군집표집

군집표집(Cluster Sampling)은 확률표집법(Probability Sampling)의 한 유형으로, 모집단을 여러 개의 군집(Cluster, 집단)으로 나눈 후, 그중 일부 군집을 무작위로 선정하여 해당 군집에 속한 모든 구성원을 표본으로 추출하는 방법이다. '집락표집', '군집표본추출', '클러스터 샘플링'이라고도 불린다.

개념 및 절차

군집표집은 모집단 전체를 개별 단위로 직접 표집하는 대신, 자연적으로 형성되거나 인위적으로 구분된 집단(군집)을 1차 표집단위로 사용한다. 예를 들어, 전국의 고등학생을 대상으로 연구를 수행할 때, 개별 학생을 무작위로 선정하는 대신 여러 학교(군집) 중 일부 학교를 무작위로 선정하고, 선정된 학교의 모든 학생을 표본으로 삼는 방식이 이에 해당한다. 군집을 선택할 때는 일반적으로 단순무작위표집이 사용된다.

군집의 특성

군집표집이 효과적으로 작동하기 위해서는 군집 간(집단 간)은 동질적(homogeneous)이고, 군집 내(집단 내)는 이질적(heterogeneous)인 것이 바람직하다. 즉, 각 군집이 모집단의 축소판과 같은 성격을 지니도록 구성하는 것이 이상적이다. 이는 층화표집(Stratified Sampling)이 집단 내 동질성과 집단 간 이질성을 요구하는 것과 반대되는 특징이다.

장점

• 시간과 비용을 절감할 수 있다. 특히 모집단이 넓은 지리적 범위에 분포해 있을 때 효율적이다.
• 모집단 전체의 개별 요소 목록(표집틀)이 없어도, 선택된 군집의 목록만 확보하면 되므로 조사 실행이 용이하다.
• 표집오차 계산이 비교적 용이하다.

단점

• 단순무작위표집에 비해 표본의 대표성이 낮을 수 있으며, 표집오차(Sampling Error)가 클 가능성이 있다.
• 소수의 군집만 추출할 경우, 선택되지 않은 군집의 특성이 표본에 반영되지 않아 편향(Bias)이 발생할 수 있다.
• 군집 내 구성원이 동질적인 경우 표집오차가 더욱 커질 수 있다.

관련 개념

군집표집은 여러 단계에 걸쳐 수행되는 다단계 집락표집(Multistage Cluster Sampling)의 기본 형태이기도 하다. 다단계 집락표집은 1차로 군집을 선정한 후, 선정된 군집 내에서 다시 하위 군집을 추출하는 방식으로, 2단표집(Two-stage Sampling), 3단표집 등이 이에 해당한다. 이 방법은 대규모 전국 단위 조사에서 널리 활용된다.