이 포스팅은 통계개념 정리 시리즈 13 편 중 6 번째 글 입니다.

  • Part 1 - 01: 주요 개념
  • Part 2 - 02: 중심을 나타내는 방법
  • Part 3 - 03: 변동성의 척도
  • Part 4 - 04: 상대 위치와 boxplot
  • Part 5 - 05: 선형관계의 척도
  • Part 6 - This Post
  • Part 7 - 07: 확률
  • Part 8 - 08: 확률 변수
  • Part 9 - 09: 다양한 확률 분포
  • Part 10 - 10: 정규 분포
  • Part 11 - 11: 통계적 추론
  • Part 12 - 11: 표본 분포
  • Part 13 - 12: 가설 검정
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모집단을 추정하기 위한 표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다.

표본 추출

  1. 단순 랜덤 추출
    • 단순히 랜덤하게 모집단에서 추출하는 방법이다. 집단의 분포가 불균형할 경우 모집단의 특성을 대변하지 못한다는 단점이 있다.
  2. 층화 랜덤 추출
    • 모집단의 분포를 고려하여 표본을 추출한다.
  3. 군집 추출법
    • 대상의 클래스를 알 수 없을 때, 군집화를 한 상태에서 추출한다.

표본 추출 오차, 비표본 추출 오차

  1. 표본 추출 오차(sampling error)
    • 표본을 선택하는 데 있어, 모집단을 대변하지 못하여 발생하는 오차이다.
    • 추출하는 표본의 크기를 증가시키면 감소한다.
  2. 비표본 추출 오차(nonsampling error)
    • 데이터 수집에 있어 발생하는 실수나 제어할 수 없는 에러를 의미한다.
    • 이 부분은 제어할 수 없기 때문에 안고가야하는 부분이다. 최대한 좋은 데이터를 만드는 것이 좋다.