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확률 표집의 원리
1. 확률표본추출 이론
2. 표본크기의 결정
1) 표본수를 결정하는데 영향을 주는 요소
2) 표본크기를 결정하는 두 가지 방법
제 3절. 표본추출방법
1. 확률표집법
1) 단순무작위표집(simple random sampling)
2) 계통표집(systematic
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확률과 통계’ 교육 과정에 제시되어 있는 내용에 대한 학습 성취 수준을 전반적으로 평가하여야 하나, 특히 다음 사항을 강조하여 평가한다.
(1) 확률과 통계의 기본적인 개념, 원리, 법칙의 이해
(2) 확률과 통계의 기본적인 지식과 기능을 활
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확률과 통계
줄기
잎
26. 오른쪽 표는 조선 시대 명의 왕의 수명을 조사하여 십의 자리의 수를 줄기로, 일의 자리의 수를 잎으로 하여 줄기와 잎 그림을 나타낸 것이다.
오른쪽 자료에 대한 ＜보기>의 설명 중 옳은 것을 모두 고른 것은?
[3점
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확률분포를 다른 분포로 근사화시키는 것이 매우 유용한 경우인 것은 우리가 잘 알고 있다. 원래의 분포함수를 수학적으로 조작하기 어렵거나 확률을 구할때 많은 계산량이 요구되는 경우가 이에 해당된다.
모집단의 확률분포가 이산형이든
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67
x
1.3
1.31
1.32
1.33
1.34
1.35
1.36
1.37
1.38
1.39
erfc
0.065992055
0.063936877
0.061934845
0.059984974
0.058086285
0.056237804
0.054438563
0.052687602
0.050983965
0.049326704
x
1.4
1.41
1.42
1.43
1.44
1.45
1.46
1.47
1.48
1.49
erfc
0.04771488
0.046147561
0.044623821
0.043142747
0.04170343
0.04030
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확률표집이 된다.
예컨대, 서울시에서 방송대학교 1학년 학생을 500명 뽑는다고 가정하자. 모집단에서 무선적으로 뽑는다면 너무 번거롭고 복잡할 것이기 때문에 우선 제 1차로 구(區)를 표집단위로하여 10개 구(區)를 무선적으로 뽑고, 다음에
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이 거짓일 경우 참이 되는 가설이다. 표본 401, 평균 250, 표준오차 2.5이다. 모집단의 평균이 240이 아니다 라는 대립가설을 세웠고 이때 귀무가설은 모집단의 평균이 240이다가 된다. 유의수준 0.01로 가설검정 한다. 이때, 를 구하면 이 된다. 은 20
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) 확률표집법
확률표집법은 모집단에 대한 정보와 표본프레임을 확보할 수 있을 때만 이용 가능한 방법이다. 표본추출 하는 가운데 조사자의 일방적 생각이 제외될 수 있어 표본의 대표성을 높일 수 있고 조사대상자 모두에게 같은 기회를 주
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확률표집의 유형은 표본을 선택할 수 있는 기회여부에 따라 그 개념이 달라진다는 것을 알 수 있었다. 개인적으로 일반화가 어려운 사회복지 영역에서는 확률표집보다는 비확률표집이 좀더 활용성이 크겠다는 생각도 들었다.
Ⅳ. 참고자료
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못할 수 있다.
둘째, 조사자에 많은 제약이 있다.
셋째, 연구자는 대표성의 이탈정도를 나타내는 표집오차의 정도나 표본에 포함될 확률을 예측할 수 없다.
할당표집은 모집단을 일정한 카테고리로 나눈 다음 이들 카테고리에서 표본을 작위
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