표본추출에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
사회복지조사론- ①개인과 집단은 물론 조직도 표본추출의 요소가 될 수 있다.
- ②표본추출단위와 분석단위가 일치하지 않을 수 있다.
- ③전수조사에서는 모수와 통계치 구분이 불필요하다.
- ④표본의 대표성은 표본오차와 정비례한다.
- ⑤양적연구에서 표본의 크기가 클수록 유의미한 결과를 얻는데 유리하다.
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ④ — 표본의 대표성이 높을수록 모집단의 특성을 정확히 반영하므로 표본오차는 작아집니다. 따라서 대표성과 표본오차는 정비례가 아니라 반비례 관계를 이룹니다.
선지별 오답 이유
- ① 표본추출의 요소는 분석 대상이 되는 기본 단위로, 연구 목적에 따라 개인은 물론 가족과 같은 집단, 복지관이나 기업 같은 조직도 추출 단위이자 요소가 될 수 있습니다.
- ② 표본을 추출하는 단위와 실제 연구에서 분석하는 단위는 일치할 수도 있지만, 가구를 추출하여 가구원을 조사·분석하는 경우처럼 서로 다를 수 있습니다.
- ③ 전수조사는 모집단 전원을 빠짐없이 조사하므로 표본에서 계산되는 통계치가 곧 모집단의 참값인 모수가 되어 둘을 구분할 실익이 없습니다.
- ④ 표본의 대표성이 높을수록 표본이 모집단을 더 정확하게 반영하므로 표본 통계치와 모수 간의 차이인 표본오차는 감소합니다. 따라서 대표성과 표본오차는 정비례가 아니라 반비례 관계입니다.
- ⑤ 표본의 크기가 커질수록 표준오차가 줄어들어 가설 검정의 검정력이 높아지므로, 실제 존재하는 차이나 효과를 통계적으로 유의미하게 발견하는 데 유리합니다.
관련 개념
표본추출은 모집단 전체를 조사하기 어려울 때 모집단을 대표할 수 있는 일부 대상을 선정하는 절차입니다.
표본의 대표성이 확보되어 표본이 모집단의 특성을 정확하게 반영할수록, 표본 통계치와 모집단 모수의 차이인 표본오차는 줄어듭니다.
따라서 표본의 크기와 대표성을 높이는 설계는 통계적 추론의 타당도와 신뢰도를 확보하는 핵심 요건입니다.
표본의 대표성이 확보되어 표본이 모집단의 특성을 정확하게 반영할수록, 표본 통계치와 모집단 모수의 차이인 표본오차는 줄어듭니다.
따라서 표본의 크기와 대표성을 높이는 설계는 통계적 추론의 타당도와 신뢰도를 확보하는 핵심 요건입니다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과