비확률 표본추출의 유형 (편 판 할 눈)

비확률 표본추출의 유형

 

 (1) 편의표본추출 (convenience sampling)

    - 면접원이 편리한 장소와 시간에 접촉하기 편리한 대상으로 표본을 추출하는 것
    - 모집단의 구성원이 동질적이라고 가정할 수 있을 때 적절하지만, 그렇지 않을 경우에도 편의성 때문에 비교적 자주 이용된다.
    장점 : 적은 비용과 시간
              Construct 측정을 위한 측정도구의 개발, 설문지 개발 후 사전 조사 등에 활용 가능
    단점 : 표본의 모집단 대표성이 매우 낮다.

(2) 할당표본추출 (quota sampling)

    - 인구통계학적 측면에서 연구자가 사전에 정한 비율에 따라 모집단 구성원들을 할당하는 방법
    - 층화표본추출은 무작위 추출하지만, 할당표본추출은 작위추출한다
    장점 : 편의표본에 비해 모집단의 대표성이 높다
    단점 : 모집단의 인구통계적 특성에 대한 사전지식이 있어야 한다.

(3) 판단표본추출 (judgment sampling)

    - 조사자가 조사목적에 적합하다고 판단하는 구성원들을 표본으로 추출
    장점 : 판단이 맞다면 유용한 정보가 될 수 있지만
    단점 : 판단이 맞다고(모집단을 대표한다고) 평가할 방법이 없다

(4) 눈덩이 표본추출 (snowball sampling).   (=누적표본추출)

    - 조사자가 적절하다고 판단하는 조사대상자들을 선정한다음, 그들로 하여금 또 다른 조사대상자들을 추천하도록 하는 방법
    장점 : 모집단 구성원들 중 극소수 이외에는 누가 표본으로 적절한지를 판단할 수 없는 경우 사용
    단점 : 조사대상자들 간의 동질성은 높을 수 있으나, 모집단 전체를 대표한다고 보기는 어렵다.

 

경영지도사 2차 시장조사론

 

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시장조사론 기초 통계​

 

■ 확률 : 특정한 사건이나 결과가 발생할 가능성

1. 사전적 확률 : 경험하지 않아도 명확히 알 수 있는 확률, 각 결과가 배타적

ex) 주사위를 던졌을 때 3이 나올 확률 ( 1/6 ), 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률 ( 1/2 )

2. 사후적 확률 : 경험을 통해 알 수 있는 확률, 무수히 많은 실험을 통해 수렴하는 확률

ex) 동전을 6번 던진다고 3이 1번 나오지는 않지만, 무수히 많이 던지면 3이 나올 확률은 6/1에 수렴함

 

■ 변수 : 실험을 했을 때 나올 수 있는 값,

■ 확률변수 : 일정한 확률을 가지고 발생하는 결과에 수치가 부여되는 변수

• 이산확률변수 : 확률변수가 취할 수 있는 값이 유한

• 연속확률변수 : 확률변수가 취할 수 있는 값이 무한

→ 연속확률변수의 개념이 확률분포로 이어지고 통계에서는 좌우 대칭인 정규분포를 가정

→ 무수히 많은 실험을 할 경우 정규분포의 형태를 띈다고 가정하고 통게적 검증을 함

 

■ 표준편차 : 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지

표준편차 =루트 (편차)2의 총합 / 데이터 수

■ 분산 : 표준편차의 제곱

 

두 자료의 평균은 같아도 각 통계량이 흩어진 정도를 다를 수 있다. 각 값들이 얼마나 퍼져 있는지를 파악하기 위해 통계적으로 분산과 표준편차가 필요하다.

 

■ 정규분포의 특징

1) 평균을 중심으로 좌우 대칭 종 모양

2) 평균을 중심으로 좌우 1개(1σ) 표준편차에 확률 변수 값의 68.2%가 포함되어야 함

2개(2σ) 표준편차에는 95.44%, 3개(3σ) 표준편차에는 99.74%가 포함되어야 함

※ 식스시그마(6σ) 운동은 정규분포에서 평균을 중심으로 정상 제품의 수가 6σ 되어야 하고

0.000002%의 생산 결함만을 허용한다는 개념

3) 위치와 모양 : 평균과 분산에 의해 결정

- X ~ N ( u(뮤), σ2 ) → 변수 X가 평균이 u이고 분산이 σ2 인 정규분포를 의미