용어사전 (5)
실질적 유의미성
통계적인 수치(P값)와 상관없이, '그 연구 결과가 실제 사회복지 현장이나 클라이언트의 삶에 얼마나 유용하고 가치 있는 변화인가?'를 판단하는 것입니다. 통계학적으로는 유의미하다고 나왔더라도, 현실적으로 클라이언트에게 도움이 안 된다면 실질적 유의미성은 없는 것입니다.
체계적 표본추출
모집단에서 일정한 간격을 두고 표본을 추출하는 방법이다. 쉽게 말해, 목록에서 규칙적으로 사람들을 선택하는 방식으로 예를 들어, 1000명 명단에서 10번째마다 한 명씩 선택하여 100명의 표본을 얻는 것이 체계적 표본 추출이다.
통계적 유의미성
이 데이터의 결과는 단순한 우연이나 샘플링 오차가 아니다라는 점을 통계학적으로 증명해 낸 상태를 말합니다. 즉, "모집단에서도 이 두 변수 간에는 확실히 차이나 관계가 존재한다"고 선언할 수 있는 수학적 근거가 마련된 것입니다. 표본의 크기(샘플 수)가 엄청나게 대규모일 경우, 실제로는 아무런 의미가 없는 아주 미미한 점수 차이도 통계학적으로는 '유의미하다. ...
표본 오차
표본 오차(Sampling Error)는 연구를 위해 모집단 전체가 아닌 일부 표본을 선택함으로써 발생하는 오차로 표본의 특성이 모집단의 특성을 완벽하게 대변하지 못하기 때문에 발생하며, 표본의 크기가 클수록 일반적으로 표본 오차는 줄어든다. 예를 들어, 서울시 전체 독거노인의 삶의 만족도를 조사하기 위해 100명만을 조사하면 실제 전체의 만족도와 차이가 있을 수 있는...
표집오차
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(...