### 표본 오류 표본 오류(Sampling Error)는 모집단에서 추출한 표본이 모집단의 특성을 완벽하게 반영하지 못할 때 발생하는 오류를 말합니다. 표본 오류의 크기에 영향을 미치는 요인을 이해하기 위해서는 몇 가지 기본 개념을 알고 있어야 합니다. ### 기본 개념 1. **표본의 크기 (Sample Size)** - **개념:** 표본의 크기가 클수록 표본 오류는 작아집니다. 큰 표본은 모집단을 더 잘 대표할 가능성이 높기 때문입니다. - **예시:** 선거 여론조사에서 1,000명을 조사하는 것보다 10,000명을 조사하는 것이 더 정확합니다. - **연구주제:** 전국 선거 여론조사 2. **문항의 무응답 (Non-response)** - **개념:** 문항에 응답하지 않는 경우가 많을수록 표본 오류가 커질 수 있습니다. 이는 특정 그룹의 의견이 제대로 반영되지 않을 가능성이 있기 때문입니다. - **예시:** 온라인 설문조사에서 특정 연령대의 응답률이 낮다면, 해당 연령대의 의견이 제대로 반영되지 않습니다. - **연구주제:** 소비자 만족도 조사 3. **표본추출방법 (Sampling Method)** - **개념:** 표본추출방법에 따라 표본 오류의 크기가 달라질 수 있습니다. 무작위 표본추출(Random Sampling)이 가장 일반적으로 사용되며, 대표성을 보장합니다. - **예시:** 단순무작위표본추출, 층화표본추출 등은 대표성을 높이는 방법입니다. - **연구주제:** 대학생의 학업 성취도 조사 4. **모집단의 분산 정도 (Population Variability)** - **개념:** 모집단의 분산 정도가 클수록, 즉 모집단 내에서 차이가 클수록 표본 오류는 커질 수 있습니다. 분산이 크면 다양한 특성을 반영하기 위해 더 큰 표본이 필요합니다. - **예시:** 다양한 연령대와 소득 수준을 포함하는 도시 인구 조사 - **연구주제:** 대도시 인구의 생활 수준 조사 ### 표본 오류의 크기에 영향을 미치는 요인으로 거리가 가장 먼 것 문제에서 주어진 선택지 중 "표본 오류의 크기에 영향을 미치는 요인으로 거리가 가장 먼 것"을 찾기 위해, 각 요인의 설명을 다시 살펴보겠습니다. 1. **표본의 크기** - 직접적인 영향이 있습니다. 큰 표본은 표본 오류를 줄입니다. 2. **문항의 무응답** - 문항의 무응답은 표본의 대표성을 떨어뜨려 표본 오류에 영향을 미칩니다. 3. **표본추출방법** - 적절한 표본추출방법을 사용하면 표본 오류를 줄일 수 있습니다. 4. **모집단의 분산 정도** - 모집단의 분산 정도는 표본 오류에 영향을 미칩니다. 분산이 클수록 표본 오류가 커질 수 있습니다. ### 결론 위의 설명을 바탕으로, 표본 오류의 크기에 가장 영향을 미치지 않는 요인은 "문항의 무응답"입니다. 이는 응답률과 관련된 문제이지, 표본의 추출 방법이나 크기와 직접적인 관련이 있는 것은 아닙니다. 따라서, 문제의 답은: **정답:** 문항의 무응답