Transcript 제 3 장 표집 및 측정

제 3 장 표집 및 측정
제 3 장 표집 및 측정
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모집단과 표본 1
1. 모집단 : 최소한 하나 이상의 일정한 특성을 공
유하는 모든 개체의 집합으로 연구자의 관심대
상
표본
모집단
표본
표집(Sampling)
표본
표본의 대표
성 확보
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모집단과 표본(2)
1. 모집단은 그 수에 있어서 유한(有限)일수도 무한
(無限)일수도 있다.
 유한 모집단 : 대구시의 생활과학과 학생
 무한 모집단 : 모든 비둘기
2. 모집단은 실재하거나 가상적일 수 있다.
 실재 : 2001년 대학 신입생
 가상 : 자폐증에 걸린 모든 아이
•모집단의 정의는 연구자에 의해서 결정되어야 한다
•모집단의 정의에 따라 연구의 방향이 달라짐
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모집단과 표본(3)
1. 모집단의 규정
 연구대상
•정보가 얻어지는 단위 분석의 기초
•일반적 연구대상은 개인이지만 상품, 사건, 회사, 가정, 학교,
단체, 그리고 국가가 될 수 도 있다.
 표집단위
•표본으로 추출할 요소를 담고 있는 요소의 묶음
•한단계로 끝날 경우 표집단위과 요소가 동일하지만 그렇지 않
은 경우 여러 단계로 나누어짐
 범위와 시간
•공간적 시간적 경계로서 실질적 기준이 된다
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모집단과 표본(4)
1. 왜 연구에 표본을 사용하는가?
 신속하고 경제적이며 정확하다
•전수조사의 경우 비용과 시간이 많이 들어가지만 정확도 역시
표본조사에 비하여 높지 않다
 세밀한 조사가 가능하다
•전수조사의 경우 대상이 너무 많아서 연구과정의 통제가 어렵
다. 이 경우 비표본오차가 발생할 가능성이 높아진다.
 모집단 대상의 연구가 현실적으로 불가능한 경우
•무한 모집단, 혹은 가상 모집단인 경우
 파괴적 조사가 실시될 경우
•한번 연구대상이 되었던 피험자를 다시 사용할 수 없는 경우
 전수조사의 경우 자료의 질이 떨어진다
•면접조사자의 질이 문제가 된다.
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표집과정에서의 오류
1. 활용가능성 혹은 활용의 편의성에 초점을 두고
표본 표집하는 것
 잘 아는 곳이라서
 인터넷 조사에서의 조사
2. 통제집단과 실험집단을 각기 다른 집단에서 선
택하는 경우 편파된 결과를 얻을 수 있다
3. 손쉬운 표집을 하는 경우 생길 수 있는 가능성을
모두 고려해야
 Terman의 영재아동에 대한 연구
•직접 지능검사가 번거로운 관계로 교사에게 우수한 아동의 명
단을 작성해 달라고 함
•이 경우 교사의 눈 밖에 난 우수한 아동은 제외됨
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단순무선표집(1)
1. 모집단 내의 개별적인 관찰이나 개인이 표본으
로 선택될 확률이 동일하고 각 각의 선택이 서로
간에 영향을 미치지 않도록 표본을 추출하는 방
식




대치적 혹은 환원 표집
비대치적 또는 비환원적 표집
난수표의 사용
컴퓨터에서 난수를 발생하여 줌
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단순무선표집(2)
1. 장점
 모집단의 모든 요소가 표본으로 추출될 확률이 동일하
여 편파의 가능성이 희박하다
 모집단에 대한 사전지식이 필요없다
 표본오차의 계산이 용이하다
 적용이 용이하다
 다른 표집방법과 쉽게 결합하여 사용할 수 있다.
2. 단점
 활용하기가 매우 어렵다
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체계적 무선표집
1. 완전 무선 표집 대신 사용하는 방법이다
2. 모집단의 크기가 유한하고 명단을 가지고 있는 경우 사
용한다
3. 50000명에서 500명을 표집하는 경우
 표본 목록에서 첫번째 대상자를 무선으로 선택한다.
 선택된 위치에서 100번째에 해당되는 대상자를 선택한다.
 이 방법으로 500명에 도달할때 까지 반복한다.
4. 장점
 쉽게 사용할 수 있으며, 표본의 대표성이 보장된다
 모집단의 배열이 일정한 경향성을 가진다면 대표성에 심각한 영향
을 미칠 수 있다.
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층화무선표집(1)
1. 대표성이 있는 표본을 얻기 위해서 모집단을 동
질적인 작은 집단으로 나누어 표집하는 방법
2. 유층표집(stratified sampling)이라고 하기도 함
3. 하위 집단의 집단 구성비가 다르다면 여기에 맞
추어 표집해야 한다
4. 이 과정을 통하여 전체지역을 잘 대표하는 표본
을 추출 할 수 있다
5. 비례 층화 무선표집
6. 비비례 층화 무선표집
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층화무선표집(2)
비례 층화표집
만 3세
만 4세
만 5세
전체
만 3세
만 4세
만 5세
전체
남자
여자
1200
1700
2000
4900
1300 2500
2000 3700
1800 3800
5100 10000
남자
여자
12
17
20
49
13
20
18
51
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비비례 층화표집
전체
전체
25
37
38
100
만 3세 만 4세 만 5세
전집
200
800 2100
만 3세 만 4세 만 5세
전집
100
100
100
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층화무선표집(3)
1. 장점
 시간, 비용, 그리고 노력이 절약되어 능률적이다
 중요한 집단을 모두 표본에 포함시킬 수 있다
 동질적 대상의 경우 표본 수를 줄여도 정확성은 떨어지
지 않는다
2. 단점
 층화시 모집단에 대한 지식이 요구된다
 층화시 초점을 어디에 맞추느냐에 따라서 다른 표집이
나타날 수 있다
 모집단의 목록 혹은 명부가 필요하다
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집락표집(1)
1. 모집단의 명단을 모두 구할 수 없는 경우가 있다
 유치원의 명단을 구하기는 쉽지만, 유치원 재원생 모두의 명단을
구하기 어렵다
2. 이 경우 사용할 수 있는 것이 집락표집
3. 표집의 단위가 개인이 아니라 지역, 혹은 행정구역 같은
것이 사용된다
30명
모두 사용
대구의 유아교육기관
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남구의 전체 유아교육기관
튼튼 유치원
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집락표집(2)
1. 장점
 사용이 매우 쉽다
 효율적이고 비용이 적게 든다
2. 단점
 하부집단이 크기가 다를 수 있으므로 편파된 표본이 형
성될 수 있다
 따라서 표본의 수를 충분히 크게 하여야 한다
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비확률 표집(1)
1. 조사자가 주관적으로 모집단을 대표하는 표본을
선정하는 표집과정
2. 모집단이 더무 방대하거나 무선표집을 할 수 있
는 근거가 적은 경우에 사용한다
3. 표집에 편리하지만 표집오차를 계산할 수 없다
4. 연구의 일반화에 오류가 생길 수 있으므로 이를
이용하는 것은 최소화해야 한다
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비확률표집(2)
1. 임의표집
 모집단에 대한 정보가 전혀 없거나 모집단의 구성요소간의 차이가
없다고 판단될 때 사용
 연구자의 편의대로 표본을 선정하는 것
 연구문제를 제기하거나 가설을 설정하기 위한 탐색적 연구에서만
사용한다
2. 판단표집
 전문가의 판단에 의해 모집단을 대표하는 표본을 뽑는 방법
 초보자는 사용할 수 없음
3. 할당표집
 연구자가 모집단의 연령별, 성별, 지역별 구성비율에 대하여 사전
지식을 가진 경우 사용가능
 비확률 표집 중에서 가장 대표성이 높은 방법
 잘 사용하면 경우에 다라서 확률표집보다 더 효과적임
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표본의 크기
1. 표본이 클수록 표집오차의 폭은 줄어든다
2. 조사연구는 실험연구보다 표본이 커야 한다
3. 표본집단이 하위 집단으로 나누어 비교될 때 충
분한 크기의 표본이 선정되도록 해야 한다
4. 우편으로 조사할 경우 회수율이 30%미만이므로
이를 고려하여 표본수를 결정하라
5. 피험자의 활용가능성과 비용은 적절한 표본의
크기를 결정하는데 중요하게 고려되어야 한다
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측정의 정의
1.
2.
3.
4.
일정한 규칙에 따라 숫자를 할당하는 것
절대적 측정은 존재하지 않는다
측정은 일정한 규칙에 따라 이루어 진다
상대적인 관계가 정확한 수준에서 이루어져야
한다
5. 양적인 측정 뿐만 아니라 질적인 측정도 있다
 운동선수의 등번호
 체중계의 숫자
 의미가 각각 다르다
6. 따라서 척도의 수준을 이해 하여야 한다
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척도의 수준(1)
•
Nominal Scale(명명척도)




사물을 구분하기 위하여 이름을 부여하는 척도
등가정보 : 같다, 다르다
분류척도
상호 배타적이고 포괄적(mutually exclusive and
exhaustive), 일대일 변화
 성별, 이름, 인종, 색깔 등
 연산은 불가능
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척도의 수준(2)
1.Ordinal Scale(서열척도)
 측정치간의 순위를 나타냄
 단조 감소 함수 혹은 단조 증가 함수
 성적, 직위, 계급 등
점수
등위와 원점수간의 관계
(단조 감소 함수)
등위
1
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2
3
4
5
6
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척도의 수준(3)
1. Interval Scale(동간척도)
 똑같은 간격에 똑같은 단위를 부여함으로 동간성을 가
진다.
 임의영점과 임의단위를 가지고 있다. 다시 말해서 절대
영점과 절대 단위를 가지고 있지 않다.
 덧셈법칙은 성립하나 곱셈법칙은 성립하지 않음
 대표적인 예로 온도, 학업성취점수 등을 들 수 있다.
F  32  1.8C
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80 C 176 F

40 C 104 F
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척도의 수준(4)
1. Ratio Scale(비율척도)
 동간성을 지니고 있음
 절대영점과 임의단위를 가지고 있다.
 덧셈법칙, 곱셈법칙 모두를 사용할 수 있다.
2. Absolute Scale(절대척도)




절대영점과 절대단위를 가지고 있다.
덧셈법칙, 곱셈법칙 모두 적용된다.
예로서 자동차 수, 사람의 수 등이 있다.
학자에 따라 비율척도에 포함시키기도 한다.
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유아행동의 측정치와 지수(1)
1.
2.
아동은 성인과는 달리 자신의 의사를 정확하게 표현하는 것에 문제
아동으로부터 직접 언어적 진술이나 응답을 받은 것은 신뢰도에 문
제가 있음
3. 따라서 아동연구에서는 간접적 측정이 이루어짐
4. 단일한 하나의 행동만 관찰하여 판단하는 것은 문제가 있을 수 있음
5. 지수를 사용하는 것이 좋음
 둘 이상의 다른 수치들이 합성된 수치
 관찰결과를 요약하거나 간략히 표현하기 위하여 사용
 비교하기 힘든 것을 비교하게 해준다.
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유아행동의 측정치와 지수(2)
빈도
•특정행동이 몇 번 발생하는지에 연구자가 관심을 가지고 있는 경우
•사회과학에서 빈도 측정 시 특정행동에 대하여 세밀한 정의가 필요
•최근에는 비디오를 촬영한 후 전문가들이 모여서 평정한다.
반응 크기
반응 강도
•특정한 반응의 양적인 면을 평가하는 것
•dB로 측정한 웃음소리의 크기, 당뇨환자의 혈당량, 한끼의 식사량
기간
•특정 반응이 나타나서 끝날 때 까지 지속되는 기간
•아이들이 우는 시간, TV시청시간, 눈맞춤 시간, 공부한 시간 등
반응시간
•특정자극이 제시된 후 연구자가 원하는 반응이 나타날 때 까지 의 기간
•장애물 제시 후 정차까지의 시간, 청기 백기 게임
비
•하나의 점수를 다른 점수와 분수 혹은 소수형태로 바꾸어 나타내는 것
•비교 하기 힘든 수치를 비교 가능할 수 있게 해준다
•범위는 0~1.0 혹은 -1.0~+1.0 사이의 값을 가짐, 성비
비율 : 일반적으로 전체 사상을 분
모로, 관심사상을 분자로 둔다
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백분율 : 비율에 100을 곱해주어서 알아
보기 편리하게 한 것 하지만 해석에 주
의해야 함
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