2장. 모집단과 표본

2.1 데이터 분석의 목적과 알고자 하는 대상

데이터 분석의 첫 번째 단계는 분석의 목적과 분석 대상을 명확히 정의하는 것입니다.
우리가 알고 싶은 것이 ‘전체 집단’인지, 아니면 그 일부인 ‘표본’인지에 따라 분석 방법과 해석이 달라집니다.

예시 상황

• 어떤 음료 회사가 신제품 만족도를 조사하려고 함.

• 국내 전체 소비자가 모집단이며, 조사에 응답한 일부 사람들이 표본입니다.

  구분	만족	불만족
  표본(100명)	70%	30%
  모집단(추정)	68%	32%

표본의 결과를 바탕으로 모집단의 만족도를 추정합니다.

2.2 모집단(Population)

• 모집단이란 우리가 관심 있는 조사 대상의 전체 집합을 말합니다.
  • 예: 대한민국 성인 남녀, 전 세계 스마트폰 사용자, 한 회사의 모든 고객.
• 특징
  • 모집단 전체를 조사하는 것을 전수조사(census)라고 합니다.
  • 시간과 비용이 많이 소요됨.
  • 전체를 파악하면 오차가 거의 없지만, 현실적으로 어려움.

2.3 표본(Sample)

• 표본은 모집단에서 추출한 일부 집단입니다.
• 표본을 이용하는 이유:
  • 효율성: 전체를 조사하는 데 드는 비용과 시간을 절약.
  • 실현 가능성: 모집단 전체에 접근이 불가능한 경우가 많음.
  • 빠른 의사결정: 표본 결과로 빠르게 추정 가능.
• 좋은 표본의 조건
  • 대표성(Representativeness): 모집단을 잘 반영해야 함.
  • 무작위성(Randomness): 편향을 줄이기 위해 무작위로 추출

2.4 전수조사 vs 표본조사 비교 표

구분	전수조사(Census)	표본조사(Survey)
대상	모집단 전체	모집단의 일부
소요 시간	길다	짧다
비용	높다	낮다
오차 가능성	거의 없음	표본오차 존재
활용 예시	인구총조사, 기업 전사 조사	여론조사, 시장조사

2.5 표본추출 방법

• 확률표본추출(Probability Sampling)
  모든 모집단 구성원이 표본으로 선택될 확률이 동일.

  • 단순랜덤추출(Simple Random Sampling)
  • 계통추출(Systematic Sampling)
  • 층화추출(Stratified Sampling)
  • 집락추출(Cluster Sampling)

• 비확률표본추출(Non-probability Sampling)
  연구자가 의도적으로 선택하는 방법.

  • 편의추출(Convenience Sampling)
  • 판단표본추출(Judgment Sampling)