[마케팅] 마케팅 조사 표본추출법과 척도

마케팅 조사 표본추출법과 척도

<표본추출법>

대부분의 연구에서 연구 대상을 설정할 때는 시간과 비용상의 제약 때문에 전체집단 가운데 적당한 크기의 일부 대상을 선택하여 자료를 수집한다. 이러한 조사하고자 하는 전체집단의 특징을 잘 나타내주는 적당한 크기의 집단을 표본이라고 하며, 이러한 집단을 선택하는 체계적인 과정을 표본추출이라 한다. 

1. 확률표본추출 방법

연구 대상이 표본으로 추출될 확률이 알려져 있을 때 사용하는 방법으로서 무작위적 표본추출에 의해서 표본분석 결과의 일반화 및 표본오차의 추정이 가능하나 시간과 비용 많이 소요되는 단점이 있다. 

 

① 단순 무작위 표본추출법 (simple random sampling) 

표본으로 선택될 확률이 알려져 있고 그 확률이 동일할 경우에 사용되는 방법으로서 초보적인 조사에 많이 이용되나 실제 사회조사에서 거의 사용되지 않는다.

 

② 층화 표본추출법 (stratified sampling) 

모집단을 먼저 서로 겹치지 않도록 여러 개의 층으로 분할한 후, 층별로 단순무작위추출법을 적용해 표본을 얻는 방법으로써 표본 소집단의 크기와 분산을 고려해서 표본을 추출한다. 층화 표본추출법이 효과적이 되기 위해서는 적절한 층화변수를 찾아 층화하는 것이 중요하며 층화변수는 모집단 전체에 대해서 이미 알려진 변수로 조사되는 특성치와 관련이 깊은 변수라야 한다. 

 

③ 군집 표본추출법 (cluster sampling) 

표본들을 군집으로 묶어 이들 집단을 선택하여 표본추출 하는 방법으로서 표본비율 등을 이용하여 하나의 체계를 두고 표본 추출한다. 

 

2. 비확률표본추출방법

연구 대상이 표본으로 추출될 확률이 알려지지 않았을 때 사용하는 방법으로서 인위적 표본추출에 의해서 표본분석 결과의 일반화 및 표본오차 추정이 불가능하나 시간과 비용 면에서는 절약되는 장점이 있다.

 

① 편의 표본추출법 (convenience sampling) 

편리성에 기준을 둔 표본선정으로 탐색단계 또는 사전 조사에 적합하나 모집단을 적절히 대표할 수 없다.

 

② 판단 표본추출법 (judgement sampling) 

조사자가 표본에 대하여 잘 알고 있을 경우, 그의 판단에 의존하여 표본을 추출하기 때문에 모집단을 적절히 대표할 수 없는 표본 선정을 방지할 수 있다.

 

③ 할당 표본추출법 (quota sampling) 

연구 대상의 범주(category)나 할당량(quotas) 구분하여 표본추출을 실시하는 정교한 기법으로 널리 사용되며 특히, 인터뷰 조사나 모집단에 대한 사전지식이 있는 경우에 실시한다. 
 

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<척도>

1. 명목척도 (nominal scale)

명목척도는 네 가지 유형 중 가장 기본적인 것으로서 둘 이상의 범주로 구분되는 변수를 측정할 때 사용하는 척도이다. 이는 단지 분류적인 의미만을 가진 것으로서 성, 지역, 직업, 종교 등과 같이 분리적이고 비수치적인 범주를 갖는 변수를 나타낼 때 사용된다. 이때 범주들은 상호 배타적이고 포괄적이어야 한다. 이는 각 범주가 포함하는 내용 간에 중복이 없어야 하고 범주들이 변수의 모든 내용을 포함해야 한다는 뜻이다. 보통 각 범주에 숫자나 기호를 붙여 사용한다. 명목척도는 양의 과소나 크기의 대소를 구별하지 못하고 단지 숫자나 기호로써 측정 대상을 명목적으로 지칭해 줄 뿐이다. 각 범주에 부여하는 숫자는 성격이 다른 범주에 대한 명목상의 표시일 뿐 양적인 의미를 갖지 않는다. 즉 명목척도의 각 범주는 양적으로 많다든가 적다든가 하는 정도를 구별해 주지 못하고 같은 성격의 것인지 아닌지를 단지 숫자나 기호로 대신 지칭해 주는 것에 불과하다.

 

2. 서열척도 (ordinal scale) 

서열척도는 측정 대상을 어떤 특정한 속성의 정도에 따라 범주화하여 그 정도의 순서대로 배열한 것이다. 이때 순서는 범주들 간의 상대적 서열을 표시한 것일 뿐 차이를 나타내는 것은 아니다. 즉, 서열척도는 서로 비교할 수 있고 순위를 매길 수 있는 변수를 측정할 때 사용된다. 이는 명목척도가 갖는 속성 이외에 서열성을 갖고 있어서 측정 대상을 특정 속성을 갖고 있는 정도에 따라서, 예를 들어 크고 작은 순서나 많고 적은 순서에 따라서 여러 개의 범주로 나누어 이들을 서열화할 수 있다. 서열 척도에 수치를 부여할 때는 수치 자체는 어떤 절대적인 수나 양을 나타내는 것이 아니라 단지 순서를 나타내기 때문에 큰 쪽에 큰 숫자를 부여할 수도 있고 정반대로 부여할 수도 있다. 계층을 상층, 중층, 하층으로 나누는 경우 상층은 중층보다 높고 중층은 하층보다 높다는 것을 나타내지만 층간의 거리가 같다는 것은 아니다. 

3. 구간척도 (interval scale) 

구간척도는 변수에 대해 가장 많은 양의 정보를 제공해 주는 척도이다. 측정 대상의 속성의 서열만을 나타내는 서열척도의 성격에다 속성에 따라서 구분된 급 간의 차이가 같다는 성격이 추가된 척도이다. 즉 이는 등급 간에 서열이 존재한다는 것뿐 아니라 이들 간의 간격이 일정함을 포함한다. 예를 들어 1, 2, 3, 4로 표시된 척도가 있을 때 1과 2, 2와 3, 3과 4의 간격이 같다고 보는 것이다. 따라서 구간척도는 더하기와 빼기로 표시할 수 있으며 정의상 분리적이라기 보다는 연속적이다. 구간척도의 예로는 섭씨나 화씨온도, 달력의 시간 등을 들 수 있다. 섭씨 20도가 10도보다 두 배 더 더운 것은 아니고 단지 수은주의 눈금을 일정 간격으로 나누어 구분한 것에 의한 차이며 각 눈금 간의 간격은 1도로 동일하므로 구간척도이다.

 

4. 비율척도 (ratio scale) 

비율척도는 구간척도 중에서 절대 0 값을 갖는 것이다. 즉 절대 0 값을 가짐으로써 비율의 성격을 갖는 척도이다. 이는 진정한 의미에서의 0의 존재를 설정하고 있는 것이므로 더하기, 빼기뿐 아니라 곱하기, 나누기로 표시될 수 있다. 따라서 비율척도에서는 하나의 값이 다른 값보다 몇 배 더 큰가를 표시할 수 있다. 비율척도의 예로는 길이, 중량, 시간, 밀도, 각도, 거리 등을 들 수 있다. 섭씨나 화씨온도가 비율척도가 아닌 이유는 섭씨 0도라 할 때 이는 온도가 없다는 뜻이 아니며 이때의 0은 섭씨온도계라는 척도상의 어느 한 지점을 나타내는 것일 뿐이다. 반면 도시화율이나 실업률에서의 0은 의미가 다르다. 

 

 

[마케팅] 마케팅 조사 자료 수집 방법 1

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