Introduction to sampling: 샘플링

데이터 분석에서 샘플링(Sampling)은 전체 모집단에서 일부 데이터를 선택하여 분석하는 과정이다. 샘플링은 데이터 과학과 통계학에서 필수적인 개념이며, 특히 방대한 데이터를 다루는 현대의 데이터 분석에서 중요한 역할을 한다.

 

샘플링과 통계적 접근

이전에 기술 통계(Descriptive Statistics)와 추론 통계(Inferential Statistics)의 차이에 대해 간략히 설명한 적이 있다.

• 기술 통계는 평균, 표준편차와 같은 값을 계산하여 데이터의 주요 특징을 요약하는 방법이다.
• 추론 통계는 샘플 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하거나 예측하는 방법이다.

이번에는 샘플과 모집단(Population) 간의 관계를 좀 더 깊이 있게 살펴보고, 데이터 분석에서 대표성(Representativeness)이 왜 중요한지 알아본다.

 

샘플링이 중요한 이유

https://www.dataquest.io/blog/what-is-data-sampling-and-how-is-it-used-in-ai/

 

데이터 분석에서 샘플링을 사용하는 주된 이유는 다음과 같다.

1. 시간 절약: 모든 데이터를 수집하는 데 시간이 너무 많이 걸릴 수 있다.
2. 비용 절감: 모집단 전체 데이터를 확보하는 것은 비용이 많이 들 수 있다.
3. 실용성: 분석할 데이터가 방대할 경우, 전체 데이터를 다룰 수 없기 때문에 일부 샘플을 활용하는 것이 현실적이다.

예를 들어, 한 도시에서 노트북 사용률을 조사한다고 가정하자.

• 모든 주민을 조사하는 방법
  • 도시의 모든 주민을 대상으로 설문조사를 진행한다.
  • 연락처를 확보하는 것부터 설문을 진행하는 과정까지 엄청난 비용과 시간이 소요된다.
• 샘플을 이용하는 방법
  • 일부 주민을 선정해 설문을 진행한다.
  • 샘플 데이터를 통해 모집단의 노트북 사용률을 추정할 수 있다.

이처럼, 샘플링은 더 적은 시간과 비용으로 모집단의 특성을 분석할 수 있는 효과적인 방법이다.

 

샘플링에서 가장 중요한 것은 샘플이 모집단을 정확하게 반영해야 한다는 점이다. 대표성 있는 샘플을 확보해야만 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있다.

 

대표성이 부족한 샘플이 주는 문제

1. 편향된 결과
   • 예를 들어, 위의 노트북 사용 설문조사에서 컴퓨터 과학자들만을 대상으로 설문을 진행한다고 가정하자.
   • 이 경우 샘플이 모집단을 제대로 반영하지 못한다.
   • 컴퓨터 과학자들은 일반 시민보다 노트북을 사용할 확률이 높기 때문에, 이 샘플을 기반으로 노트북 사용률을 추정하면 실제보다 높게 나올 것이다.
2. 잘못된 결론
   • 미국 성인 남성의 평균 키를 조사한다고 가정하자.
   • 만약 샘플을 프로 농구 선수들만을 대상으로 선정한다면, 평균 키는 실제보다 훨씬 높게 측정될 것이다.
   • 이러한 샘플은 모집단을 제대로 반영하지 못하므로, 분석 결과는 신뢰할 수 없게 된다.

 

대표적인 샘플을 얻는 방법

대표성 있는 샘플을 확보하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있다.

1. 무작위 샘플링(Random Sampling): 모집단에서 무작위로 샘플을 선택하여 편향을 최소화하는 방법이다.
2. 층화 샘플링(Stratified Sampling): 모집단을 특정 기준(예: 성별, 연령대 등)으로 층(layer)으로 나누고, 각 층에서 무작위로 샘플을 선택하는 방법이다.
3. 체계적 샘플링(Systematic Sampling): 모집단의 특정 간격마다 데이터를 선택하는 방법이다.
4. 군집 샘플링(Cluster Sampling): 모집단을 여러 개의 그룹으로 나눈 후, 일부 그룹을 선택해 전체 데이터를 수집하는 방법이다.

 

대표적인 샘플이 데이터 분석에 미치는 영향

데이터 분석에서 대표적인 샘플을 확보하는 것은 필수적이다. 아무리 정교한 머신러닝 모델을 적용하더라도 샘플이 모집단을 정확히 반영하지 못하면 모델의 예측력도 떨어질 수밖에 없다.

 

어떤 데이터 분석가는 이런 말을 했다.

“좋은 모델이라도 나쁜 샘플을 극복할 수 없다.”

 

즉, 샘플이 부정확하면 모델의 결과도 부정확하다. 따라서 데이터 분석에서는 샘플 선정 과정이 분석 결과만큼이나 중요하다.

 

결론

샘플링은 데이터 분석에서 필수적인 과정이며, 대표성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다.

• 샘플링은 모집단의 특성을 분석하는 데 드는 시간과 비용을 절감할 수 있다.
• 대표성이 부족한 샘플을 사용하면 편향된 결과와 잘못된 결론을 초래할 수 있다.
• 대표적인 샘플을 얻기 위해서는 무작위 샘플링, 층화 샘플링, 체계적 샘플링, 군집 샘플링 등의 방법을 활용할 수 있다.
• 좋은 데이터 샘플 없이는 좋은 분석 결과를 얻을 수 없으며, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 없다.

데이터 분석을 할 때 샘플링 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하고, 대표성 있는 샘플을 확보하는 것이 가장 중요한 첫걸음이다.