비확률표집
분야
hwp비확률표집이란 모집단에서 표본을 추출하는 과정에서 확률이론에 근거한 무작위표집(random sampling)을 전혀 사용하지 않는 표집방법을 말한다.
그러므로 비확률표집은 연구자가 관심을 가진 변수와 직 간접으로 관련된 수많은 요인들을 표집과정에서 거의 통제할 수 없기 때문에 모집단에 대한 표본의 대표성은 매우 낮을 수밖에 없다.
그럼에도 사회사업은 대규모의 사회서베이조사에서 사용되는 확률표본들의 종류를 선택하는 것이 가능하지 않은 상황 속에서 비확률표집방법을 자주 사용하게 된다.
우리가 무주택자에 대해 연구하는 것을 원한다고 가정해보자. 무주택자에 관한 모든 목록은 이용할 수가 없고 여러분은 스스로 그런 어떤 목록을 만들 가능성이 없다. 더구나 확률표집이 가능함에도 불구하고 적절하지 않을 때가 있다. 많은 상황들 속에서 비확률표집절차가 필요하고 이런 선택에서 우리는 네 가지 유형을 검토할 것이다.
1) 우발적 표집(accidental sampling)
우발적 표집은 비확률표집 가운데서도 가장 대표성이 낮은 표집이다. 우발적 표집에서 추출된 표본은 연구자에 의하여 계획적으로 수집된 것이 아니라 표집이 이루어지는 시간과 장소에서 우연히 접근 가능하였기 때문에 표본에 추출된 것에 불과하다.
그러나 만날 수 있는 실험대상자 예를 들면 길거리나 다른 장소에서 사람들을 멈추게 하는 것과 같은 것에 의지한다는 것은 너무나 자주 이용되고 있음에도 불구하고 아주 위험한 표집방법이다.
그것은 오직 사람들이 구체적인 시기에 표집시점을 지나가는 성격을 연구하길 원하거나 덜 위험한 표집방법들이 가능하지 않을 때만이 정당화된다. 이런 방법의 적용이 가능하다는 근거가 있어서 정당화될 때조차도 조사자들은 그런 결과를 일반화하는데 주의를 기울여야 하며 이런 방법들과 관련된 위험에 대해 독자들에게 주의를 환기시켜줘야 한다(Rubin and Babbie, 2001 : 253).
2) 할당표집(quota samplingKRubin and Babbie, 2001 : 254-255).
할당표집은 표적집단의 특성을 기술하는 일종의 행렬로 시작한다. 그 집단의 남성과 여성의 비율이 어느 정도인가, 그리고 다양한 연령 범주들, 교육수준, 인종집단 등이 어떤 비율로 분류되는가를 기술하는 것으로 시작한다. 일단 하나의 행렬을 만들고 행렬의 각각의 셀(cell)에 상대적인 비율을 할당하면, 우리는 어떤 주어진 셀의 모든 특징들을 가진 사람으로부터 자료를 수집할 수 있다. 어떤 주어진 셀에 모든 사람은 가중치가 할당되고 그 가중치는 전체집단에 대한 자신의 비율에 적합한 것이다(가중치부여-weighting). 표본의 모든 요소들에 가중치가 부여되면, 전체자료는 전체집단의 합리적 대표성을 제공한다.
할당표집은 몇 가지 본질적 문제가 있는데 대표적인 예는 다음과 같다.
첫째, 할당틀(quota frame-다양한 셀들이 나타내는 비율들)은 정확해야만 한다. 이런 목표를 위해 최신정보가 필요하지만 이것을 수집하는 것이 대체로 어렵다. 즉, 모집단에 의해 알려져 있지 않은 변수로는 나눌 수 없다는 것이다. 모집단의 모든 변수의 비율을 미리 안다는 것은 현실적으로 불가능하다.
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