# 모집단의 모든 구성원에 일련번호를 부여한 후, 첫 번째 표본을 무작위로 선택하고 일정한 간격(k)으로 다음 표본을 선택하는 방법은?

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> subject: 추론통계

## 문제

모집단의 모든 구성원에 일련번호를 부여한 후, 첫 번째 표본을 무작위로 선택하고 일정한 간격(k)으로 다음 표본을 선택하는 방법은?

## 보기

1. 군집추출법
2. 계통추출법 **✔ 정답**
3. 단순무작위추출법
4. 눈덩이추출법
5. 층화추출법

**정답: 2**

## 해설

계통추출법은 표본추출간격(k)을 정한 후, 첫 번째 표본을 무작위로 뽑고 그 이후로 k번째마다 표본을 추출하는 방법이다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 보건통계 및 연구 방법론에서 사용되는 표본추출법(Sampling method)에 대한 기본 개념을 묻고 있어요. 병원 경영 데이터 분석, 환자 만족도 조사, 역학 연구 등 다양한 보건행정 분야에서 올바른 표본 추출 방법을 선택하는 것은 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 첫걸음이죠.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 문제에서 설명하는 방법은 계통추출법(Systematic sampling)의 전형적인 정의에 정확히 부합해요. 모집단을 명부화하고, 표본추출간격(k=N/n)을 계산한 후, 첫 번째 표본을 무작위로 선택하고 그 이후로는 k번째마다 체계적으로 표본을 뽑는 방법이에요. 이 방법은 단순무작위추출법보다 실무에서 적용하기 쉽고, 모집단의 리스트가 이미 존재할 때 효율적이에요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 핵심! "일련번호 부여 → 첫 번째 표본 무작위 선택 → 일정 간격(k)으로 다음 표본 선택"이라는 설명은 계통추출법의 표준적인 절차를 그대로 설명하고 있어요. 이는 통계학 및 연구방법론 교재에서 계통추출법을 정의하는 고전적인 방식이죠.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

혼동 주의! ①번 '군집추출법(Cluster sampling)'은 모집단을 먼저 자연스러운 군집(예: 학교의 학급, 지역의 동네)으로 나눈 후, 몇 개의 군집을 무작위로 뽑고 그 군집 내의 모든 개체를 조사하는 방법이에요. 개별 표본을 체계적으로 뽑는 문제의 설명과는 다르죠.

③번 '단순무작위추출법(Simple random sampling)'은 모집단의 모든 구성원이 동일한 확률로 독립적으로 선택될 수 있어야 해요. 로또 번호 뽑기처럼 완전한 무작위성이 핵심이에요. 문제에서는 "일정한 간격"이라는 체계성이 포함되어 있어 단순무작위추출법이 아니에요.

④번 '눈덩이추출법(Snowball sampling)'은 표본을 찾기 어려운 특정 집단(예: 마약 복용자, 무허가 이주민)을 조사할 때, 초기 조사 대상자가 알고 있는 다른 대상자를 연쇄적으로 추천받아 표본을 확대해 나가는 비확률적 표본추출법이에요. 무작위성과 체계성이 전혀 없어요.

⑤번 '층화추출법(Stratified sampling)'은 모집단을 서로 유사한 특성을 가진 하위 집단(층, Strata)으로 먼저 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 방법이에요. 성별, 연령대 등 중요한 변수에 따라 표본이 고르게 분포되도록 보장하는 것이 목적이죠. 문제의 설명에는 "층"을 나누는 과정이 언급되지 않았어요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 표본추출법은 크게 확률표본추출법(Probability sampling)과 비확률표본추출법(Non-probability sampling)으로 나눠요. 이 문제의 보기 중 ①,②,③,⑤는 확률표본추출법, ④는 비확률표본추출법에 속해요. 보건행정 연구에서는 가능한 한 확률표본추출법을 사용해 결과의 일반화 가능성(External validity)을 높이려고 노력해요.

개념 정리

| 표본추출법 | 핵심 원리 | 주요 활용 예 |
| --- | --- | --- |
| 계통추출법 | 명부화 → 첫 표본 무작위 → k간격 추출 | 환자 명부, 전화번호부, 주민등록번호 순서 |
| 단순무작위추출법 | 모든 개체 동일 확률, 완전 무작위 | 로또, 컴퓨터 난수 생성 |
| 층화추출법 | 모집단을 층으로 나눈 후 각 층 내에서 추출 | 성별/연령별 비율 유지한 설문조사 |
| 군집추출법 | 군집 무작위 선정 → 선정 군집 내 전수조사 | 지역별 건강검진, 학교별 학생 조사 |
| 눈덩이추출법 | 초기 대상자 추천으로 표본 확대 (비확률) | 접근하기 어려운 특정 집단 연구 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 계통추출법 | 단순무작위추출법 |
| --- | --- | --- |
| 방법 | 첫 표본 무작위, 이후 체계적(k간격) | 완전 무작위, 모든 조합 가능 |
| 장점 | 실행이 쉽고 빠름, 명부 필요 | 이론적으로 가장 편향 없음 |
| 단점/주의점 | 명부에 주기적 패턴이 있으면 편향 발생 가능 | 표본 크기 클 때 번거로움 |

실무 포인트
병원에서 환자 만족도 조사를 기획할 때, 퇴원 환자 명단을 바탕으로 계통추출법을 적용한다면 어떻게 할까요? 전체 퇴원자 수(N)와 원하는 표본 수(n)를 정한 후, k = N/n (소수점 버림)을 계산해요. 1부터 k 사이에서 무작위 숫자 하나(R)를 뽑아 첫 번째 표본으로 정하고, 그 다음에는 R+k, R+2k, R+3k... 번째 환자를 조사 대상으로 선정하면 돼요. 이렇게 하면 시간과 비용을 효율적으로 사용하면서도 비교적 공정한 표본을 얻을 수 있어요.

암기 팁
"**계**속 **통**하는 간격으로 뽑는다" → **계통**추출법! 첫 번째만 무작위로 뽑고, 그 뒤로는 정해진 간격으로 쭉쭉 뽑아나가는 이미지를 떠올리세요.

국시 빈출 포인트
표본추출법은 **용어 정의와 그 특징을 연결**시키는 형태로 자주 출제돼요. 각 방법의 핵심 키워드를 기억하세요: 계통추출법은 '간격(k)', 층화추출법은 '층(Strata)', 군집추출법은 '군집(Cluster) 전체 조사', 눈덩이추출법은 '추천/연쇄'.

기출 변형 주의!
"전국 병원 100개를 조사하기 위해 지역별(수도권, 충청권, 호남권 등)로 먼저 나눈 후, 각 지역 내에서 무작위로 병원을 선정하였다. 이에 사용된 표본추출법은?" → 이는 층화추출법을 묻는 변형 문제예요. "지역별로 나눔(층화)"이라는 키워드에 주목해야 해요.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**: "보건소에서 우리 지역 성인 주민의 운동 실태를 파악하기 위해 설문조사를 실시하려고 해요. 주민등록전산자료에서 20세 이상 성인 명단을 받았는데, 명단이 너무 방대해서 모두 조사할 수 없어요. 효율적이고 공정한 표본을 뽑을 방법을 기획해 주세요."

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**:
1. **상황 파악**: 모집단(전체 성인 주민 명단)이 명부화되어 있고, 표본을 체계적으로 뽑을 수 있는 조건이 갖춰져 있어요.
2. **법적/규정 검토**: 연구윤리상 무작위 추출 원칙을 준수해야 하며, 개인정보보호법에 따라 명단 안전 관리가 필수적이에요.
3. **대응 및 처리**: 핵심! 계통추출법을 적용하는 것이 적합해요. 예를 들어, 명단에 10,000명이 있고 500명을 조사하려면 k = 10,000 / 500 = 20이에요. 1부터 20 사이에서 무작위로 숫자 하나(예: 7)를 뽑아요. 조사 대상은 명단의 7번, 27번, 47번, 67번... 번째 사람이 되는 거죠. 이 과정은 엑셀 등 프로그램으로 쉽게 자동화할 수 있어요.
4. **사후 기록/보고**: 어떤 추출 방법을 사용했는지, 표본추출간격(k)과 첫 시작 번호는 무엇이었는지를 연구 계획서나 보고서에 명확히 기록해야 해요. 이는 조사 결과의 신뢰도를 평가하는 중요한 정보가 돼요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**:
- 개인정보보호법에 따라 표본 추출에 사용된 주민 명단은 조사 목적 외에는 사용할 수 없으며, 조사가 끝나면 안전하게 폐기해야 해요.
- 계통추출법은 명단에 숨겨진 주기성(예: 매 20번째마다 특정 아파트 동 주민)이 있을 경우 표본이 편향될 수 있어요. 가능하면 명단의 순서가 무작위에 가깝도록 확인하는 것이 좋아요.

업무 프로토콜
**계통추출법 적용 단계**:
1. 모집단 크기(N)와 필요 표본 수(n) 확정.
2. 표본추출간격 k = N / n 계산 (소수점 이하 버림).
3. 1부터 k 사이에서 난수 생성기 등을 이용해 무작위 시작점(R) 선택.
4. 조사 대상자 선정: R, R+k, R+2k, R+3k ... 번호의 개체.
5. 선정 과정 및 결과 문서화.

선배의 한마디
"보건행정에서 데이터는 힘이에요! 하지만 그 데이터가 얼마나 '대표성'을 가지는지가 더 중요하죠. 올바른 표본추출법을 선택하는 것은 신뢰할 수 있는 정책 근거를 마련하는 첫걸음입니다. '계통추출법'처럼 실무에 친숙한 방법부터 차근차근 이해해보세요. 나중에 병원 경영 지표 분석이나 품질 개선(QI) 프로젝트를 할 때 반드시 도움이 될 거예요!"

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