1.11: 무작위 샘플링 방법

표본추출은 더 큰 모집단의 일부(또는 하위 집합)를 선택하고 해당 부분(표본)을 연구하여 모집단에 대한 정보를 얻는 기술입니다. 데이터는 모집단에서 표본추출한 결과입니다. 표본추출 방법은 표본이 편향 없이 추출되고 모집단을 정확하게 대표하도록 합니다. 연구에서 전체 모집단을 측정하는 것은 실용적이지 않기 때문에 연구자들은 관심 있는 모집단을 나타내기 위해 표본을 사용합니다. 연구자들이 사용하는 다양한 표본추출 방법 중 무작위 표본추출 방법은 일반적으로 사용되는 표본 채취 방법입니다. 여기에서 인구의 각 구성원은 선택될 수 있는 동등한 기회를 갖습니다.

예를 들어, 무작위 표본 추출 방법을 사용하여 특정 대학의 사무실에 있는 대학 교수의 평균 도서 수를 결정하는 방법을 살펴보겠습니다. 25명의 교수를 무작위로 선정하여 사무실에 있는 책의 수에 대해 묻는다고 가정해 보겠습니다. 얻은 데이터는 전체 대학에서 각 교수가 소유한 도서 수에 대한 통계적 결과를 제공해야 합니다. 또 다른 예는 매사추세츠의 한 병원에서 2일 입원의 평균 비용을 결정하는 것인데, 이는 단순 무작위 표본추출을 사용하여 주 전역의 100개 병원에 대한 설문조사를 수행하여 수행됩니다.

확률 표본추출 방법은 무작위 표본추출과 유사하지만 상당한 차이가 있습니다. 모집단의 각 구성원의 선택 확률은 알려져 있지만 반드시 같지는 않습니다. 대학에 10,000명의 시간제 학생(인구)이 있다고 가정합니다. 파트타임 학생이 가을 학기에 책에 지출하는 평균 금액을 결정하기 위해 확률 표본 추출 방법을 사용할 수 있습니다. 10개 분야의 100명의 서로 다른 시간제 학생 표본을 무작위로 선택하여 각 분야에서 최소 한 명의 학생이 표본을 추출합니다. 선발되는 각 분야의 여러 학생이 선발될 확률은 고정되어 있지만 반드시 동등한 것은 아닙니다. 이것은 확률 표본 추출 방법의 예입니다.

이 텍스트는 Openstax, Introductory Statistics, Section 1.2 Data, Sampling, and Variation in Data and Sampling(오픈스탁스, 입문 통계학, 섹션 1.2 데이터, 샘플링, 데이터 및 샘플링의 변형