2장. 연구대상 표집

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2장. 연구대상 표집

(2)

01 표본의 의미와 표집방법

(4)

- 표집의 방법이 잘못된다면 연구결과를 일 반화 하기 어려움

표집이 중요한 이유는

(5)

• 모집단= 전집(population):연구의 관심이 되 는 목적집단. 전체집단

• 표본(sample) : 실제 연구 대상이 된 부분집단

• 표집(sampling) :표본을 추출하는 행위

표본과 표집의 의미

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• 확률적 표집

• 비확률적 표집

단순무선표집 유층표집

군집표집 다단계 표집 체계적 표집

의도적 표집 할당표집 우연적 표집

표집의 방법

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• 아무런 의식 조작없이 표본을 추출하는 것

• 환원표집, 비환원표집

예) 난수표 사용, 제비뽑기 등

• 장점

: 모집단에 대해 최소한 만 알고 있어도 된다.

확률적 표집

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• 단점

: 연구자가 알고 있는 모집단에 대한 지식을 활용 못함.

: 같은 크기일 때 유층표집보다 큰 오차 가 능성

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• 모집단 내 하위집단 구성비율에 맞추어 표 본을 표집

^.

• 표본과 모집단의 동질성 확보로 표본의 대표성을 높임.

1)비례유층표집

: 각 하위집단의 비율이 모집단에서의 비율과 같도록 표 집

(예)우리나라 직업 구조상 부의 직업이 1차산업15%, 2차 산업32%, 3차 산업 53%로 알려져 있을 때, 1차 산업인 학생을 150명, 2차 320명, 3차 530명을 무선표집함

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2)비비례유층표집

: 모집단 비율과 관계없이 동일 비율로 유층별 사례를 무선표집함.

: 모집단 내 각기 유층이 차지하는 비율을 정확 히 알 수 없을 때 사용함.

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(3)군집

표집 • 개인이 아니라 자연적, 행정적 집단을 표집 단위로 함.

• 공장, 학교, 행정구역 등..

• 단점 : 단순무선표집보다 오차 크다.

(4)다단

계표집 몇 단계를 거쳐서 표집. 각 단계의 표집은 여러 방법 가능.

(예) 부산시에서 고등학교 3학년 500명 일 때, 10개학교 군집표집 후, 5개학급 군집표집, 그리 고 각 학급에서 10명 씩

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(5)체계적

표집 : 모집단의 전체 사례에 번호를 붙여놓고 일정 한 간격에 따라 표집함.

: 표본이 매우 크고 모집단 전체 명단을 이용 할 수 있을 때.장점.

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(1)의도적 표집

: 연구자의 주관적 판단하에 사례들을 의도적으로 표집 (예)가출 청소년을 대상으로 연구하기 위해 A청소년쉼터

거주 청소년을 대상으로 함.

(2)할당표집

: 전집의 특성을 대표할 수 있는 여러 개의 하위 집단을 구 성하여 각 집단에 알맞은 표집 수를 할당한 후 그 범위 내에서 임의로 표집함.

(3)우연적 표집

: 연구자가 손쉽게 구할 수 있는 대상들 중에서 표집.

비확률적 표집

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02 표집시 유의사항

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1)모집단의 크기

: 모집단의 크기가 커질수록 모집단과 표본의 비율은 작아진다.

• N= 100 명 이하가 될 경우 모집단 전체를 대상으로 조사한다.

• N=150 정도일 경우 표본크기는 20% 정도 (아동연구방법 84쪽)

• 모집단 크기가 약 5000 이상일 경우 표본 크 기는 400 이상

표집 시 유의사항

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2)모집단의 동질성의 정도

3)표집방법의 특성에 대한 이해

4)현실적 문제 고려(인력, 비용, 시간) 5)표집 방법의 일관성

6)표본의 대표성 고려

7)자료 분석 시 사용할 분석 유목의 수

:학년별, 성별, 지역별, 교육정도별 등 분석 유목의 수가 많을수록 표본의 숫자도 늘어 나야 한다.

표집 시 유의사항

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03 표본의 크기

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• 상관연구에서는 최소 30명 이상

비교-실험연구의 경우 각 집단마다 최소 20명 이상

• 조사연구에서는 각 하위그룹별로 20~50명 씩 최소한 100명 이상

• 표본크기를 통계적인 방법으로 결정(표집크 기, 신뢰한계, 수용오차 고려)

예) t-검증, 변량분석 : 각 집단에 최소 30명 이 상 배치

표본의 크기

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• 중다회귀분석

: 독립변인과 피험자의 비율이 최소 1:5 각 변 인별로 15-20

• 판별분석

: 각 판별변인 당 20

• 요인분석

: 변인과 피험자의 비율이 최소한 1:5 혹은 1:

20 문항수가 적을 경우 최소한 문항수 +100 표본의 크기

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가)표집분포 : 표집에서 나온 통계치들(평 균, 표준편차, 변량)의 분포

• 표집횟수가 클 경우 정상분포가 되고, 통 계치의 평균은 모집단의 모수치와 같아 질 것이다.

나)표집오차 : 표본에서 산출된 통계치와 모집단의 모수치 간의 차이

표본의 크기를 결정하는 방법

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• 표본들의 평균에 대한 표준편차는 곧 표집 오차들 의 표준편차와 같다.

• 그래서 평균의 표집분포의 표준편차를 평균의 표 준오차(standard error of mean : SEM)라 부른다.

• 표준오차(standard error )

: 표집분포에서 표준편차를 계산하여 얻게 되며, 통계치를 신뢰할 수 있는가 하는 정도를 나타낸다.

• 평균의 표준오차

: 사례수의 크기 따라 결정된다.

평균의 표준오차 계산식

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평균의 표준오차 계산식

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표본의 크기 산출법

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• n : 표집크기

• Z :신뢰수준에 따른 값으로 95%수준에서 는 1.96 이 됨

• E : 최대한 허용오차, 최대 허용할 수 있는 표본 평균과 모집단 평균의 차이

• σ(시그마) : 모집단의 표준편차(추정치)

표본의 크기 계산식

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표본의 크기 계산식

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1. 연구에서 지원자를 사용한 경우

: 동기수준에서 차이가 있다. 지원자 사용 이 연구 결과에 어떤 영향을 받았는가를 탐색해야 한다.

2. 피험자의 탈락이 있는 경우

: 끝까지 남아있는 피험자와 다르다.

표집 오류

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2장. 연구대상 표집