# 보건행정 조사에서 모집단을 성별, 연령, 지역 등으로 나눈 후 각 층에서 단순무작위추출을 시행하는 표본추출 방법은?

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> language: ko  
> subject: 표본 설계

## 문제

보건행정 조사에서 모집단을 성별, 연령, 지역 등으로 나눈 후 각 층에서 단순무작위추출을 시행하는 표본추출 방법은?

## 보기

1. 편의무작위추출법
2. 층화무작위추출법 **✔ 정답**
3. 집락무작위추출법
4. 계통무작위추출법
5. 할당무작위추출법

**정답: 2**

## 해설

보건행정 핵심 해설
**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 이 문제는 층화추출법(Stratified Sampling)의 정의를 정확히 이해하고 있는지 묻고 있어요. 모집단을 이질적인 특성을 가진 여러 '층(strata)'으로 먼저 나누고, 각 층 내에서는 단순무작위추출을 실시하는 방법이에요. 이렇게 하면 각 층의 특성이 표본에 고루 반영되도록 보장할 수 있죠.
**정답 근거 (Answer Rationale)**: 핵심! 층화추출의 가장 큰 장점은 단순무작위추출보다 표본의 대표성을 높이고 표집오차(Sampling Error)를 줄일 수 있다는 점이에요. 특히 성별, 연령대별 건강행태를 비교해야 하는 국민건강영양조사 같은 국가 단위 보건통계 생산에 필수적인 방법이죠.
**오답 분석 (Distractor Analysis)**: 혼동 주의! ② 집락추출법(Cluster Sampling)은 모집단을 여러 군집으로 나누고 일부 군집 전체를 조사하는 방식이에요. ③ 계통추출법(Systematic Sampling)은 목록에서 일정 간격으로 추출하는 방법이죠. ④와 ⑤는 비확률표본추출법이므로 정답이 될 수 없어요. 특히 ④ 할당추출은 층화추출과 비슷해 보이지만, 마지막 단계에서 무작위가 아닌 조사자의 편의에 따라 표본을 선정한다는 결정적 차이가 있어요.
**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 층화추출 시 각 층의 표본 크기를 정하는 방식에는 '비례배분법(proportional allocation)'과 '최적배분법(optimal allocation)'이 있어요. 비례배분은 층의 크기에 비례하게, 최적배분은 층 내 변동성과 조사비용까지 고려하여 배분하는 방법입니다.
개념 정리: 층화추출은 '층 내에서는 동질적, 층 간에는 이질적'인 특성을 가질 때 효과적이에요. 예를 들어, 건강보험 가입 유형(직장/지역)별로 의료이용 행태가 다를 것으로 예상될 때 가입 유형을 층으로 나누어 조사할 수 있죠.
한눈에 비교!: 층화추출은 '층(strata) 내에서 무작위', 집락추출은 '군집(cluster) 전체를 전수' 조사하는 것이 핵심 차이예요. 전자는 정확성을, 후자는 비용 효율성을 중시할 때 선택해요.
실무 포인트: 지역사회건강조사에서 동/읍면 단위로 층을 나누고, 그 안에서 가구를 무작위로 뽑는 것은 층화추출과 집락추출이 혼합된 다단계층화집락추출 방식이에요. 이론적으로 배운 방법들이 실제로는 복합적으로 활용된답니다.
암기 팁: '층(Stratum)'은 '계층'이에요. 케이크를 여러 층으로 나누고 각 층에서 맛보기 위해 조금씩 떠먹는 모습을 상상해 보세요. 각 층의 맛(특성)을 모두 평가할 수 있겠죠?
국시 빈출 포인트: 층화추출과 할당추출의 차이점을 묻는 문제는 거의 매년 출제될 정도로 중요해요. '무작위'가 마지막 단계에 들어가면 층화, 들어가지 않으면 할당추출이라는 점을 꼭 기억하세요.
기출 변형 주의!: "모집단을 3개의 동질적인 집단으로 나누고, 각 집단의 크기에 비례하여 표본을 무작위 추출했다"라는 설명을 주고 이 방법의 장점을 묻는 문제가 출제될 수 있어요.

## 심화 해설

보건행정 핵심 해설
**핵심 개념 분석 (Key Concept)**: 이 문제는 보건행정 조사방법론에서 확률표본추출법(Probability Sampling) 중 하나인 층화무작위추출법의 정의를 정확히 이해하고 있는지 묻고 있어요. 모집단을 성별, 연령, 지역처럼 특정 기준으로 동질적인 여러 '층(Strata)'으로 먼저 나눈 후, 각 층 내에서 단순무작위추출을 시행하는 방법이에요. 이 방식은 모집단의 이질적인 특성이 표본에 골고루 반영되도록 보장하여 대표성을 극대화하는 것이 핵심 목적이에요.

**정답 근거 (Answer Rationale)**: 핵심! 층화무작위추출법은 '층(strata)'을 나누는 기준이 조사하고자 하는 주요 변수(예: 소득 수준별 의료 이용, 연령별 건강행태)와 밀접한 관련이 있을 때 표집오차(Sampling Error)를 획기적으로 줄일 수 있어요. 국민건강영양조사나 지역사회건강조사 같은 국가 단위 보건 통계 생산 시, 인구 사회학적 특성을 고루 반영하기 위해 반드시 사용하는 방법이에요.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**: 혼동 주의! 1번 '편의무작위추출법'은 확률표본추출법에 '편의'라는 개념이 붙는 것은 모순이므로 잘못된 용어예요. 3번 '집락무작위추출법'은 모집단을 여러 군집(cluster)으로 나눈 후 선택된 군집 전체를 전수 조사하는 방식으로, '각 층 내에서 무작위 추출'이라는 본문 설명과 맞지 않아요. 4번 '계통무작위추출법'은 목록에서 매 k번째 표본을 추출하는 방법으로 '층'을 나누는 과정이 없어요. 5번 '할당무작위추출법'은 층화추출과 가장 혼동되는 개념인데, 이는 층을 나눈 후 마지막 단계에서 무작위가 아닌 조사자의 **편의(convenience)**에 따라 표본을 선정하는 비확률표본추출법이에요. 문제에서 '단순무작위추출을 시행'한다고 명시했으므로 오답이에요.

**연관 개념 정리 (Related Concepts)**: 층화무작위추출법에서 각 층의 표본 크기를 배분하는 방식으로는 비례배분법(Proportional Allocation)과 최적배분법(Optimal Allocation)이 있어요. 비례배분은 각 층의 크기(구성비)에 비례하게 표본을 뽑는 일반적인 방식이고, 최적배분은 층 내 변동성(표준편차)과 조사 비용까지 고려하여 더 정교하게 배분하는 방법이에요.

개념 정리
층화추출은 '**층 내에서는 동질적, 층 간에는 이질적**'인 특성을 가질 때 가장 효과적이에요. 예를 들어, 건강보험 가입 유형(직장/지역)별로 의료 이용 행태가 크게 다를 것으로 예상될 때, 가입 유형 자체를 층으로 설정하여 조사하는 식이죠.

한눈에 비교!

| 구분 | 층화무작위추출법 | 할당추출법 |
| --- | --- | --- |
| 추출 방식 | 확률표본추출 (Probability) | 비확률표본추출 (Non-probability) |
| 마지막 단계 | 층 내에서 무작위 추출 | 층 내에서 조사자의 편의로 추출 |
| 대표성 | 높음 (표집오차 측정 가능) | 상대적으로 낮음 (오차 측정 불가) |

실무 포인트
실제 보건 행정 실무에서 시행하는 대규모 조사는 여러 표본추출법을 혼합하여 사용해요. 예를 들어 지역사회건강조사는 전국을 동/읍면으로 층화(stratify)하고, 해당 층 내에서 통반/리를 집락(cluster)으로 추출한 후 가구를 계통추출(systematic)하는 다단계층화집락추출 방식을 사용해요. 즉, 이론적으로 배운 방법들이 실제 현장에서는 복합적으로 설계된다는 점을 알아두세요.

암기 팁
'층(Stratum)'은 여러 겹으로 쌓은 **케이크**를 떠올려 보세요. 전체 케이크의 맛을 제대로 평가하려면 초콜릿 층, 생크림 층, 빵 층을 각각 조금씩 떠서(무작위 추출) 먹어봐야 각 층의 특성을 놓치지 않고 평가할 수 있겠죠?

국시 빈출 포인트
층화추출법과 할당추출법의 차이점을 묻는 문제는 거의 매년 출제될 정도로 중요해요. 핵심! '무작위'가 마지막 단계에 들어가면 층화추출(확률), 들어가지 않으면 할당추출(비확률)이라는 점을 꼭 기억하세요.

기출 변형 주의!
"모집단을 3개의 동질적인 집단으로 나누고, 각 집단의 크기에 비례하여 표본을 무작위 추출했다"라는 설명을 주고, 이 방법의 장점(표본의 대표성 제고, 표집오차 감소)이나 필요한 사전 정보(각 층의 구성비 파악)를 묻는 사례형 문제가 출제될 수 있어요.

## 임상 시나리오

보건행정 실무 가이드
**실무 시나리오 (Practical Scenario)**: 당신은 보건소의 보건행정 담당자입니다. 지역 내 고령화가 심각해짐에 따라 관할 구역 노인들의 낙상 사고 예방 교육 프로그램을 기획하고, 그 효과를 평가하기 위한 기초 조사를 실시하려고 합니다. 단순히 동사무소 명부에서 무작위로 대상자를 뽑을 경우, 80대 이상 초고령자의 비율이 과소 추출될 위험이 있어요. 이때 전체 노인 인구를 연령대별(65-74세, 75-84세, 85세 이상)로 먼저 나누고 각 집단 내에서 무작위로 설문 대상자를 선정하는 층화무작위추출법이 가장 적합한 설계예요.

**행정 중재 전략 (Admin Intervention)**: 먼저 주민등록인구통계를 통해 관내 노인 인구의 연령대별, 성별 구성비를 파악해요. -> 전체 목표 표본 수(예: 300명)를 각 층의 구성비에 맞춰 비례 배분해요. -> 컴퓨터 난수 생성기를 이용해 각 층의 명단에서 진정한 의미의 무작위 대상자를 선정해요. -> 만약 특정 연령대(85세 이상)의 의견을 더 세밀하게 듣고 싶다면, 표본 수를 일부러 더 배정하는 불비례 배분(과대표집) 전략을 사용할 수도 있어요. 단, 이 경우 통계 분석 시 가중치(Weight)를 적용해야 한다는 점을 반드시 기억해야 해요.

**법적 안전 및 주의사항 (Precautions)**: 조사 과정에서 수집된 주민등록번호나 건강 상태 정보는 개인정보보호법의 민감정보에 해당해요. 표본 명단은 조사 목적으로만 사용하고, 조사 종료 후 즉시 안전하게 파기해야 해요. 연구 결과 발표 시에는 개인을 특정할 수 있는 어떠한 정보도 노출되어서는 안 된다는 점을 꼭 명심하세요.

업무 프로토콜
① 조사 목적 및 대상자 정의 → ② 표본추출틀(모집단 명부) 확보 → ③ 층화 기준(연령, 성별 등) 결정 → ④ 표본 배분 방식(비례/최적) 결정 → ⑤ 난수표를 이용한 무작위 추출 → ⑥ 조사 실시 및 응답률 모니터링 → ⑦ 가중치 적용 여부 검토 후 통계 분석

선배의 한마디
"보건행정 기획의 시작은 정확한 현황 파악이에요. 아무리 좋은 통계 기법을 써도 표본이 편향되면 그 결과는 아무짝에도 쓸모없어요. 예산이 조금 들더라도 초기 표본 설계 단계에서 층화추출 같은 과학적 방법을 고집하는 것이, 장기적으로는 더 비용 효과적인 정확한 사업 결과로 이어진다는 점을 기억하세요!"

## 핵심 개념

- **층화무작위추출법 (Stratified Random Sampling)** — 모집단을 동질적인 여러 층(strata)으로 나눈 후 각 층에서 단순무작위추출을 시행하는 방법으로, 표본의 대표성을 높이는 데 효과적이에요.
- **표본추출틀 (Sampling Frame)** — 모집단의 구성 요소가 나열된 목록으로, 여기서 실제 표본이 추출되며 예로는 주민등록명부, 병원 등록 환자 명단 등이 있어요.
- **표집오차 (Sampling Error)** — 모집단 전체를 조사하는 전수조사가 아닌 표본조사를 실시함으로써 필연적으로 발생하는 통계적 오차를 의미해요.
- **비례배분법 (Proportional Allocation)** — 층화무작위추출법에서 각 층의 표본 크기를 해당 층이 모집단에서 차지하는 비율에 맞춰 배정하는 방법이에요.
- **확률표본추출법 (Probability Sampling)** — 모집단의 모든 구성원이 표본으로 선택될 확률이 0보다 크고, 그 확률을 사전에 정확히 알 수 있는 표본추출 방법이에요.

## 같은 주제 문제

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