표본추출
표본추출 오차
표본의 크기보다는 대표성을 띄는 표본을 추출하는 것이 중요.
- 과잉대표 : 중복선택 등의 이유로 모집단이 반복된 데이터로만 규정
- 최소대표 : 실제 모집단의 대표성을 나타낼 표본이 아닌 데이터가 표본이 되는 현상
- 최대대표라는 말은 없다!!!!
확률 표본추출 기법
단순무작위 추출
- 추출 모집단에 대해 사전지식이 많지 않은 경우 시행.
군집추출
- 모집단을 차이가 없는 여러 개 군집으로 나누어 군집의 단위의 일부 또는 전체에 대한 분석을 시행.
- 구체적인 추출 방법론을 정하기 어려운 경우 사용하면 편리
- 단순 임의추출에 비해 표본오차가 증대할 가능성이 있음.
확률분포
확률의 개념
- 통계적 확률을 n번 반복하면 수학적 확률으로 수렴.
표본분포
만약 모집단이 무한하다면, 이때의 표준오차는 다음과 같다.
\frac{\sigma}{\sqrt{n}}
모집단이 유한하다면, 이때의 표준오차는 다음과 같다. (N : 모집단크기, n : 표본크기)
\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} \cdot
\frac{\sigma}{\sqrt{n}}