표집오차 - Welfarechi

표집오차(Sampling Error, 표본오차)는 모집단 전체를 조사하지 않고 그중 일부인 '표본(Sample)'만 뽑아서 조사하기 때문에 발생하는 통계적 수치의 차이를 말합니다.

아무리 표본을 과학적이고 무작위로 잘 뽑아도, 표본은 모집단과 100% 똑같을 수 없기 때문에 발생하는 '필연적인 오차'입니다.

1. 표집오차의 핵심 공식

"표집오차 = 모수(모집단의 진짜 값) - 통계치(표본을 통해 얻은 값)"

대한민국 전체 성인의 진짜 평균 키(모수)가 170cm인데, 내가 무작위로 1,000명을 뽑아 조사한 평균 키(통계치)가 171cm가 나왔다면, 이때 발생한 차이인 $+1cm가 바로 표집오차입니다.

2. 표집오차의 크기를 결정하는 3대 요인

요인	조건	표집오차의 변화	이유
표본의 크기	표본의 수가 많아질수록	작아진다	표본을 많이 뽑아 대규모로 조사할수록 모집단의 원래 모습에 가까워지기 때문입니다(표본의 크기가 모집단의 크기와 같아지면 표집오차는 0이 됨).
모집단의 동질성	모집단이 비슷할수록	작아진다	구성원들이 다 비슷비슷하면(동질적) 누구를 뽑아도 결과가 비슷하므로 오차가 적습니다. 반대로 너무 다양하면(이질적) 누구를 뽑느냐에 따라 오차가 커집니다.
표집 방법	확률표집을 쓸수록	작아진다	제비뽑기처럼 무작위로 공정하게 뽑는 '확률표집'이 연구자 마음대로 뽑는 '비확률표집'보다 오차가 훨씬 적습니다.

3. 표집오차 vs 비표집오차 구분하기

1) 표집오차 (Sampling Error)

- 오직 '표본을 뽑았기 때문에' 생기는 오차입니다.

- 전수조사(모집단 전체를 조사)를 하면 표집오차는 0이 됩니다.

2) 비표집오차 (Non-sampling Error)

- 표본 추출 외에 조사 과정 전체에서 발생하는 인간의 실수나 오류입니다.

- 설문지 오타, 면접원의 실수, 응답자의 거짓말, 데이터 입력 오류 등이 해당합니다.

- 비표집오차는 전수조사를 할 때 오히려 크기가 더 커집니다(조사 대상이 너무 많아지면 통제하기 어렵고 실수가 잦아지기 때문).

[키워드 연상 암기법]

- 표집오차 ➔ '표본이라서 발생', '전수조사 시 0', '표본 크면 오차 감소', '모집단 동질하면 오차 감소'

- 전수조사 시 0 : 다 조사하면 오차는 없습니다.

- 표본 크면 오차 낮음 : 많이 뽑을수록 정확해집니다.

- 동질하면 오차 낮음 : 집단이 비슷비슷하면 대충 뽑아도 오차가 적습니다.

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