모 집단의 목록이 잘 정리되어 있는 경우 일정한 간격으로 표본을 추출하는 방법은?

계통 추출은 목록을 이용한 확률 추출법이다.

KMLE 핵심 해설 이 문제는 표본 추출(Sampling) 방법 중 계통 추출(Systematic Sampling)의 정의를 묻는 기초적인 문제입니다. 진단 및 정의 "모 집단의 목록이 잘 정리되어 있는 경우 일정한 간격으로 표본을 추출하는 방법"은 바로 계통 추출입니다. 이 방법은 전체 모집단 N을 원하는 표본 크기 n으로 나누어 k = N/n을 계산한 후, 첫 번째 대상은 1부터 k 사이에서 무작위로 선택하고, 그 이후부터는 k 간격마다 표본을 선택하는 방식입니다. 예를 들어, 1000명의 환자 목록에서 100명을 뽑는다면, k=10이 되어 첫 번째 환자를 1~10번 중 무작위로 뽑고, 그 다음은 11번, 21번, 31번... 순으로 추출합니다. 정답 근거 핵심! 계통 추출의 가장 큰 특징은 "일정한 간격"으로 표본을 뽑는다는 점입니다. 문제 문장에 이 키워드가 명시적으로 등장하므로, 다른 추출법과의 혼동 없이 정답을 고를 수 있습니다. 모집단 목록(예: 주민등록번호 순 명부, 병원 등록 환자 리스트)이 존재할 때 적용하기 매우 용이한 방법입니다. 오답 분석 ① 단순 무작위 추출(Simple Random Sampling): 모집단의 모든 구성원이 표본으로 선택될 확률이 동일해야 합니다. "일정한 간격"이라는 조건이 없으며, 추첨이나 난수표를 사용하는 것이 전형적입니다. 목록이 있어도 간격을 두지 않고 완전히 무작위로 뽑습니다.

③ 비확률 추출(Non-probability Sampling): 확률 추출법이 아닙니다. 편의 추출, 판단 추출, 눈덩이 추출 등이 여기에 속하며, 표본의 대표성을 보장할 수 없어 통계적 추론의 근거로는 부적합합니다. 문제의 조건은 확률 추출법을 묻고 있습니다.

④ 집락 추출(Cluster Sampling): 모집단을 먼저 자연스럽게 형성된 집락(예: 학교의 학급, 도시의 동네)으로 나눈 후, 몇 개의 집락을 무작위로 선택하고, 선택된 집락 내의 모든 개체를 조사하는 방법입니다. "일정한 간격"으로 개별 표본을 뽑는 개념이 아닙니다.

⑤ 층화 무작위 추출(Stratified Random Sampling): 모집단을 서로 유사한 특성을 가진 계층(Strata, 예: 연령대, 성별, 질병 중증도)으로 먼저 나눈 후, 각 계층 내에서 단순 무작위 추출을 실시합니다. 목표는 각 하위집단(층)이 표본에 적절히 대표되도록 하는 것입니다. 역시 "일정한 간격" 추출과는 무관합니다.