확률표집

층화표집과 집락표집

미학습

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층화표집은 모집단을 성격이 비슷한 층으로 나눈 뒤 각 층에서 따로 뽑는 방식이다. 성별·연령대·지역·소득분위처럼 결과와 관련이 깊은 기준으로 층을 나누고, 층 안에서는 무작위로 뽑는다. 각 층이 반드시 표본에 들어가므로 표집오차가 줄고 대표성이 높아진다. 층 크기에 비례해 뽑으면 비례층화, 작은 층을 따로 충분히 뽑으면 비비례층화이며, 소수집단을 따로 분석해야 할 때 후자를 쓴다. 집락표집(군집표집)은 모집단을 여러 요소가 묶인 덩어리로 나눈 뒤 덩어리째 뽑고, 뽑힌 덩어리 안을 전부 또는 다시 표집해 조사하는 방식이다. 학교·마을·복지관처럼 이미 존재하는 묶음을 그대로 쓰며, 전국 조사처럼 완전한 표집틀이 없고 대상이 널리 흩어져 있을 때 비용을 크게 줄여 준다. 덩어리를 뽑고 그 안에서 다시 뽑는 것을 다단계 집락표집이라 한다. 두 방법은 겉모습이 닮아 헷갈리지만 발상이 반대다. 층화는 층 안이 비슷하고 층끼리 다르도록 나누어 모든 층에서 뽑고, 집락은 덩어리 안이 다양하고 덩어리끼리 비슷하도록 보아 일부 덩어리만 뽑는다. 그래서 층화는 층을 잘 나눌수록, 집락은 덩어리 안이 다양할수록 좋다. 정확성과 비용의 맞바꿈도 반대다. 층화는 오차를 줄이는 대신 층을 나눌 정보와 층별 표집틀이 필요하고, 집락은 표집틀 없이도 실행할 수 있어 비용이 싸지만 오차가 커진다. 한 덩어리 안의 사람들이 서로 닮아 있어 실제로 얻는 정보가 표본 수만큼 되지 못하기 때문이다. 둘을 함께 쓰는 일도 흔하다. 전국 조사에서 시도별로 층을 나눈 뒤 각 층 안에서 읍면동을 집락으로 뽑고, 그 안에서 다시 가구를 뽑는 식이다. 이렇게 여러 방법을 단계마다 갈아 쓰는 것을 다단계 표집이라 하며, 층화로 대표성을 붙들고 집락으로 비용을 줄이는 절충이 된다. 실제 대규모 사회조사는 거의 이 꼴을 취한다.
과일 상자로 견주면 갈림이 분명해진다. 사과·배·감을 종류별로 나누어 각 칸에서 몇 개씩 집어 오면 층화이고, 상자 몇 개를 통째로 골라 그 안을 다 보는 것이 집락이다. 앞의 방식은 어느 종류도 빠지지 않게 하려는 것이고, 뒤의 방식은 상자마다 안이 골고루 섞여 있으리라 믿고 옮기는 품을 아끼는 것이다. 그래서 종류별로 나눌 정보가 있으면 층화가 낫고, 그런 정보 없이 넓은 곳을 조사해야 하면 집락이 현실적이다.
  1. 층화표집은 관련 있는 기준으로 층을 나눈 뒤 모든 층에서 뽑아 오차를 줄인다.
  2. 층 크기에 비례하면 비례층화, 소수집단을 따로 넉넉히 뽑으면 비비례층화다.
  3. 집락표집은 이미 있는 덩어리를 일부만 뽑아 그 안을 조사하며 비용을 크게 던다.
  4. 층화는 층 안이 비슷하고 층끼리 다를수록, 집락은 덩어리 안이 다양할수록 좋다.
  5. 층화는 층별 정보와 표집틀이 필요하고, 집락은 완전한 표집틀 없이도 실행할 수 있다.
  6. 같은 표본 수라면 층화는 오차가 작고 집락은 커진다는 것이 둘의 맞바꿈이다.
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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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