Sampling Methods: 샘플링 방법

데이터 분석 과정에서 표본 데이터를 수집할 때, 많은 경우 확률 샘플링 방법을 사용한다. 이전 글에서 확률 샘플링과 비확률 샘플링의 차이를 간단히 살펴보았다. 이번에는 확률 샘플링의 구체적인 방법 네 가지와 각 방법의 장단점에 대해 정리한다.

 

확률 샘플링이란?

확률 샘플링은 모집단의 모든 구성원이 무작위로 선택될 기회를 동일하게 갖는 샘플링 방식이다. 무작위성을 기반으로 하므로, 모집단의 대표성을 확보할 수 있는 가능성이 크다. 대표성이 높은 표본은 신뢰성 있는 추론을 가능하게 한다.

확률 샘플링에는 다음과 같은 네 가지 주요 방법이 있다.

• 단순 무작위 샘플링 (Simple Random Sampling)
• 층화 무작위 샘플링 (Stratified Random Sampling)
• 군집 무작위 샘플링 (Cluster Random Sampling)
• 계통 무작위 샘플링 (Systematic Random Sampling)

각 방법의 개념과 예시, 장단점을 알아보자.

 

1. 단순 무작위 샘플링 (Simple Random Sampling)

https://www.investopedia.com/terms/s/simple-random-sample.asp

 

단순 무작위 샘플링은 모집단의 모든 구성원에게 동일한 선택 기회를 부여하여 무작위로 표본을 추출하는 방법이다. 무작위 번호 생성기(random number generator) 등을 사용하여 샘플을 뽑는다.

 

예시:
한 회사의 직원 1,000명을 대상으로 설문조사를 하려 한다. 각 직원에게 1번부터 1,000번까지 번호를 부여한 뒤, 무작위로 100명을 선택하여 표본으로 삼는다.

장점:

• 모집단을 공정하게 반영할 가능성이 높다.
• 편향이 적고 신뢰성 있는 결과를 제공한다.

단점:

• 샘플 크기가 충분히 크지 않으면 특정 집단이 과소대표될 수 있다.
• 실행에 시간과 비용이 많이 들 수 있다.

 

2. 층화 무작위 샘플링 (Stratified Random Sampling)

https://www.investopedia.com/terms/stratified_random_sampling.asp

 

모집단을 공통된 특성에 따라 여러 개의 하위 집단(층, strata)으로 나눈 뒤, 각 층에서 무작위로 샘플을 추출하는 방법이다.

 

예시:
고등학생의 주말 공부 시간을 조사하려 한다. 학생들을 나이에 따라 14세, 15세, 16세, 17세 그룹으로 나눈 후, 각 나이 그룹에서 일정 수의 학생을 무작위로 뽑는다.

 

장점:

• 모든 하위 그룹을 포함하므로, 보다 정확한 분석이 가능하다.
• 소수 집단의 의견도 반영할 수 있다.

단점:

• 적절한 층을 정의하려면 모집단에 대한 사전 지식이 필요하다.
• 분류 기준이 적절하지 않으면 오히려 대표성이 낮아질 수 있다.

 

3. 군집 무작위 샘플링 (Cluster Random Sampling)

https://www.geeksforgeeks.org/cluster-random-sampling/

 

모집단을 여러 개의 집단(군집, cluster)으로 나누고, 이 중 몇 개 군집을 무작위로 선택하여 해당 군집의 모든 구성원을 조사하는 방법이다.

 

예시:
전 세계 10개 도시에 지사가 있는 다국적 기업의 직원을 대상으로 조사를 한다고 가정한다. 이 중 3개 도시의 지사를 무작위로 선택하고, 선택된 지사의 모든 직원을 조사한다.

 

장점:

• 모집단이 크고 분산되어 있는 경우에 효과적이다.
• 시간과 비용을 줄일 수 있다.

단점:

• 선택된 군집이 전체 모집단을 충분히 반영하지 못할 수 있다.
• 과도한 집단 내 유사성이 문제가 될 수 있다.

 

4. 계통 무작위 샘플링 (Systematic Random Sampling)

https://www.investopedia.com/terms/s/systematic-sampling.asp

모집단의 모든 구성원을 일정한 순서로 정렬한 후, 무작위 시작점을 정하고 일정한 간격으로 표본을 추출하는 방법이다.

 

예시:
지역 대학의 재학생 명단을 알파벳순으로 정렬한 후, 무작위로 시작점을 하나 정하고, 5번째마다 학생을 선택해 샘플을 구성한다.

 

장점:

• 구현이 간단하고 빠르다.
• 모집단 목록이 있다면 매우 효율적이다.

단점:

• 모집단의 크기를 알아야 간격을 설정할 수 있다.
• 특정 간격이 주기적 패턴과 일치하면 표본에 편향이 생길 수 있다.

 

요약

https://www.scribbr.com/methodology/sampling-methods/

 

샘플링 방법	특징	장점	단점
단순 무작위(Simple Random)	모든 구성원이 동일한 확률로 선택됨	대표성, 공정성	실행 비용과 시간
층화 무작위(Stratified Random)	그룹별로 샘플 추출	하위 그룹 분석 가능	적절한 층 선택이 어려움
군집 무작위( Cluster Random)	집단 단위로 샘플 선택	비용 효율적	대표성 부족 가능성
계통 무작위( Systematic Random)	정해진 간격으로 선택	간단하고 빠름	간격 설정 오류 가능성

 

마무리

확률 샘플링은 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 도와주는 효과적인 방법이다. 각 방법은 상황에 따라 장단점이 다르므로, 분석 목적과 데이터 환경에 맞게 적절한 방식을 선택하는 것이 중요하다. 다음 글에서는 비확률 샘플링 방법에 대해 알아본다.