예를들어 2회 이상 방문하신 남성고객과 여성고객의 평균매출금액을 비교한다고 할때 여기서 모집단은 2회이상 방문한 남성고객의 평균매출과 2회이상 방문한 여성고객의 평균매출이 된다. 모든 데이터를 확인하여 얼마나 차이가 있는지 두개의 집단을 비교 분석 할 수 있을지 모른다. 전수조사를 하는것보다 전체 모집단에서 일부분을 추출하여(표본집단) 그 차이를 비교하면 알수 있다. 하지만 전수조사와 같이 100% 정확하다고 말할 순 없다. 표본 집단은 이렇게 모집단을 대표할 수 있는 부분집합이라고 할 수 있는데 비록 정확도가 떨어지긴 하지만 설계하는 방법에 따라 표준집단을 통해 모집단의 특성을 99% 혹은 그 이상의 신뢰도를 가지고 추정할 수 있다.
통계학은 이렇게 실질적, 경제적 또는 그 외 다른 이유로 그 값을 모두 측절할 수 없는 모 집단이 있다고 할 때, 허용될 수 있는 오차 또는 신뢰도를 만족할 수 있는 최소한의 표본을 추출한 후 표본 집단에서 관측 또는 측적된 값으로 모집단의 특성을 추정하는 방법 이라고 할 수 있다. 모집단의 특성을 나타내는 중요한 수치로 평균, 중앙값, 표준편차등의 값이 있다.
표본집단을 추출할 때에는 아래와 같은 사항을 반드시 고려
1) 추출할 표본집단의 크기 ( Sample Size )
2) 표본 추출 방법 ( Sampling Method )
일반적으로 표본을 추출할때는 무작위 표본 추출(Random Sampling)을 사용한다. 서로 관련성이 없는 표본만을 추출하는 것을 의미 함.
[이미지출철-췌인양의블러그]
* 사전적의미
모집단(population) : 통계적인 관찰의 대상이 되는 집단 전체
표본(Sample) : 전체 모집단의 축도 또는 단면이 된다는 가정하에서 모집단에서 선택된 모집단 구성단위이 일부
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