Chp10. 통계표본의 사용

본론
통계는 데이터를 다룬다 데이터는 어디에서 오는가?

모집단,전체
모집단:전체
표본:일부

표본 선택시 유의사항
모집단에 가장 흡사한것을 고르게 한다
표본이 잘못되면 결과가 모집단과 다른양상을 보인다

***문제는 표본이 잘못된것을 표본선정 중에는 알기가 어렵다는것이다**

표본 설계 방식
1.목표 모집단 정의(Target population)
표본을 어디에서 고를지 정의하는단계, 명확한 기준이 있어야한다
2.표본 단위 정의
3.표본들의 정의(sample frame )
표본에 번호나 이름을 붙힌다

**잘못된 표본으로 조사하는 시간,비용이 실제로 드는 비용보다 크다**
편향(bias) 된 결과가 나올수 있다

편향(bias)의 뿌리
1.일부 항목을 베제한 표본, 잘못된 단위 , 표본 단위가 실제로는 표본에 들어가지 않는다
잘못된 설문조사 등의 결과

***설문지 에서의 데이터 편향***
설문조사에서 문항이 극단적으로 치우치는 문항이 아니라면 대부분 사람들은 문항에 "동의"한다고 선택함

표본 추출의 방법
1.단순 무작위 추출
복원추출 : 표본으로 사용하고 다시 모집단에 넣는것
비복원 추출: 표본으로 사용후 다시 넣지 않음
ex)제비뽑기 , 난수발생기

2.계층화 추출
모집단을 비슷한 특징을 가지는 단위의 층으로 구분
군집추출: 모집단을 가능한 서로 비슷한 여러개의 군집으로 나눈것
계층 추출: 임의의수 k를 선택후 k번째 할목을 선택하는것