[통계학개론] 표본분포
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- 목차
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제1절 표본추출과 편의
-모집단과 표본
-편 의 (1)선정편의 (2)응답편의 (3)무응답편의
-전문기관의 표본추출법
제2절 표본분포와 중심극한정리
-표본분포의 개념
-표본평균의 표본분포
-중심극한정리
- 본문내용
-
1-3 전문기관의 표본추출법
전문여론조사기관은 특정 후보에 대한 유권자 선호도 조사 시, 많은 여론조사기관은 확률표본추출 절차인 단계적 집단 표본추출을 주로 이용한다.
단계적 집단 표본추출(multistage cluster sampling)을 주로 이용
이 방법으로 예를 들면 전국을 크게 네 지역으로 분할하고, 각 지역을 다시 크기에 따라
몇 개의 집단으로 만든 뒤 무작위 추출법으로 집단을 추출한 뒤,
선정된 집단 내에서 조사대상 가구를 무작위로 추출한다.
표 본 표 본
(0,1,3) 1.33 (1,3,5) 3.00
(0,1,5) 2.00 (1,3,6) 3.33
(0,1,6) 2.33 (1,3,9) 4.33
(0,1,9) 3.33 (1,5,6) 4.00
(0,3,5) 2.67 (1,5,9) 5.00
(0,3,6) 3.00 (1,6,9) 5.33
(0,3,9) 4.00 (3,5,6) 4.67
(0,5,6) 3.67 (3,5,9) 5.67
(0,5,9) 4.67 (3,6,9) 6.00
(0,6,9) 5.00 (5,6,9) 6.67
2-2 표본평균의 표본분포
평균 u와 분산 α² 를 갖는 모집단으로부터 크기 n의 임의 표본이 추출되었으며
이 표본의 평균은 라고 하자
1. u =u
2. α =α² / n 혹은 α = α/
의 표본편차는 평균의 표준오차(standard error)라고도 불린다.
. 만일 모집단이 정규분포하면 도 정규분포 한다.
모집단이 정규분포하지 않을 경우에도 표본의 크기가 충분히 커지면
의 분포는 정규분포에 접근한다.
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