간호연구에서 표집(Sampling)의 주요 목적으로 가장 적절한 것은? | 마이메르시 MyMerci
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문제
간호연구에서 표집(Sampling)의 주요 목적으로 가장 적절한 것은?
간호연구자 A는 국내 종합병원 간호사들의 직무 스트레스와 이직 의도에 관한 연구를 계획하고 있다. 전국의 모든 종합병원 간호사를 대상으로 조사하는 것은 현실적으로 불가능하여 적절한 표집 방법을 통해 연구 대상자를 선정하려고 한다.
1연구자의 편의에 따라 접근 가능한 대상자만을 선정하기 위해서
2연구 비용을 최소화하고 짧은 시간 내에 연구를 완료하기 위해서
3모집단의 특성을 대표할 수 있는 표본을 선정하여 연구 결과를 일반화하기 위해서✓ 정답
4연구자가 원하는 결과를 얻을 수 있는 대상자들을 의도적으로 선별하기 위해서
5표본의 크기를 가능한 한 크게 하여 통계적 검정력을 높이기 위해서
해설
표집의 주요 목적은 모집단을 대표할 수 있는 표본을 선정하여 연구 결과의 일반화 가능성을 확보하는 것이다.
심화 해설
표집(Sampling)은 간호연구에서 핵심적인 개념으로, 연구하고자 하는 전체 모집단(Population)에서 실제 연구에 참여할 표본(Sample)을 선정하는 과정을 의미한다.
표집의 주요 목적은 모집단의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 대표적인 표본을 선정하여, 연구 결과를 모집단 전체에 일반화(Generalization)할 수 있도록 하는 것이다. 이는 간호연구의 과학적 타당성과 신뢰성을 확보하는 데 필수적이다.
간호연구에서 표집이 중요한 이유는 다음과 같다. 첫째, 현실적 제약으로 인해 모집단 전체를 연구하는 것이 불가능한 경우가 대부분이므로, 제한된 자원으로 의미 있는 연구 결과를 얻기 위해서이다. 둘째, 적절한 표집을 통해 얻은 결과는 모집단의 특성을 추론할 수 있는 근거가 되어 간호 실무에 적용 가능한 지식을 생산할 수 있다.
예를 들어, 국내 종합병원 간호사의 직무 스트레스 연구에서 서울 지역 일부 병원의 간호사만을 대상으로 한다면, 연구 결과를 전국의 모든 종합병원 간호사에게 적용하기 어렵다. 따라서 지역별, 병원 규모별, 근무 부서별 특성을 고려한 대표성 있는 표집이 필요하다.
표집의 목적을 달성하기 위해서는 표집 편향(Sampling Bias)을 최소화하고, 표본의 대표성을 확보하는 것이 중요하다. 이를 통해 연구 결과의 외적 타당도(External Validity)를 높이고, 간호 실무에 적용 가능한 근거기반 지식을 생산할 수 있다.
임상 시나리오
간호연구자 김 교수는 국내 중환자실 간호사들의 감정노동과 소진에 관한 연구를 수행하고자 한다. 전국 500병상 이상 종합병원의 중환자실에 근무하는 간호사 약 15,000명이 연구의 목표 모집단이다.
김 교수는 연구의 타당성을 확보하기 위해 다음과 같은 표집 계획을 수립했다. 먼저 전국을 5개 권역(수도권, 강원·충청권, 전라권, 경상권, 제주권)으로 나누고, 각 권역에서 병원 규모별(500-999병상, 1000병상 이상)로 층화하여 표집틀을 구성했다.
이어서 각 층에서 무작위로 병원을 선정하고, 선정된 병원의 중환자실 간호사 중에서 근무경력, 연령, 교육수준을 고려하여 최종 연구 참여자를 선정할 계획이다. 목표 표본 크기는 통계적 검정력 분석을 통해 400명으로 설정했다.
이러한 체계적인 표집 과정을 통해 김 교수는 연구 결과를 국내 중환자실 간호사 전체에게 일반화할 수 있는 대표성 있는 표본을 확보하고자 한다.
핵심 개념
모집단(Population) — 연구자가 연구 결과를 적용하고자 하는 전체 대상 집단으로, 연구 문제와 관련된 모든 개체들의 총합을 의미한다.
표본(Sample) — 모집단에서 실제로 선정되어 연구에 참여하는 대상자들의 부분집합으로, 모집단의 특성을 대표할 수 있어야 한다.
대표성(Representativeness) — 표본이 모집단의 특성을 얼마나 정확하게 반영하는지를 나타내는 개념으로, 연구 결과의 일반화 가능성을 결정하는 핵심 요소이다.
일반화(Generalization) — 표본을 대상으로 한 연구 결과를 모집단 전체에 적용하거나 확대 해석하는 과정으로, 연구의 외적 타당도와 직결된다.
표집편향(Sampling Bias) — 표본 선정 과정에서 발생하는 체계적 오차로, 특정 집단이 과대 또는 과소 대표되어 연구 결과의 타당성을 저해하는 현상이다.
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