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표본설계및표본추출

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최초등록일 2023.05.03 최종저작일 2023.05
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표본설계및표본추출
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    목차

    1. 주요용어
    2. 모집단
    3. 전수조사와 표본조사
    4. 표본
    5. 표본 선정 기준
    6. 선정기준과 제외기준
    7. 표본추출
    8. 표본추출의 주요절차
    9. 표출 유형의 결정
    10. 표본 크기의 결정하는데 고려해야 할 점
    11. 표본추출방법
    12. 확률표출법
    13. 비확률표출법
    14. 눈덩이표출법
    15. 의도표출법
    16. 표본의 크기
    17. 표본조사의 장단점
    18. 대상자의 모집과 유지
    19. 참고문헌

    본문내용

    모집단 : 연구결과를 일반화시키고자 하는 연구의 대상 전체
    표본 : 모집단을 대표할 수 있는 단위가 작은 실제 연구대상 집단
    확률적 표집 : 연구자의 영향이 개입되지 않고 무작위로 표본을 추출
    비확률적 표집 : 연구자의 의도가 개입되어 상항적 편의에 따라 표본을 추출
    유의수준 : 제1종 오류를 허용하는 수준
    검정력 : 제 2종 오류를 범하지 않을 확률
    효과크기 : 독립변수와 종속변수와의 관계의 강도 혹은 크기
    무작위 오차 : 동일한 표본의 각 대상자 측정갑과 모집단의 대표 측정값 간에 생기는 차이
    표본 추출과정에서 무작위 조건이 지켜지지 않으면서 특정 성향으로 몰리게 되어 야기되는 모집단과의 차이
    계층 : 표본 추출단위의 특성에 따라 하나 또는 그 이상으로 분류한 모집단의 상호 배타적인 그룹
    표본 오차 : 표본 통계량과 모집단 모수의 차이를 표본 오차

    참고자료

    · 이은옥 외 (2022) 간호연구와 통계분석 수문사
    · 고명숙 외 ( 2012) 간호연구 따라잡기 수문사
    · 이지아 (2018) 자기주도적 실천학습을 위한 스마트 간호연구 대한나래출판사
    · 김문실 외 (2018) 알기쉬운 간호연구방법론 학지사메디컬
    · 이해정 외 (2017) 건강전문가를 위한 연구방법론 군자출판사
    · 어용숙 외 (2022) 간호연구 및 통계
    · 김금이 외 (1999) 간호연구방법론
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    • 1. 모집단
      모집단은 연구 대상이 되는 전체 집단을 의미합니다. 모집단을 정확히 정의하고 이해하는 것은 연구 설계와 결과 해석에 매우 중요합니다. 모집단의 특성을 잘 파악하고 대표성 있는 표본을 추출하는 것이 중요합니다. 모집단의 크기, 구성, 분포 등을 고려하여 적절한 표본 추출 방법을 선택해야 합니다. 이를 통해 연구 결과의 일반화 가능성을 높일 수 있습니다.
    • 2. 확률적 표집
      확률적 표집은 모집단에서 무작위로 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 하며, 통계적 추론을 가능하게 합니다. 확률적 표집에는 단순 무작위 표집, 층화 표집, 집락 표집 등 다양한 방법이 있습니다. 각 방법의 장단점을 고려하여 연구 목적과 상황에 맞는 적절한 표집 방법을 선택해야 합니다. 확률적 표집은 연구 결과의 일반화 가능성을 높이고 편향을 최소화할 수 있습니다.
    • 3. 유의수준과 검정력
      유의수준과 검정력은 통계적 가설 검정에서 매우 중요한 개념입니다. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 제1종 오류(거짓인 것을 참으로 판단하는 오류)를 범할 확률을 의미합니다. 검정력은 대립가설이 참일 때 이를 올바르게 판단할 확률을 의미합니다. 연구자는 연구 목적과 상황에 따라 적절한 유의수준과 검정력을 설정해야 합니다. 이를 통해 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 높일 수 있습니다.
    • 4. 표본 추출과정
      표본 추출 과정은 연구 결과의 신뢰성과 타당성에 큰 영향을 미칩니다. 연구자는 모집단의 특성을 잘 파악하고, 연구 목적에 맞는 적절한 표본 추출 방법을 선택해야 합니다. 표본 추출 과정에서는 표본의 대표성, 편향, 오차 등을 고려해야 합니다. 또한 표본 추출 과정을 체계적으로 기록하고 보고하여 연구의 재현성을 확보해야 합니다. 이를 통해 연구 결과의 신뢰성과 일반화 가능성을 높일 수 있습니다.
    • 5. 표본 설계 및 추출 방법
      표본 설계와 추출 방법은 연구 결과의 신뢰성과 타당성에 큰 영향을 미칩니다. 연구자는 모집단의 특성, 연구 목적, 자원 및 예산 등을 고려하여 적절한 표본 설계와 추출 방법을 선택해야 합니다. 확률적 표집 방법은 표본의 대표성을 높이고 통계적 추론을 가능하게 합니다. 비확률적 표집 방법은 특정 목적을 위해 표본을 선택할 때 유용할 수 있습니다. 연구자는 표본 설계와 추출 과정을 체계적으로 기록하고 보고하여 연구의 재현성을 확보해야 합니다.
    • 6. 표본 크기 결정
      적절한 표본 크기를 결정하는 것은 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 확보하는 데 매우 중요합니다. 표본 크기는 연구 목적, 모집단의 특성, 예상되는 효과 크기, 유의수준, 검정력 등을 고려하여 결정해야 합니다. 표본 크기가 너무 작으면 통계적 검정력이 낮아져 연구 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있습니다. 반면 표본 크기가 너무 크면 연구 비용과 시간이 증가할 수 있습니다. 연구자는 이러한 요인들을 균형있게 고려하여 적절한 표본 크기를 결정해야 합니다.
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      이 문서는 표본설계 및 표본추출에 대한 핵심 개념과 방법론을 체계적이고 상세히 다루고 있어, 연구 설계 및 수행에 필요한 실용적인 지침을 제공하고 있습니다.
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