# 모집단을 먼저 동질적인 몇 개의 층으로 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 방법으로, 층 내 변동은 작고 층 간 변동은 클 때 유용한 표본추출법은?

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> subject: 추론통계

## 문제

모집단을 먼저 동질적인 몇 개의 층으로 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 방법으로, 층 내 변동은 작고 층 간 변동은 클 때 유용한 표본추출법은?

## 보기

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

**정답: 5**

## 해설

층화추출법은 모집단을 서로 유사한 특성을 가진 층으로 나누어 표본을 추출하므로, 층 내에서는 동질적이고 층 간에는 이질적일 때 표본의 대표성을 높일 수 있다.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
이 문제는 표본추출법(Sampling Method) 중에서 층화추출법(Stratified Sampling)의 정의와 적용 조건을 묻고 있어요. 보건행정, 특히 보건통계나 의료정책 평가 연구에서 표본 설계는 매우 중요한 기초 지식이에요.

**핵심 개념 분석 (Key Concept)**
표본추출법은 모집단(Population) 전체를 조사하기 어려울 때, 일부를 추출하여 모집단의 특성을 추정하는 방법이에요. 핵심! 층화추출법은 모집단을 먼저 서로 다른 특성(예: 연령대, 성별, 지역, 질환 유무 등)을 가진 **층(Stratum)**으로 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 방식이에요. 이 방법은 "층 내 변동은 작고, 층 간 변동은 클 때" 가장 효과적이에요. 왜냐하면 각 층이 모집단의 중요한 하위 집단을 대표하도록 보장함으로써 표본의 대표성을 높이고 추정의 정밀도를 향상시킬 수 있기 때문이에요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**
정답은 5번 '층화추출법'이에요. 문제 설명인 "모집단을 먼저 동질적인 몇 개의 층으로 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 방법"은 층화추출법의 정의와 정확히 일치해요. "층 내 변동은 작고 층 간 변동은 클 때 유용하다"는 것은 이 방법의 핵심 장점이자 적용 조건을 설명한 것이에요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**
혼동 주의! 다른 표본추출법들과 구분해야 해요.

① 군집추출법(Cluster Sampling): 모집단을 먼저 지리적 또는 행정적 단위와 같은 '군집'으로 나눈 후, 몇 개의 군집을 무작위로 선택하고, 선택된 군집 내의 모든 개체 또는 일부를 조사하는 방법이에요. 층화추출법과 달리 군집 내부는 이질적이고, 군집 간은 동질적인 경우가 많아요. 조사 비용과 시간을 절감할 때 유용해요.

② 계통추출법(Systematic Sampling): 모집단의 모든 개체에 번호를 부여한 후, 첫 번째 표본을 무작위로 선택하고, 그 이후 일정한 간격(k)으로 표본을 추출하는 방법이에요. (예: 50번째마다 선택) 층을 나누지 않는다는 점에서 다르죠.

③ 단순무작위추출법(Simple Random Sampling): 모집단의 모든 개체가 동일한 확률로 선택될 수 있도록 완전히 무작위로 표본을 추출하는 가장 기본적인 방법이에요. 로또 번호 뽑기와 유사해요.

④ 판단추출법(Judgmental Sampling): 비확률 표본추출법의 일종으로, 연구자의 주관적 판단에 따라 표본을 선택하는 방법이에요. (예: 전문가 패널 선정) 객관성과 대표성이 부족할 수 있어요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**
표본추출법은 크게 확률표본추출법(Probability Sampling)과 비확률표본추출법(Non-probability Sampling)으로 나눠요. 층화추출법, 군집추출법, 계통추출법, 단순무작위추출법은 모두 확률표본추출법에 속해요. 반면, 판단추출법, 할당추출법(Quota Sampling), 눈덩이표본추출법(Snowball Sampling) 등은 비확률표본추출법이에요. 보건행정 연구에서는 일반적으로 모집단을 대표할 수 있는 확률표본추출법이 선호돼요.

개념 정리

| 표본추출법 | 핵심 원리 | 주요 적용 상황 |
| --- | --- | --- |
| 층화추출법 | 모집단을 동질적인 층으로 나눈 후, 각 층에서 독립 추출 | 층 간 차이가 명확할 때, 대표성 향상 필요 시 |
| 군집추출법 | 자연적 군집을 선택 후, 그 군집 내 전수 또는 표본 조사 | 조사 비용/시간 절감 필요 시, 모집단 리스트 확보 어려울 때 |
| 계통추출법 | 첫 표본 무작위 선택 후, 고정된 간격(k)으로 추출 | 모집단 리스트가 있을 때, 단순무작위보다 간편하게 적용 |
| 단순무작위추출법 | 모든 개체가 동일한 선택 확률을 가짐 | 가장 기본적이고 이상적인 방법, 모집단이 작고 동질적일 때 |

한눈에 비교!

| 비교 항목 | 층화추출법 | 군집추출법 |
| --- | --- | --- |
| 목적 | 표본의 대표성과 정밀도 향상 | 조사 비용과 시간 절감 |
| 층/군집 내부 | 동질적(Homogeneous) | 이질적(Heterogeneous) |
| 층/군집 간 | 이질적(Heterogeneous) | 동질적(Homogeneous) |
| 표본 추출 단위 | 개별 개체(Individual) | 군집(Cluster) 먼저, 후 개체 |

실무 포인트
보건행정 실무에서 층화추출법은 어떻게 활용될까요?

- **국민건강영양조사**: 연령대(10세 단위), 성별, 지역(도시/농촌)으로 층화하여 표본을 설계해요.

- **병원 만족도 조사**: 내원 경로(외래/응급/입원), 진료과, 연령대 등을 층으로 구분하여 각 집단의 의견을 균형 있게 반영해요.

- **의료정책 효과 평가 연구**: 정책 대상군(예: 고혈압 환자)을 질병 중증도, 동반 질환 유무 등으로 층화하여 보다 정확한 효과 분석을 할 수 있어요.

핵심! 층을 설계할 때는 반드시 연구 목적과 모집단의 주요 특성을 고려해야 해요. 잘못된 층화는 오히려 표본의 왜곡을 초래할 수 있어요.

암기 팁
"**층**을 나눠서 뽑는다 → **층화추출법**"으로 연결하면 쉬워요. "층 내는 비슷비슷(동질), 층 간은 다 다름(이질)"이라는 특징을 문장으로 외우세요.

국시 빈출 포인트
표본추출법은 보건정보학 또는 보건통계 영역에서 단순 정의뿐만 아니라, 주어진 연구 시나리오에 가장 적합한 방법을 고르는 **적용형 문제**로 자주 출제돼요. 특히 층화추출법과 군집추출법의 차이점을 명확히 구분하는 것이 핵심이에요.

기출 변형 주의!
- **사례형**: "어느 대학병원에서 암 환자의 삶의 질을 조사하려 한다. 환자를 암 종류(폐암, 유방암, 대장암)와 병기(초기, 진행기)로 구분하여 각 그룹에서 적절한 수의 환자를 무작위로 선정하였다. 이에 사용된 표본추출법은?" → 답: 층화추출법
- **참/거짓형**: "층화추출법에서 각 층의 표본 크기는 반드시 동일해야 한다." → 거짓 (보통 층의 크기에 비례하게 할당하거나, 연구 목적에 따라 다르게 할당할 수 있어요)

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Clinical Scenario)**
"보건소에서 관할 지역 내 65세 이상 노인 인구의 만성질환 유병률과 건강관리 서비스 요구도를 파악하기 위한 조사를 기획하고 있습니다. 예산과 인력이 제한된 상황에서, 가장 대표성 있는 표본을 설계해야 합니다. 어떻게 해야 할까요?"

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**
1. **상황 파악**: 모집단은 '관할 지역 내 65세 이상 전체 노인'. 주요 관심 변수는 만성질환 유병률(고혈압, 당뇨 등)과 서비스 요구도예요. 지역 내 노인 인구는 주거 형태(단독주택/아파트), 경제 수준, 거주 지역(동 단위)에 따라 건강 상태와 접근성에 차이가 있을 수 있어요.
2. **법적/규정 검토**: 공공보건 조사는 일반적으로 통계법에 근거하며, 표본 설계의 과학성과 윤리성이 요구돼요.
3. **대응 및 처리**: 핵심! 이 경우, 층화추출법이 매우 적합해요.
- **1단계: 층화(Stratification)**: 노인 인구를 대표할 수 있는 기준으로 층을 나눠요. 예: (1) 연령대(65-74세, 75세 이상), (2) 성별, (3) 행정동(주요 5개 동)으로 3차원 교차층화를 고려할 수 있어요.
- **2단계: 표본 크기 할당**: 각 층의 모집단 내 비율(예: 75세 이상 여성의 비율)에 따라 표본 수를 비례 할당(Proportional Allocation)하거나, 특정 소수 집단(예: 매우 고령자)의 표본 수를 보장하기 위해 불균형 할당도 가능해요.
- **3단계: 층 내 추출**: 각 동의 주민등록번호부 또는 건강보험 자료에서 해당 층에 속하는 명단을 확보한 후, 단순무작위추출법이나 계통추출법으로 최종 조사 대상을 선정해요.
4. **사후 기록/보고**: 표본 설계 방법, 층화 기준, 각 층의 모집단 크기 및 표본 크기, 응답률 등을 상세히 기록하여 조사 보고서의 투명성과 신뢰성을 높여야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**
- 표본 조사는 개인정보보호법(Personal Information Protection Act)을 준수해야 해요. 명단 확보 및 활용에 대한 법적 근거와 동의 절차가 필요할 수 있어요.
- 층화 기준이 지나치게 세분화되면 일부 층의 표본 수가 너무 적어 통계적 의미를 갖기 어려울 수 있어요(소수 층 문제). 이를 방지하기 위해 층을 합치는 등의 조정이 필요해요.

업무 프로토콜
**층화추출법을 이용한 보건조사 표본 설계 프로토콜**
1. **조사 목표 및 모집단 정의**: 명확한 연구 질문과 포함/제외 기준 설정.
2. **층화 변수 선정**: 연구 목표와 모집단 특성에 기반한 핵심 변수 선택 (예: 인구사회학적 변수, 건강 상태 변수).
3. **층 구성 및 크기 확인**: 선정된 변수로 층을 만들고, 각 층의 모집단 크기 파악.
4. **표본 할당**: 비례 할당법 또는 최적 할당법 등으로 각 층의 표본 크기 결정.
5. **층 내 표본 추출**: 확보된 샘플링 프레임(Sampling Frame)에서 무작위 추출 실행.
6. **표본 가중치 계산**: 층화 및 할당 방식에 따라 최종 분석 시 사용할 표본 가중치 산정.

선배의 한마디
"표본추출법은 단순한 통계 기법이 아니라, 제한된 자원으로 신뢰할 수 있는 결론을 도출하기 위한 보건행정가의 핵심 역량이에요. 층화추출법은 '균형 잡힌 대표성'을 추구하는 방법이죠. 마치 병원에서 각 진료과, 각 직급의 의견을 균형 있게 듣는 것과 같아요. 이론을 이해하면 건강조사 데이터를 해석하거나, 병원 내부 만족도 조사를 설계할 때 훨씬 자신감이 생길 거예요!"

## 핵심 개념

- **표본추출법** — 모집단 전체를 조사하기 어려울 때, 일부를 추출하여 모집단의 특성을 추정하는 다양한 방법론.
- **층화추출법** — 모집단을 동질적인 몇 개의 층으로 나눈 후, 각 층 내에서 독립적으로 표본을 추출하는 확률표본추출법.
- **군집추출법** — 모집단을 자연적 군집으로 나눈 후, 몇 개의 군집을 무작위 선택하고 그 안의 개체를 조사하는 방법. 조사 비용 절감에 유용.
- **계통추출법** — 첫 표본을 무작위로 선택한 후, 고정된 간격(k)을 두고 표본을 추출하는 확률표본추출법.
- **단순무작위추출법** — 모집단의 각 개체가 동일한 확률로 선택되도록 완전히 무작위로 표본을 추출하는 가장 기본적인 방법.

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