표본추출에서 가장 중요한 것은 이른바 ‘대표성’이라는 개념이다. 대표성이 있는 표본이라고 함은 모집단에 소속된 여러 가지 요소들의 다양한 특성을 골고루 잘 포함하고 있는 표본을 말한다. 즉, 표본의 특성이 모집단의 특성과 비슷할수록 대표성이 높은 푭노이라고 할 수 있다.
사회과학조사방법론 교과서에 널리 인용되는 두 가지 예는 모수를 정확하게 예측하기 위해서 대표성 있는 표본을 선정하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 말해준다(Rubin and Babbie, 2001; 김환준, 2004 : 131).
표본조사를 통해 미국 대통령 선거결과를 예측한 여러 기관 가운데 리터러리 다이제스트 (Literary Digest)라는 잡지는 1924-1932년 사이 세 번에 걸친 대통령선거결과를 정확하게 예측해서 크게 평판이 높아졌으나, 1936년에는 무려 1,000만 명에 이르는 많은 수의 표본을 조사하였음에도 불구하고 루즈벨트(Fran Roosevelt, 민주당)가 아니라 랜던(Alf Landon, 공화당)이 대통령에 당선될 것으로 잘못 예측하였다". 다이제스트 지는 전화번호부와 자동차등록부를 표집틀을 사용하였는데, 당시의 경제여건상 전화 또는 자동차가 없는 사람들이 상당히 많았고 이런 사람들은 표본으로 선정되지 못하였다. 따라서 표본에는 민주당을 지지하는 저소득층이 실제보다 훨씬 적게 포함된 반면, 주로 공화당을 지지하는 중산층이상으로 표본이 편중되어 선거결과를 잘못 예측하게 된 것이다.
리터러리 다이제스트 지와는 달리 성별, 인종별, 거주지역별로 일정한 수의 표본을 뽑는 할당표본추출법을 사용한 갤럽(Goerge Gallup)은 1936년-1944년간의 대통령선거결과를 정확하게 예측하여 큰 명성을 얻었다. 그러나 1948년 선거에서는 예측에 실패하고 말았는데, 그 이유는 미국 인구의 도시화를 고려하지 못하고 예전의 인구조사결과를 토대로 지역별로 표본을 할당함으로써 농촌인구를 실제보다 과대 포함하였기 때문이다. 이 두 가지 사례에서 알 수 있는 바와 같이 모수를 정확하게 예측하기 위해서는 대표성 있는 표본을 선정하는 것이 중요하다.
대표성(representativeness)이란 용어는 정밀하고 과학적인 의미가 아님에도 불구하고 일반적으로 표본에 대한 논의에서는 유용한 개념이다. 만일 표본의 전체집합특성들이 모집단과 동일한 전체집합특성들과 밀접하게 유사하다면 표본은 자체의 모집단에 대해 대표적일 것이다. 표본들이 모든 측면에서 대표적일 필요는 없다. 대표성은 그 연구와 본질적인 관심들과 관련된 특성들에 제한된다. 확률표집의 기본 원리는 모집단의 모든 구성원들이 표본에서 선택될 동등한 기회를 갖는다
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