경영통계학_모집단(Population)과 표본추출(Sampling)방법에서 표본추출 방법에 의해 확률 표본추출과 비확률 표본추출로 나누어진다, 각각에 대하여 차이점을 사례중심으로 자신의 의견을 반영하여 설명하세요

표본(Sample)이란 모집단 특성에 관한 정보도출을 목적으로 모집단으로부터 추출한, 혹은 측정한 값들의 집합을 말한다. 일반적으로 표본에서 얻어진 정보는 모집단의 특성에 대하여 완전정보를 갖고 있지 않으므로, 모집단의 특성치를 추정할 때는 불가피하게 오차를 발생하게 된다. 추측통계학은 이와 같은 오차를 확률적으로 설명하는 것까지를 고려하여 모집단 특성에 대한 일반성을 찾아내는 과학적 분야라고 할 수 있다. 오늘날의 통계적 방법론의

추출법이며, 표본의 선정이 확률적이기보다는 표본을 선정하는 사람의 판단에 의하는 경우의 표본추출방법이 비확률표본추출법이다. 그러므로 확률표본추출법의 경우 추정치의 적합성을 검정할 수 있으나 비확률표본추출법의 경우는 표본으로부터 얻은 추정치의 신빙성을 측정하는 객관적인 방법이 없다.(1) 확률표본추출법확률표본추출이란 모집단의 각각의 구성원이 표본으로 선택될 가능성이 일정하게 되도록 하는 표본추출방법이다. 통계학에

추출한 표본들의 표본평균은 정규분포를 따른다. 이는 굳이 수학적인 증명을 통하지 않고도 직관적으로 유추할 수 있다. 그런데 모집단이 정규분포가 아닌 때 표본평균의 분포는 어떤 형태가 될 것인가? 해답은 모집단이 무엇이든지 상관없이, 독립적으로 뽑은 확률표본(random sample)들의 표본평균은 표본의 수가 커짐에 따라 정규분포에 근사한다. 이러한 정리를 중심극한정리(central limit theorem : CLT)라 한다. 이는 대수의 법칙과 더불어 통계학에서 가장

표본에 의하여 모집단의 평균치 차에 대한 검정을 할 경우, 두 모집단 분산은 균일한가?2-1 T-test를 사용하기 위한 기본적 가정12/ 12분산분석이란?통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할 때 집단 내의 분산과 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법.2-2. 분산분석에서 사용되는 가정13/ 122-2. 분산분석에서 사용되는 가정Population 1Population 2Population 3Sample 추출2-2. 분산분석에서 사용되는 가정123

과학으로서의 통계학은 19세기 중반 벨기에의 케틀레가 독일의 국상학(國狀學, Staatenkunde, 넓은 의미의 국가학)과 영국의 정치 산술(Political Arithmetic, 정치 사회에 대한 수량적 연구 방법)을 자연과학의 확률 이론과 결합하여, 수립한 학문에서 발전되었다.조사의 목적은, 물론 전수 조사(census)를 하면 가장 좋겠지만, 시간, 비용, 실제 시행가능성 등의 문제로 시행하기 어려우므로, 모집단을 잘 대표하는 표본을 선정하여 조사한 후 그 결과(sample data)