부가 뽑는 간격과 맞아떨어지는 주기로 배열되어 있으면 특정 성격의 사람만 계속 뽑힌다. 열 가구가 한 동을 이루고 명부가 동별로 정렬되어 있는데 간격이 10이면 매번 같은 자리의 가구만 뽑히는 식이다. 이를 주기성 문제라 하며, 대비책은 뽑기 전에 명부의 정렬 순서를 확인하고 필요하면 순서를 뒤섞는 것이다. 반대로 명부가 소득순처럼 재려는 변수와 관련된 순서로 정렬되어 있으면, 계통표집이 오히려 고르게 퍼진 표본을 만들어 층화와 비슷한 이점을 낸다. 두 방법 모두 표집틀이 있어야 성립한다는 점은 같다. 명부 없이 길에서 만난 사람을 「무작위로」 골랐다는 말은 확률표집이 아니며, 그렇게 모은 표본에는 오차를 붙일 근거가 없다. 확률표집이라는 이름은 뽑는 사람의 마음가짐이 아니라 절차가 확률 구조를 갖추었는가에 붙는다는 점을 기억해 둘 만하다.
단순무작위표집은 이름을 적은 쪽지를 통에 넣고 잘 흔든 뒤 꺼내는 일이고, 계통표집은 줄 세워 놓고 열 명마다 한 명씩 짚어 가는 일이다. 대개 두 방법의 결과는 다르지 않지만, 줄이 어떤 규칙으로 서 있느냐가 문제가 된다. 열 명마다 조장이 서 있는 줄에서 열 번째마다 짚으면 조장만 뽑히게 된다. 짚는 간격과 줄의 주기가 맞아떨어지는 순간 무작위는 사라진다.
  1. 확률표집은 뽑힐 확률을 알 수 있는 방식이며, 그래야 표집오차 계산과 추정이 가능하다.
  2. 단순무작위표집은 모두에게 같은 확률을 주는 방식으로 확률표집의 원형이다.
  3. 단순무작위표집은 완전한 표집틀이 있어야 하고 대상이 흩어져 있으면 비용이 크다.
  4. 계통표집은 번호를 매겨 일정 간격으로 뽑으며, 시작점을 무작위로 정해야 한다.
  5. 계통표집의 고유한 위험은 명부의 배열이 간격과 맞아떨어지는 주기성 문제다.
  6. 명부가 관련 변수 순으로 정렬되어 있으면 계통표집이 층화와 비슷한 이점을 내기도 한다.
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신뢰수준을 높이면 1종 오류를 줄일 수 있다.

신뢰수준 95% ↔ 유의수준 5%로 둘은 합해서 100%다. 신뢰수준을 99%로 올리면 유의수준이 1%로 내려가므로 1종 오류를 범할 확률이 줄어든다.

2017년 제15회 4번 문제 보기 →
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유의수준을 낮추면 1종 오류가 늘어난다.

방향이 거꾸로다. 유의수준(α)은 곧 1종 오류를 범할 확률의 상한이므로, 5%에서 1%로 낮추면 1종 오류는 줄어든다. 다만 그만큼 영가설을 기각하기 어려워져 2종 오류는 늘어난다는 맞바꿈이 따른다.

2017년 제15회 4번 문제 보기 →
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유의확률이 유의수준보다 낮으면 영가설이 기각된다.

p값이 유의수준보다 낮다는 것은 「영가설이 참이라면 이런 결과가 나올 확률이 미리 정해 둔 기준보다도 낮다」는 뜻이므로, 그 영가설을 버리고 연구가설 쪽으로 간다.

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2종 오류가 증가하면 통계적 검정력은 감소한다.

통계적 검정력은 1에서 2종 오류 확률(β)을 뺀 값이다. 그래서 2종 오류가 늘면 검정력은 그만큼 줄어들며, 실제로 있는 관계를 잡아낼 힘이 약해진다.

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2종 오류는 실제로는 참이 아닌 영가설을 기각하지 못하는 것을 말한다.

2종 오류의 정의가 맞다. 실제로는 관계가 있는데 「없다」는 영가설을 기각하지 못하고 놓치는 것을 가리키며, 1종 오류(없는 관계를 있다고 하는 것)와 짝을 이룬다.

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모집단으로부터 표본으로 추출될 확률을 알 수 있다.

확률표집의 정의가 맞다. 각 요소가 뽑힐 확률이 정해져 있어야 표본에서 모집단을 통계적으로 추론할 수 있고 표집오차도 계산할 수 있으며, 그래야 신뢰구간을 말할 수 있다.

2017년 제15회 13번 문제 보기 →
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무작위방법이 기본 전제이다.

누구를 뽑을지 사람이 고르지 않고 난수에 맡기는 것이 확률표집의 바탕이다. 그래야 조사자의 의도나 무의식적 치우침이 표본에 들어가지 못하며, 이것이 비확률표집과 갈리는 자리다.

2017년 제15회 13번 문제 보기 →
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비비례층화(disproportionate stratified)표집은 확률표집이다.

비비례층화표집은 층별 인구 비율과 다르게 뽑되(소수집단을 일부러 많이 뽑는 식) 각 층 안에서는 무작위로 뽑으므로 확률표집이다. 나중에 가중치로 비율을 되돌린다.

2017년 제15회 13번 문제 보기 →
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신뢰수준이 높을수록 표본오차는 감소한다.

방향이 거꾸로다. 신뢰수준을 95%에서 99%로 올린다는 것은 「더 확실하게 담겠다」는 뜻이므로 구간을 그만큼 넓혀야 하고, 따라서 표본오차는 커진다. 같은 오차를 유지하려면 표본을 늘려야 한다.

2017년 제15회 13번 문제 보기 →
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표본의 수가 증가할수록 표본오차는 감소한다.

표본이 커질수록 표본이 모집단을 더 잘 담으므로 오차가 줄어든다. 표본크기와 표본오차는 반비례하며, 다만 줄어드는 속도는 뒤로 갈수록 느려진다.

2017년 제15회 13번 문제 보기 →
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표집오차는 모집단의 모수와 표본의 통계치 간의 차이다.

표집오차의 정의가 맞다. 전체를 다 조사하지 않고 일부만 뽑았기 때문에 생기는, 모수와 통계치 사이의 어긋남을 가리키며, 전수조사에서는 이 오차가 생기지 않는다.

2018년 제16회 9번 문제 보기 →
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표준오차는 무수히 많은 표본평균의 통계치가 모집단의 모수로부터 평균적으로 떨어진 거리를 의미한다.

표준오차는 표본을 무수히 되풀이해 뽑았을 때 그 표본평균들이 모평균에서 평균적으로 얼마나 벌어지는지를 나타낸다. 표집분포의 표준편차라는 뜻이다.

2018년 제16회 9번 문제 보기 →
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