표본추출의 개념
분야
hwp표본추출(sampling)은 사회조사과정에서 가장 중요한 부분 중의 하나다. 표본추출은 자료분석 에 필요한 근거를 제공함으로써 분석결과에 직접적으로 영향을 미친다. 특히 양적연구과정에서 측정도구를 아무리 정교하게 제작했다 하더라도 표본추출이 잘못되었다면 연구자의 분석결과는 모집단의 특성을 반영하는 데 실패할 것이다.
사회조사에서 자료분석은 전수조사가 아닌 경우 표본을 대상으로 이루어지기 때문에 분석결과의 정확성은 모집단의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 표본을 추출하였는가에 달려 있다고 해도 과언이 아니다.
우리는 동일한 연구문제에 대한 조사결과가 상반되게 나타나는 경우를 흔히 접하게 된다. 이러한 결과를 표본추출과 연결 짓는다면 모집단에 대한 추정치의 근거가 되는 표본이 연구마다 다르기 때문이라고 설명할 수 있다. 특히 대규모 서베이 조사에서 표본이 모집단(population)의 특성을 제대로 반영하지 못한다면 결국 연구결과는 모집단의 특성을 예측하는 데 성공하지 못할 것이다.
그러나 전체 모집단을 대상으로 전수조사(population study)를 수행하는 것이 언제나 정확한 분석결과를 담보하는 것도 아니다. 전수조사의 경우는 자료를 수집하는 시간과 비용이 많이 들어가고, 표집과정에서 표집오차(sampling error)가 발생할 가능성이 커질 수 있다. 오히려 모집단의 특성을 정확하게 반영한 표본은 모집단 전체를 대상으로 하는 전수조사보다 모집단의 특성을 예측하는 것에서 보다 효율적일 수 있다. 따라서 표본추출은 그 핵심이 어떻게 하면 연구대상이 되는 모집단의 특성을 잘 반영하는 표본을 효율적으로 추출할 것인지를 계획하는 일이며, 표본추출을 통해 구한 통계치(statistics)로 모집단의 모수치(parameter)를 정확하게 추정하는 데 그 목표가 있다.
(1) 표본추출 관련 용어
표본추출에서 모집단은 특정 연구에서 연구대상이 되는 모든 개체를 의미한다. 그러나 모집단의 범위는 연구의 목적에 따라 변화할 수 있기 때문에 연구과정에서 모집단을 명확하게 설정할 필요가 있다. 예를 들어, OO지역사회복지관에서 지역주민들을 대상으로 욕구조사를 실시하려고 한다고 하자. 만약 00지역사회복지관이 속한 행정구역에 거주하고 있는 전체 시민들을 대상으로 욕구조사를 실시한다면 특정 구나 시에 거주하고 있는 전체 주민이 모집단이 된다. 그러나 현실적으로 복지관을 자주 이용하게 될 인근 지역 주민들을 모집단으로 설정한다면, 복지관 근처에 거주하고 있는 몇 개 동에 거주하는 주민들을 모집단으로 설정하는 것이 효과적일 것이다.
따라서 모집단은 연구의 목적에 따라 범위가 달라질 수 있으며, 욕구조사를 실시하는 목적이 무엇인가에 따라 모집단을 명확하게 규정할 필요가 있다. 모집단에 대한 명확한 규정을 설정하였다면, 연구자는 모집단 전체를 대상으로 사회조사를 실시할 것인지, 아니면 전체 집단에서 표본(sample)을 추출하여 분석할 것인지 결정하여야 한다. 그러나 전수조사는 모집단을 정확하게 파악하기 어려운 경우도 많고, 자료를 수집하는 과정에서 비표집오차(non-sampling error)가 발생할 가능성이 높기 때문에 표본조사보다 표집오차가 작다고 보장할 수는 없다.
표본추출에서 요소(element)는 정보를 수집하는 단위를 의미한다. 요소는 모집단을 구성하는 단위이며, 경우에 따라 개인이나 집단, 지역, 사건 등이 될 수 있다. 특히 모집단을 구성하고 있는 모든 요소의 목록을 표집틀(sampling frame)이라고 한다. 표본추출과정에서 표집틀이 중요한 이유는 표집틀이 있어야 확률 표본추출이 가능하다는 점이다. 만약 표본추출을 시작할 때 모집단의 요소들이 모두 포함되어 있는 목록이 없는 경우에는 표본이 모집단에서 추출될 확률을 계산할 수 없기 때문에 확률표본추출을 실시할 수 없다. 따라서 연구자가 모집단의 모수치를 추정하기 위한 확률표본추출을 하려면 모집단의 전체 요소가 포함되어 있는 표집틀이 확보되어야 한다. 그리고 모집단의 표집틀을 확보하기 어려운 경우에는 비확률표본추출을 사용하게 된다.
모수는 모집단의 특성을 보여 주는 대표적인 수치를 의미한다. 대표적인 모수는 모집단의 평균과 모집단의 표준편차이다. 그러나 전수조사가 아닌 경우 대부분의 표본을 통한 분석은 모집단의 모수치를 알지 못한다. 따라서 연구자는 표본을 통해 얻은 통계치로 모수를 추정하게 된다. 그렇다면 어떤 표본이 좋은 표본이 되는가? 원칙적으로 좋은 표본이란 모집단의 특성을 잘 대변하는 표본일 것이다.
또한 모집단의 특성을 잘 대변한다는 것은 모집단의 모든 대상이 표본으로 추출될 기회가 동일해야 하며, 가능하다면 표본을 크게 하고, 이질적인 모집단보다 동질적인 모집단에 대해 표본을 추출하는 것을 의미한다.
표집오차는 전수조사를 하지 않고 표본을 통해 확보된 통계치로 모집단의 모수치를 예측함엔 따라 발생하는 오차를 말한다. 따라서 모든 표본조사 결과가 모집단의 모수치와 정확하게 일치하지 않는 한 표집오차는 발생하게 된다.
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