전체 모집단에서 표본 또는 반응을 수집하려면 상당한 시간과 노력이 필요하므로 연구자는 해당 모집단의 표본에서만 반응을 수집합니다. 연구에서 특정 모바일 애플리케이션에 대한 정보를 수집해야 한다고 가정합니다. 표본 수집 후 연구자는 데이터를 분석하고 표본에 있는 대부분의 개인이 특정 모바일 애플리케이션을 사용한다는 것을 발견합니다. 표본 비율은 모바일 애플리케이션을 사용하거나 사용하지 않는 표본의 개인 수를 측정합니다. 이 표본 비율은 단일 값으로, 모집단 비율의 대표적인 측도이며 점 추정치라고 합니다.
예를 들어, 한 연구원이 특정 모바일 애플리케이션에 대한 10,000개의 샘플 응답을 수집합니다. 수집 후 9000명의 개인이 모바일 애플리케이션을 사용하는 것으로 관찰되었습니다. 이 정보에서 연구자는 9000을 총 응답 수 10000으로 나누어 0.90의 값을 얻어 응용 프로그램을 사용하는 개인의 표본 비율을 계산할 수 있습니다. 이 값은 90%의 백분율로 표현할 수 있습니다.
또한, 점 추정치가 편향되지 않도록 모집단의 여러 표본에서 표본 비율을 계산할 수 있습니다. 표본 비율 간의 표준 편차가 작으면 점 추정치가 편향되지 않은 것으로 간주됩니다.
Transcript
전 세계적으로 실시된 한 조사에서, 한 연구원은 응답자 1만 명 중 8500명이 강우림을 법적으로 보호해야 한다고 제안한 것을 발견했습니다.
전 세계 인구의 모든 사람으로부터 응답을 받는 것은 불가능합니다. 따라서 이 10,000개의 응답은 모집단에서 추출한 표본이라고 하는 분석에 활용될 수 있습니다.
비율 8500을 열대우림의 법적 보호를 제안하는 사람들의 비율인 10,000으로 나눈 값은 0.85 또는 85%를 제공하며, 이를 표본 비율이라고 하며 로 표시됩니다.
10,000명의 표본이 전체 모집단을 정확하게 대표한다고 가정할 때, 표본 비율을 사용하여 로 표시되는 모집단 비율을 추정할 수 있습니다.
그런 다음 이러한 샘플에서 얻은 단일 값을 점 추정치라고 합니다. 이 경우 표본 비율 0.85 또는 85%가 모집단 비율의 점 추정치입니다.
이러한 여러 표본 비율은 점 추정치가 편향되지 않았는지 확인하기 위해 조사를 반복적으로 수행하여 얻을 수 있습니다. 주변의 표준 편차가 작을 때 편향되지 않은 것으로 간주됩니다.