KMOOC 통계학의 이해1 1주차-3

가중치(Weight)

• 모집단이 서로 다른 특성을 가지는 부모집단들로 이루어진 경우,
  특정 부모집단에서 표본이 많이 추출되거나 적게 추출되면
  전체 모집단에 대해 왜곡된 결과가 나올 수 있음
  => 따라서, 가중치를 적용(한 표본이 몇 개를 대표하는지)

기본 가중치

• 단순확률추출법 : 각 표본에 대한 설계 가중치 : wj = N/n
• 계통추출법 : 각 표본에 대한 설계 가중치 : wj = N/n
• 층화확률추춟법 : 층의 크기와 해당 층에서의 표본크기에 따라 달라짐
• 집락추출 : 집락의 크기와 해당 집락에서의 표본크기에 따라 달라짐

w = 추출확률에 따른 가중치 w1 X 무응답에 따른 가중치 w2 X 사후층화를 위한 가중치 w3

사진과 글은 KMOOC 사이트에서 숙명여대의 여인권 교수님의 [통계학의 이해1] 수업자료를 바탕으로 했습니다.