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단순 무작위 표집
층화표집
확률표 집이란 표본을 추출하는 과정에서 무작위 표집(randomsampling) 방법이 사용되는 표집방법이다.
지적했듯이 단순 무작위 표집은 무작위 방법을 통해 모집단에서 표본을 추출하는 방법으로서 확률표 집 방법 가운데 가장 간단하면서도 기본적인 것이다.
예를 들면 어딴 연구자가 10,000명의 요소로 구성된 모집단에서 단순 무작위 표집 방법을 사용하여 100명의 표본을 추출하려 한다.
대규모 사회조사, 예를 들면 인구 ․주택총조사 보고서 혹은 모집단 이 상대적으로 넓은 지역을 대상으로 연구를 해야 하는 경우에는 단순 무작위 표집이나 체계적 표집방법을 사용하기가 대단히 어렵다.
왜냐하면 이들 방법으로 표본단위를 추출하려면 모집단 전체에 대한 표집틀의 확보와 비용과 시간이 엄청나게 소요된다.
비확률표 집이란 모집단에서 표본을 추출하는 과정에서 확률이론에 근거한 무작위 표집(randomsampling)을 전혀 사용하지 않는 표집방법을 말한다.

확률표 집이란 표본을 추출하는 과정에서 무작위 표집(randomsampling) 방법이 사용되는 표집방법이다.
일반적으로 무작위 표집방법을 사용하여 모집단에서 표본을 추출하는 경우 모집단을 구성하는 요소들이 표본에 추출될 확률을 알 수 있을 뿐만 아니라 그 확률이 모든 요소들에 대하여 모두 동일하기 때문에 무작위표 집을 사용하는 것이 가장 대표성이 높은 표본을 얻을 수 있는 방법으로 알려져 있다.
지적했듯이 단순 무작위 표집은 무작위 방법을 통해 모집단에서 표본을 추출하는 방법으로서 확률표 집 방법 가운데 가장 간단하면서도 기본적인 것이다.
예를 들면 어딴 연구자가 10,000명의 요소로 구성된 모집단에서 단순 무작위 표집 방법을 사용하여 100명의 표본을 추출하려 한다.
따라서 단순 무작위 표집은 모집단의 명부인 표집틀과 연구자가 사전에 정한 표본의 크기 그리고 난 수표 등과 같은 무작위 추출에 필요한 도구만 있으면 언제든지 사용 가능한 간단한 표집방법이다.
체계적 표집은 일련번호가 부여된 모집단에서 첫 번째 표본을 임의로 추출하고 두 번째 표본부터는 K번째 원소를 계통적으로 추출하는 방법을 1계통 표본추출법이라 한다.
단순 무작위 표집방법은 모집단의 크기가 작거나 연구자가 필요론하는 표본의 양이 그다지 크지 않은 경우에는 매우 효과적인 표집방법이지만, 모집단과 표본의 크기가 매우 클 경우에는 표본을 추출하는 데 시간과 노력이 많이 든다.
따라서 10,000명 의 원소들 중에서 첫 번째 표본을 임의로 추출하고 두 번째부터는 100번째 요소를 계통적으로 추출하게 되는 과정을 거쳐 100개의 표본을 추출하는 방법이다.
체계적 추출법은 계통 추출이라고도 하는데 이 방법이 갖는 장점은 다음과 같다.
체계적 추출법은 실제 조사에 있어서 표본추출 이 용이하며 좋은 추출틀을 활용할 수 없을 경우에 실제 조사자가 범하는 추출 오차가 단순 무작위 추출이나 충화 추출보다 작다.
집락 추출법이라고도 하는데 간단히 정의하면 모집단의 대상들을 여러 개의 집락 또는 군집으로 묶어서 군집들을 추출 단위로 하여 확률적인 방법으로 표본군 집을 추출한 후 추출된 표본군 집내의 대상들을 표본으로 선택하는 방법을 군집 추출법 또는 집락 추출법이라고 한다.
그러나 군집표 집에서는 몇 개의 하위그룹인 군집(cluster)으로 구분한 다음이러한 하위그룹을 대상으로 무작위 표집이나 체계적 표집방법을 사용하여 확률표 집을 할 수 있다.
모집단 내의상이하고 이질적인 원소들을 중복되지 않도록 동질적이고 유사한 원소들로 묶은 여러 개의 하위 집단으로 나누어 층(strata)을 형성하여 각 층으로부터 단순 무작위 추출에 의해 표본을 추출하는 방법을 층화 추출법이라 한다.
비확률표 집이란 모집단에서 표본을 추출하는 과정에서 확률이론에 근거한 무작위 표집(randomsampling)을 전혀 사용하지 않는 표집방법을 말한다.
그럼에도 사회사업은 대규모의 사회서 베이조사에서 사용되는 확률표본들의 종류를 선택하는 것이 가능하지 않은 상황 속에서 비확률표 집 방법을 자주 사용하게 된다.
어떤 주어진 셀에 모든 사람은 가중치가 할당되고 그가중치는 전체 집단에 대한 자 신의 비율에 적합한 것이다
두 번째, 비록 그 집단의 자체 비율이 정확하게 평가되었음에도 불구하고, 편기(biases)들이 어떤 주어진 셀들 내에서 표본 요소들의 선택 속에 존재할 수 있다.
즉, 각각의 셀이 어떤 비율로 정확하게 할당되었다고 해서 그들이 가지고 있는 다양한 속성들까지 같은 것은 아니다.
여러분은 지역사회에서 노숙자의 욕구를 가장 잘 아는 사람들의 범위와 최고로 대표하는 중요 인물들에 대해 여러분의 판단으로 엄선하기 위해 지역사회에 관한 여러분의 지식을 활용할 수 있다.
사회복지행정 실무 : 이세형저, 양성원, 2017

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