소개
세계에서 통계에서는 모집단의 대표 데이터를 얻기 위해 샘플링 기술을 사용하는 것이 일반적입니다. 두 가지 일반적인 기술은 계층화 샘플링과 클러스터 샘플링입니다. 둘 다 고유한 특징이 있으며 서로 다른 상황에서 사용됩니다. 다음으로, 각 기술이 어떻게 구성되어 있는지, 그리고 이들 간의 차이점은 무엇인지 살펴보겠습니다.
계층화된 샘플링
층화 샘플링은 모집단을 여러 계층 또는 하위 그룹으로 나눈 다음 각 계층에 단순 무작위 샘플링 기술을 적용하는 것으로 구성됩니다. 이러한 방식으로 각 계층이 샘플에 표시되고 보다 정확하고 균질한 샘플을 얻을 수 있습니다.
예
도시의 스포츠 선호도에 대한 연구를 한다고 가정해 보겠습니다. 인구를 연령과 성별에 따라 여러 계층으로 나눌 수 있습니다. 그런 다음 각 계층에 단순 무작위 샘플링을 적용하여 전체 모집단의 대표 표본을 얻습니다.
클러스터 샘플링
군집 표본 추출에서는 인구 단위를 그룹 또는 군집으로 나누고 지정된 수의 이러한 그룹을 무작위로 선택하여 표본에 포함시킵니다. 그런 다음 선택한 그룹의 모든 단위를 사용하여 샘플을 구성합니다. 이 기술은 모집단의 각 개인에 대한 데이터를 사용할 수 없지만 각 그룹에 대해서는 데이터를 사용할 수 있는 경우 유용합니다.
예
우리가 한 지역의 교육 질에 관한 연구를 한다고 가정해 보겠습니다. 학생을 개별적으로 표본 추출하는 대신, 해당 지역에 있는 일정 수의 학교를 무작위로 선택한 다음 해당 학교에서 학생 표본을 추출할 수 있습니다.
계층화 샘플링과 클러스터 샘플링의 차이점
- 층화 샘플링은 모집단을 여러 계층으로 나누는 반면, 군집 샘플링은 모집단을 그룹 또는 군집으로 나눕니다.
- 계층화 샘플링은 각 계층에서 단순 무작위 샘플링 기법을 사용하는 반면, 클러스터 샘플링은 샘플에 포함할 그룹을 무작위로 선택합니다.
- 계층화 표본추출은 각 계층의 동질적이고 대표적인 표본을 얻고자 할 때 사용되는 반면, 군집 표본추출은 데이터를 개별적으로 얻을 수 없고 그룹별로 얻을 수 있을 때 유용합니다.
결론
요약하면, 계층화된 표본 추출과 군집 표본 추출은 인구의 대표 표본을 얻는 데 통계 분야에서 유용한 기술입니다. 둘 다 고유한 특징이 있고 서로 다른 상황에서 사용되므로 각 기술의 구성 요소와 차이점이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.
저는 기술과 DIY에 열정을 갖고 있는 컴퓨터 엔지니어 Sebastián Vidal입니다. 게다가 나는 다음의 창조자이다. tecnobits.com에서는 모든 사람이 기술에 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 튜토리얼을 공유합니다.