다음 중 확률표본추출법에 해당하지 않는 것은?

할당추출법(Quota Sampling)은 모집단의 특성을 대표할 수 있도록 할당량을 정해 표본을 추출하는 비확률표본추출법이다. 나머지 단순무작위, 층화, 군집, 계통추출법은 모두 확률표본추출법의 대표적인 유형이다.

보건행정 핵심 해설 이 문제는 보건행정 연구나 통계 조사에서 사용되는 표본추출법(Sampling Method)의 두 가지 큰 갈래인 확률표본추출법과 비확률표본추출법을 구분하는 기초 개념을 묻고 있어요. 보건의료 현장에서는 조사나 연구를 할 때, 전체 대상자(모집단)를 모두 조사할 수 없으니 그 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 일부(표본)를 뽑아 분석하게 되는데, 이때 표본을 뽑는 '방법'에 따라 연구 결과의 신뢰도와 일반화 가능성이 크게 달라져요. 핵심 개념 분석 (Key Concept) 표본추출법은 크게 핵심! 확률표본추출법(Probability Sampling)과 비확률표본추출법(Non-probability Sampling)으로 나뉩니다. 확률표본추출법은 모집단의 모든 구성원이 표본으로 뽑힐 확률이 0보다 크고 알려져 있어서, 표본의 대표성을 수학적으로 계산하고 오차를 추정할 수 있는 과학적인 방법이에요. 비확률표본추출법은 연구자의 주관적인 판단이나 편의에 따라 표본을 추출하기 때문에, 표본이 모집단을 얼마나 잘 대표하는지 객관적으로 검증하기 어렵다는 특징이 있어요. 정답 근거 (Answer Rationale) 핵심! ①번 할당추출법(Quota Sampling)은 비확률표본추출법에 해당하므로 정답이에요. 할당추출법은 먼저 모집단의 특성(예: 연령, 성별 비율)을 파악한 뒤, 그 특성과 비슷한 구성을 가지도록 각 범주별로 할당량(Quota)을 정해놓고 조사자가 그 할당량을 채우기 위해 임의로 대상자를 뽑는 방식이에요. 겉으로는 층화추출법과 비슷해 보이지만, 각 층 내에서 대상을 뽑을 때 혼동 주의! 무작위성이 보장되지 않고 조사자의 편의에 맡기기 때문에 확률표본추출법이 아니에요. 나머지 보기들은 모두 대표적인 확률표본추출법입니다. 오답 분석 (Distractor Analysis) ② 군집추출법(Cluster Sampling): 모집단을 여러 개의 군집(Cluster)으로 나누고, 그중 몇 개의 군집을 무작위로 선택하여 선택된 군집 내의 모든 구성원을 조사하거나, 다시 표본을 추출하는 방식이에요. 1단계에서 군집을 '확률적'으로 뽑기 때문에 확률표본추출법이에요. ③ 계통추출법(Systematic Sampling): 모집단에 일련번호를 부여한 후, 첫 번째 대상만 무작위로 뽑고 그다음부터는 일정한 간격(예: K번째)으로 표본을 추출하는 방식이에요. '무작위'로 시작점을 정하기 때문에 확률표본추출법이에요. ④ 층화추출법(Stratified Sampling): 모집단을 먼저 동질적인 특성을 가진 몇 개의 층(Stratum)으로 나눈 다음, 각 층에서 단순무작위추출을 실시하여 표본을 뽑는 방식이에요. 모든 과정이 확률에 기반하므로 확률표본추출법이에요. ⑤ 단순무작위추출법(Simple Random Sampling): 모집단 전체 목록을 확보한 상태에서 난수표 등을 이용해 모든 개체가 동일한 확률로 뽑히도록 하는 가장 기본적인 확률표본추출법이에요. 연관 개념 정리 (Related Concepts) 혼동 주의! 할당추출법과 층화추출법은 모집단의 특성을 반영한다는 점에서 매우 유사하게 느껴져요. 가장 큰 차이는 '최종 단계에서 대상자를 뽑는 방식'입니다. 층화추출법은 각 층에서 무작위 추출을 하는 반면, 할당추출법은 조사자의 편의에 따라 대상자를 선택하기 때문에 '편의추출법(Convenience Sampling)'의 일종으로 분류되기도 해요.
한눈에 비교!

구분	확률표본추출법	비확률표본추출법
원리	모든 개체의 선택 확률을 알 수 있음 (무작위성)	연구자의 주관적 판단이나 편의에 의존
대표성	높음 (오차 추정 가능, 일반화 용이)	낮음 (오차 추정 불가, 일반화 어려움)
종류	단순무작위, 층화, 군집, 계통추출	할당, 편의, 판단(유의), 눈덩이추출
실무 적용	국민건강영양조사, 보건의료 통계 산출	탐색적 조사, 예비 조사, 소규모 질적 연구

실무 포인트 보건소나 건강보험공단에서 대규모 통계 조사를 할 때는 반드시 확률표본추출법을 사용하여 모집단을 대표할 수 있는 표본을 뽑아야 해요. 예를 들어, 국민건강영양조사는 층화집락표본추출이라는 복합표본설계를 사용하여 대한민국 전체 인구의 건강 상태를 정확히 추정하고 있어요. 반면, 병원에서 입원 환자 만족도를 간단히 조사할 때는 조사 가능한 환자에게 편의추출법을 적용하기도 해요.
암기 팁 확률표본추출법의 네 가지 종류를 '단층계군(單層計群)'으로 외워보세요! "단순(단)무작위추출, 층화(층)추출, 계통(계)추출, 군집(군)추출"의 앞 글자를 딴 거예요. 그리고 할당추출법은 확률표본추출법이 아니라는 점을 꼭 기억하세요.
국시 빈출 포인트 보건의료정보관리사 및 병원행정사 시험의 보건의료통계학, 보건의료조사방법론 파트에서 매년 출제되는 핵심! 개념이에요. 단순히 개념을 구분하는 문제 외에도, "○○조사에 가장 적합한 표본추출법은?"과 같이 특정 상황에 맞는 방법을 묻는 응용 문제로도 자주 출제되니 각 방법의 장단점과 적용 사례를 반드시 함께 암기하셔야 해요.

보건행정 실무 가이드 실무 시나리오 (Practice Scenario) 당신은 서울시 보건의료정책과에서 근무하는 보건행정 전문가입니다. 서울시민의 코로나19 항체 보유율을 파악하기 위한 대규모 역학조사 기획 업무를 맡았습니다. 예산과 시간의 제약으로 전체 시민을 검사할 수 없는 상황에서, 조사 결과가 서울시 전체의 상황을 대표할 수 있도록 표본추출계획을 수립해야 합니다. 각 구(區)를 하나의 군집으로 보고, 몇 개의 구를 무작위로 선정한 후 해당 구 내에서 다시 성별·연령별로 할당된 인원을 무작위로 조사하는 방안을 검토 중입니다. 행정 중재 전략 (Admin Intervention) 핵심! 이 상황은 전형적인 다단계층화집락표본추출(Multi-stage Stratified Cluster Sampling)을 활용하는 사례예요. 1. 상황 파악: 전체 인구(서울시민)에 대한 대표성 확보가 최우선 목표이며, 예산과 조사 인력이 한정되어 있어요. 2. 법적/규정 검토: 지역보건법에 따른 역학조사 지침을 준수해야 하며, 통계청의 국가승인통계 작성 기준에 부합하도록 표본의 대표성을 확률적으로 입증할 수 있어야 해요. 3. 대응 및 처리: 먼저 서울시 25개 구에서 5개 구를 군집추출법으로 무작위 선정합니다. 이후 선정된 구 내 주민들 중에서, 서울시 전체 인구 비례에 맞춰 성별과 연령대별로 조사 인원을 할당하고(할당 개념), 각 할당된 집단 내에서는 주민등록전산망을 활용해 단순무작위추출법으로 최종 조사 대상을 선정해요. 이렇게 하면 조사 대상 선정에 조사자의 편의가 완전히 배제되고, 모든 시민이 선택될 확률이 수학적으로 계산되어 조사 결과의 오차를 추정할 수 있어요. 4. 사후 기록/보고: 조사 완료 후 보고서에는 표본추출 방법을 상세히 명시하고, 표본오차를 계산하여 결과의 신뢰구간을 함께 제시해야 해요. 법적 안전 및 주의사항 (Precautions) 표본의 대표성 확보에 실패하면 잘못된 보건정책 수립으로 이어질 수 있어 큰 사회적, 법적 문제가 될 수 있어요. 만약 예산 부족 등의 이유로 확률표본추출 대신 할당추출이나 편의추출 같은 비확률표본추출법을 사용했다면, 그 조사 결과를 '서울시민 전체'의 의견이라고 일반화해서 발표하면 절대 안 됩니다. 통계법 위반 소지도 있고, 정책 신뢰도에도 큰 타격을 입게 돼요.
선배의 한마디 "통계 조사 방법론은 보건행정의 기본 중의 기본이에요. 나중에 공무원이 되거나 연구원이 되면 표본 설계 때문에 밤을 새는 날이 올 거예요. 할당추출법이 비용도 덜 들고 편리해 보여도, 정책 결정을 위한 근거를 만드는 자리에서는 반드시 확률표본추출법을 고수해야 한다는 점! 보건행정 전문가의 첫걸음이랍니다."