호남대학교 간호학과
김 은 아
개요
• 표집 (Sampling): 연구에서 모집단의 대표적 단 위를 선택하는 과정. 일부 집단의 표본을 선정하 여 연구한 결과와 모집단을 대상으로 연구한 결 과가 거의 같을 수 있도록 표본을 추출하는 것
• 얼마나 많은 대상자를 선정할 것인가?
• 선정된 대상자가 모집단을 대표할 수 있을까?
1. 개념 - 1) 모집단 (population)
• 연구자가 연구결과를 일반화하여 적용시킬 대상의 총집 합체
• 인간, 동물, 사물, 사건들
• 예) 2013년 울혈성심부전(congestive heart failure, CHF)으 로 특정 병원에 입원한 65세 이상의 모든 여성 환자들, 뉴욕 에 있는 모든 소아 천식 환자들, 미국에서 우울증을 진단받은 모든 남녀 환자들
• 예) 의무기록, 혈액 등의 검사물, 역사적 문서, 실험용 동물 등
1. 개념 - 1) 모집단 (population)
• 표적모집단(target population): 연구자가 연구결과를 일반화하여 적용 시키고자 하는 전 대상자의 집단
• 근접모집단(accessible population)
- 표적모집단의 일부로서 구체적인 연구대상자 집합 - 연구자가 쉽게 접근할 수 있는 집합체
예) 표적모집단: 전국의 간호학과에 재학중인 모든 간호대학생
근접모집단: 일개 지역의 간호대학생
1. 개념 - 2) 포함과 배제기준
• 포함 혹은 선정기준(inclusion or eligibility criteria)과 배제 혹은 제한 기준(exclusion or delimitation criteria): 동질한 집단에서 모집단을 한정하는 이유를 제시하기 위해 사용
• 연구설계와 관련된 표집 계획으로 인해 근거의 강도를 제한 할 수 있는 외생변수나 비뚤림을 통제하기 위해 설정
• 설정 근거가 있어야 하며 종속변수에 대한 잠재적 오염 효과와 관련 있 어야 함
• 예) 성별, 연령, 결혼상태, 종교, 인종, 교육수준, 건강상태, 진단명 등
• 연구의 정밀성과 근거강도를 증가시켜 결과의 정확성과 일반화에 기여
1. 연령: 21세 이상
2. 통증 상태: 0~10 척도에서 2점 이상 3. 건강상태: 기대여명 6개월 이상
4. 이용 가능한 자원: 전화 사용 가능 5. 언어: 영어를 읽고 이해할 수 있음
• 프로토콜에 대한 충실도를 저해할 수 있 는 인지 혹은 정신 상태, 또는 약물 남용 문제를 가진 경우
• 암과 관련 없는 심한 통증
• 환자 스스로 진통제를 투약할 수 없는 주거 환경(예: 전문 간호시설)
1. 모집단의 특성과 유사하도록..
2. 외생변수를 통제할 수 있도록..
3. 대상자 선정 기준, 대상자 포함 기
준: 연구대상에 포함 시킬 기준을
상세히 기술한다.
1. 개념 - 3) 표본과 표집
• 표본(sample) : 모집단에 대한 구성 요소들을 모두 포함하 고 있는 하나의 집합체
• 표집(sampling): 전체 모집단을 대표하는 하나의 집단을 추출하기 위한 목적으로, 모집단으로부터 표본 요소를 선택 하는 과정
• 표본 요소(sample element): 연구자가 정보를 수집하게 되 는 가장 기본적인 단위
• 표집의 목적: 연구의 효율성 증대
• 표본의 대표성 확보하기 위한 노력
모집단에 대한 표본의 대표성 여부는 연구결과로부터 제공되는 근거
에 대한 해석과 환자 및 실무 환경과의 관련성에 관한 의사결정에 영
향을 미친다.
2. 표집 방법의 종류
• A. 확률표집(probability sampling) : 모집단의 대상자 가 표본으로 선택될 수 있는 기회가 균등하게 주어지는 방법
• B. 비확률표집(nonprobability sampling) : 모집단의 대상자가 표본으로 선택될 수 있는 기회가 균등하게 주 어지지 못한 방법
표집 방법은 연구설계 유형에 따라 확률 또는 비확률표집 방법을 적절하게
선정하여 사용해야 하고, 설계 유형 에 따른 근거의 수준과 관련하여 평가
되어야 한다.
3. 표집 방법
표집 방법이 제시되지 않았을 경우, 양적연구에서는 편의표본을 사용한 것으로 가 정하고, 질적연구에서는 의도표본을 사용한 것으로 가정한다.
[장금성 등(2015). 근거기반간호를 위한 간호연구방법. 서울: 정담미디어.]
3-1. 비확률표집법
• 모집단의 대상자가 표본으로 선택될 수 있는 기회가 균등하게 주어지지 못한 방법
• 모집단에 일반화시켜 확대 해석 못함
• 대표성의 정도가 낮다.
• 연구자가 표본을 구하기 쉽다
3-1. 비확률표집법
1) 편의표집 (convenience sampling)
• 가장 접근하기 쉬운 사람이나 사물을 연 구대상으로 선택하여 활용하는 것
• 예) 특정 진단을 받고 X 병원에 처음 입 원한 100명의 환자, 9월 한 달 동안 Y 프 로그램에 참여한 모든 사람, 혹은 2014년 중 특정 대학의 Z 과정에 등록한 학생들 등을 지원자 등
• 임신기간 동안의 건강실천, 저소득층 아 프리카계 미국 여성에서 신생아 결과와 모성-태아애착 관계를 연구한 연구자는 Mid Atlantic 지방의 산부인과 병원 3곳 에서 대상자 선정기준을 충족하고 연구에 참여하기 를 자원한 167명을 편의표집하 였다(Alhusen et al., 2012; Appendix B 참조).
• 대상자를 구하기 쉬움
• 비뚤림의 위험이 커짐
• 대표성은 낮아지고, 선택 편중의 가능성은 높아짐
• 근거의 강도와 일반화 가장 약 함
• 외적타당도와 연구결과의 적용 가능성 충분히 검토해야 함
3-1. 비확률표집법
2) 할당표집(quota sampling)
• 표본의 대표성을 유지하기 위해 관심 모집단 에 대한 지식을 활용하는 비확률표집의 형태 로, 모집단의 계층을 확인하여 그와 비례적으 로 표본을 추출함으로써 계층을 대표하도록 하는 방식
• 계층 선정 시 모집단에 대한 연구자의 지식과 문헌고찰이 필수적
• 조사하고자 하는 종속변수에 영향을 미치는 변수를 고려하여 선정
• 예) 연령, 성별, 종교, 인종, 학력수준, 직위 등
• 표본의 대표성을 증가 시킴
• 엄격한 포함/배제기준 결정과 검정력 분석을 통한 적절한 표 본 크기 설정이 필요함
• 할당을 정하는 과정 시 연구자 편의가 작용할 가능성이 있음
본 연구의 대상자는 대한민국 소재의 간호대학에 재학하고 있는
학생을 대상으로 하였다. 전국을 수도권(서울, 경기, 인천), 강원·중
부권(강원, 대전, 충남, 충북), 영남권(부산, 대구, 경북, 경남)과 호
남권(광주, 전남, 전북, 제주) 총 4개 광역권으로 나누고 각 광역별
로 간호대학생수를 파악하여 각 지역별로 비율에 따라 할당표집
추출을 하였다.
3-1. 비확률표집법
3) 의도표집 (purposive sampling)
• 연구자가 모집단을 대표 한다고 생각 되는 대상자들을 선택하는 방식
• 예) Sherman 등(2012): 유방암 여성 에게 정서적, 사회 적, 신체적 적응에 대한 단계적인 심리교육, 전화상담의 각기 다른 효과를 규명하는 연구에서, 초기 유방암을 가진 249명의 환자를 4개의 집단 즉, 1개의 대조군과 3개 의 중재군에 무작위할당하는 의도표 집 사용.
• 예) 암환자, HIV/AIDS 환자 등
• 질적연구에서도 흔히 사용됨
• 대상자를 구하기 쉬움
• 모집단이 이질적일수록 의식적 비뚤림의 위험이 커짐
• 연구자의 주관이 개입해서 표본 의 선택편중 가능성이 높아짐
• 일반화 능력이 매우 제한적임
• 새로운 도구 개발 시 전문가 집단에게 타당도 검사 시 사용
예) 혈액투석환자의 삶의 질을 평가하는 새로운 도구
• 단점: 연구자의 주관이 개입해서 선택편중 가능성
3-1. 비확률표집법
3) 의도표집 (purposive sampling)
• 새로 개발된 도구의 판별 타당도 검증 을 위해 서로 다른 유형의 사람들을 의 도표본으로 하여 사전 검사 실시
• 척도의 타당도나 집단비교법 검증 (known-group technique)
• 비정상적이거나 매우 특별한 모집단에 대한 탐색적 자료수집, 특히 전체 표적 모집단을 연구자가 예측하기 어려운 경우
• 특정 현상의 생활 경험(예: 산후 우울, 간병, 희망, 성적 학대 아동의 생존)을 설명하기 위한 기술적 자료의 수집(예:
질적연구)
• 연구대상의 초점이 특정 진단(예: 제1 형 당뇨병, 난소암)이나 상태(예: 법적 시각상실, 불치병), 인구통계학적 특성 (예: 일란성 쌍둥이)과 관련 있을 때
3-2. 확률표집법
• 모집단의 모든 대상자가 표본으로 선택될 수 있는 기회가 균등하게 주어지는 방법
• 표본이 대표성을 지닌다.
• 연구결과를 모집단에 일반화할 수 있다.
• 가장 강력한 표집 형태
cf) 무작위 선택과 무작위 배정
• 무작위 선택(random selection), 무작위화
- 모집단 안에 있는 모든 요소가 표본에 포함될 수 있는 동등하고 독립적인 기회를 갖는 것. 모 집단의 대상자가 표본으로 선택될 수 있는 기회 가 균등하게 주어지는 방법
• 무작위 배정(random assignment)
- 실험연구에서 대상자를 실험군이나 대조군에
무작위로 배정하는 것
3-2. 확률표집법
1) 단순무작위표집(simple random sampling)
• 확률표출법 중 가장 기본적인 원칙적인 방법
• 모집단내 모든 표집요소가 동일한 선택 기회를 갖는다.
• 예) 중환자전문간호사(모집단): 전국의 중환자전문간호사 목록
• 컴퓨터 프로그램 이용: http://www.random.org
• 표본 선택 시 연구자의 의식적 비 뚤림이 개입되지 않음
• 모집단 특성과 관련된 표본의 대표 성이 최대화됨
• 표본과 모집단 간 특성의 차이는 단순히 기회의 차이일 뿐임
• 대표성 없는 표본이 선택될 확률은 표본의 크기가 커짐에 따라 감소
• 모집단의 크기가 작아야 한다
• 시간과 노력이 많이 소요된다.
• 표본의 이질성, 대상자 탈락 등 이 나타날 경우 표본의 대표성을 위협할 수 있음
3-2. 확률표집법
2) 층화무작위 표집(stratified random sampling)
• 모집단이 지니고 있는 특성에 따라 몇 개의 계층으로 나누어 각 계층의 동 일성을 유지하게 한 후 그 계층으로부터 표본을 무작위 추출하는 방법
• 비례층화 할당표집과 유사하나 표본 선택 시 무작위 선택함(그림 12-1)
• 예) 일개 대학 학생 전체 중 무작위 선택 후 캠퍼스 위치에 따라 재학생, 대 학원생, 국제학생으로 층화
• 표본의 대표성 향상
• 계층을 나눌 때 중요한 변수들의 정보가 이용되면 연구자는 하부집 단 간의 비교 시 타당한 근거를 가 질 수 있음
• 비비례층화표집(disproportionate stratified sampling)을 하여 적합 한 비교를 할 수 있도록 작은 표본 의 수를 늘려 통계 분석 가능
• 완전하고 중요한 변수 정보를 모 두 포함한 모집단의 목록을 확보 하는 데 어려움이 있음
• 다수의 열거된 목록을 얻는 데 시간이 많이 소요됨
• 비례 계층을 구성하기 어려움
• 층화표집 방법을 이용하여 대규 모 연구를 실행하는 데 드는 시 간과 비용이 많음
본 조사의 연구대상자는 유류피해의 심각성 에 따라 계층을 나누고, 인구규모에 비례하 여, 피해규모가 가장 큰 A지역은 인구분포의 4/100, 그 다음 피해 지역인 B지역은 인구분 포의 3/100, 그 다음 피해 지역인 C지역은 인구분포의 2/100, 피해가 가장 적은 D지역 은 인구분포의 1/100의 비율대로 비 비례 층 화표출방법에 의해 추출하였다.
각 지역 2개 읍과 6개 면단위별 리의 리스트 에서 5번째에 해당하는 리를 선정한 후 각 가정을 방문하여 설문지를 배부한 후 직접 기재하거나, 노인의 경우 조사자가 설문문항 을 읽어주고 답하도록 하였다. 연구대상자는 15세 이상의 총 1,324명이 대상이었고, 최종 적으로 응답이 불성실하거나 부적절한 127 명을 제외한 총 1,197명이다.
3-2. 확률표집법
3) 다단계표집(multistage sampling/cluster sampling)
• 큰 표집 단위에서 보다 작은 표 집 단위로 가면서 표본 자격 기준을 충족하는 단위들을 지속으로 무작위표집 하는 방법
• 첫 단계의 표집 단위는 큰 단위나 집락으로 구성되고, 두 번째 표집 단위는 좀 더 작은 단위나 집락이 되며, 세 번째 표집 단위는 그보다 좀 더 작아짐
• 예) 국가적 조사 시: 도 → 시, 군, 구, 동 → 각 세대
• 표집 단위나 집락은 단순무작위 혹은 층화무작위표집 방법에 의해 선택 가능
• 다른 형태의 확률표집에 비해 시간 과 비용면에서 좀 더 경제적
• 단순 무작위나 층화무작위표집 법보다 좀 더 많은 표집 오류가 발생할 수 있음
• 집락 표본의 통계적 자료를 적절 하게 다루는 것이 매우 복잡함
3-3. 기타 표집 방법: 비확률표집
짝짓기법(matching)
• 동등한 비교 표본 집단을 구성하기 위해 사용하는 방법
• 성별, 나이, 교육 수준, 진단명, 사회경제 적 상태와 같은 이미 설정된 변수들과 관 련해 유사한 대상자들을 각기 다른 표본 집단에 배정
• 독립변수 이외에 종속변수에 영향을 미 칠 수 있는 다른 변수들에 의해 짝짓기되 어야 함
• 짝짓기에 사용되는 변수들의 수가 많아 질수록 적절한 표본 크기를 확보하는 데 어려움이 커짐
네트워크표집/망표집(Networking)/
눈덩이표집(snowballing)
• 다른 방식으로 표본을 모으기 어렵거나 불가능한 경우에 사용
• 필요한 자격기준을 충족하는 매우 소수 의 대상자가 있을 때 연구자는 이들에게 도움을 요청함으로써 그들과 비슷한 기 준을 가진 다른 사람과 접촉할 수 있음
• 대상자를 찾는 데 수반되는 어려움을 온 라인 컴퓨터 네트워크를 활용함으로써 해결할 수 있음
[장금성 등(2015). 근거기반간호를 위한 간호연구방법. 서울: 정담미디어.]
4. 표본 크기 추정 시 고려할 점
• 적절한 표본의 크기는 수많은 변수에 의해 영향을 받기 때문 에 하나의 공식으로 답을 할 수가 없음
• 표본의 크기 추정 시 고려할 점 – 사용된 연구설계의 종류
– 표집 과정의 종류
– 최적의 표본 크기를 설정하는 데 사용된 공식의 유형 – 요구되는 정확성의 정도
– 연구하려는 속성들의 이질성(Heterogeneity)
– 관심 현상이 모집단에서 발생하는 상대적 빈도(예: 흔한 건 강문제 대 희귀 건강 문제)
– 특정 표집 방법을 이용하는데 드는 비용
5. 표본 크기 결정
• 연구가 시행되기 전 결정
• 일반적인 규칙: 가능한 가장 큰 표본 이용
• 표본이 클수록 모집단을 대표할 가능성이 높음
• 예외: 질적연구, 모연구(parent study)
• 검정력 분석 시행
20명 모집단의 평균 수면 제 소비량: 15.15알
2명 표본 1B: 23.0알
6명 표본 3B: 16.5알
10명 표본 4B: 14.8알
표본의 크기가 커짐에 따 라 평균은 모집단 값에 가 까워지며 표본 A, B 간 값 의 차이도 적어짐
6. 검정력 분석
• 효과의 크기: 연구하려는 현상이 모집단에 실제로 어느 정도 존재하는 지 그 크기를 의미함. 상관관계의 크기, 관계의 정도. 크기 작으면 표본 수가 많아야 함.
• 검정력: 높을수록 통계적으로 유의한 결과를 얻게 됨[귀무가설이 거짓 일때, 귀무가설을 기각하게 되는 확률(1-β) (1-.10 or .20=.90 or .80) ]
• 유의수준(α): .05
• 전통적으로 제1종 오류(α)의 확률은 5%(.05) 혹은 그 이하로 정해져 있 거나, 다중성을 고려하여 보정되고, 제2종 오류(β)는 전통적으로
10%(.10)에서 20%(.20)로 정해져 있다.
• Im 등의 연구: 효과크기 .20(보통)/유의수준 .05/검정력 .80/ 집단별로 105명이 필요함. 전체 표본 수 4개 집단 542명 선정하여 초과 함
• 탈락률: 보통 15%정도로 추가하여 대상자를 선정하는 것이 바람직함
1) 표본의 크기
• 표본의 수 산정은 계산에 사용된 추정량과 함께 계획서에 제시되어야 하며, 추정량의 근거도 제시되어야 한다.
• 전통적으로 제1종 오류의 확률은 5% 혹은 그 이하로 정 해져 있거나, 다중성을 고려하여 보정되고, 제2종 오류는 전통적으로 10%에서 20%로 정해져 있다.
[임상시험통계지침서 中]
2) 표본 수 산정의 중요성
유의수준: .05
type 1
error ( ) type 2 error ()
귀무가설 연구가설
3) 표본 수 산정방법
Cohen (1988)이 제시한 표 이용법
• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edition). Hillsdale, NJ: Erlbaum. 55page
• 유의수준 α = .05
• 검정력: .80
• 효과의 크기: .70 – 효과의 크기 산출 근거 제시
• 표본의 수=각 그룹 당 33명 총 66명 필요
표본 수 기술방법 1
• 표본의 수는 유의수준 α =0.05, 효과크기를 0.70, 검정력을 .80으로 했을 때 Cohen이 제시한 표(Cohen, 1988)에 의하면 각 집단이 33 명이므로 총 66명이 필요하다. 그러므로 탈락률을 고려하여 각각 35명 수준으로 대상자를 선정하였다. 효과의 크기는 OOO를 대상으 로 OO 프로그램에 대한 효과를 검정한 선행논문의 결과(OOO et al., 2014; OOO, 2014)를 바탕으로 사전, 사후 조사에서 최소의 효 과를 나타낸 OOO을 기준으로 계산한 결과 0.60-0.87로 나타나 이 값의 중간 수준인 0.70으로 선정하였다. 본 연구에 참여한 대상자는 실험군 35명, 대조군 35명이었으나, 실험군 중 1명은 교육 프로그램 시작 전에 참여에 동의하였지만, 지속적인 참여의사를 포기하여 실 험군에서 제외하였다. 총 4주간의 교육프로그램을 모두 마친 대상자 는 실험군 34명, 대조군 35명으로 본 연구 대상자의 탈락률은 1.4%
였다.
4) 표본 수 산정방법
G-Power 3.1.4 이용법
표본 수 기술방법 2
• 표본의 수를 G*Power version 3.1.4를 사용하여 산출해 보면, α =0.05, 집단 수 = 2(u=1), 효과크기를 .40, 검정력을 .80으로 했을 때 각 집단 이 100명이므로 총 200명이 필요하다. 그러므로 탈락률을 고려하여 각 각 000명 수준으로 대상자를 선정하였다. 효과의 크기는….. 본 연구에 참여한 대상자는 실험군 000명, 대조군 000명이었으나, 실험군 중 1명 은 교육 프로그램 시작 전에 참여에 동의하였지만, 지속적인 참여의사 를 포기하여 실험군에서 제외하였다. 총 4주간의 교육프로그램을 모두 마친 대상자는 실험군 000명, 대조군 000명으로 본 연구 대상자의 탈락 률은 00.0%였다.
• 효과의 크기 선정 이유와 탈락자 수, 탈락이유를 자세히 기술해야 한다.
7. 표본 크기와 관련된 비평
• (1) 표적 모집단에 대해 그 표본이 얼마나 대표성이 있는지, (2) 누구에게 연구의 결과를 일반화하고자 하는지를 평가하도록
한다.
• 적절한 표집 방법과 검정력 분석을 통한 적정 표본 크기의 선
택은 표본이 편중되지 않고 근접모집단을 대표하게 하여, 연구
결과의 일반화가능성에 대한 잠재성을 보다 높여줄 수 있음
8. 연구표본에 대한 비평적 평가기준
1. 다른 연구자가 이 연구를 다시 수행할 수 있을 만큼 연구에 사용된 표본 크기, 표집 방법, 표본, 모집단의 특성에 관한 정보가 충분히 제시되어 있는가?
2. 비뚤림의 원인이 되는 내적·외적타당도를 위협하는 표집의 요소는 무엇인가?
[장금성 등(2015). 근거기반간호를 위한 간호연구방법. 서울: 정담미디어.]
