2013년 8월 5일 (월) 10:26 판

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표본 추출 절차¹는 모집단에 대한 정보를 모든 개인 (110-2)이 아닌 일부에서 얻기 위해 이용된다. 조사 대상 모집단의 부분은 표본²이라 부른다. 모집단은 조사 대상인요소³의 집합체이다. 추출 단위⁴는 모집단의 한 요소 또는 요소의 집합일 수 있으며 표본을 선택하기 위해 사용된다. 인구학적 표본에서 요소는 개인 (110-2), 가족 (115-1), 가구 (110-3) 인 경우가 많으며 추출 단위는 개인, 가구, 주택, 지방자치구 또는 지역이다. 표본은표본 설계⁵에 따라 선택된 다수의 추출 단위로 구성된다.

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요소가 부수적 과정에 의해 선택된 표본은무작위 표본¹또는확률 표본¹이라고 불린다. 표본 추출 단위의 전체 목록이 사용 가능한 경우, 이것을추출 틀³이라고 한다. 단순 무작위 추출⁴에서는 한 비율의 추출 단위가 추출 틀에서 무작위²로 선택되며 이 비율은. 추출율⁵이라고 한다. 계통 추출 표본⁶은 추출 단위가 연속적으로 열거하는 틀에서 쳬계적으로 추출⁷되는 것이다.표본은n^번째, (n + s)^번째, (n + 2s)^번째, ..., 라고 하는 단위를 채택해서 선택된다. 이 경우n은s보다 크지 않고, 무작위로 선택된다.군집 추출법⁸에서는 모집단의 요소가 개별적으로 추출되는 것이 아니라, 군집⁹이라는 집단 단위로 추출된다.

• 2. 무작위으, 형 - 무작위, 명 - 무작위하다, 동

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In stratified random sampling¹ the population is divided into a number of strata² which are in some sense more homogeneous (134-4) than the population as a whole with respect to the characteristics studied, and a simple random sample (161-4) is drawn in each stratum. Variable sampling fractions (161-5) may be used in the different strata. Multi-stage sampling³ is a method where the selection of the sample is carried out in several stages. A sample of primary units⁴ is first selected and each of these units is then regarded as a population (101-3) from which a sub-sample⁵ of secondary units⁶ is selected, and the process may be repeated. When there is no good sampling frame, a sample of areas delimited on a map may be selected: this procedure is called area sampling⁷.

• 1. Stratify, v,: divide into strata - stratification, n.

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In probability sampling (161-1), chance methods are used to obtain a representative sample¹ i.e., a sample which is a faithful reflection of the population with respect to all the characteristics under investigation except for random fluctuation. In quota sampling², on the other hand, the sample is purposely selected so as to reflect the population in certain characteristics, and each interviewer (204-2) is given a quota³ of different types of sampling units which are to be included in his sample. Within the limits of the quota the interviewer is free to select the sampling units.

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A population parameter¹ is a numerical value that characterizes a population. Statistical estimation² is the name given to the procedure by which the values of such parameters are estimated from the sample. Such estimates are subject to sampling errors³ and a measure of the magnitude of the sampling error is generally given by the standard error⁴. Sometimes a confidence interval⁵ is associated with an estimate to show the limits within which the estimated quantity may be expected to lie with a pre-determined probability. A difference between two values is referred to as a significant difference⁶ when the probability that it is due to chance is less than a given value which is called the level of significance⁷. Thus a difference would be significant at the 5 percent level if the probability that it could have arisen by chance is less than 0.05. In addition to sampling errors, observation errors⁸ or response errors⁸ also affect estimates. These errors usually include interviewer biases⁹ which are systematic errors introduced by the interviewers when the basic data are collected.

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