Quick Answer
Digital SAT에서 모집단의 모든 구성원이 선택될 확률이 동일하도록 추출한 집단인 무작위 표본(Random Sample)은 결과의 일반화에 필수적입니다.
모집단 전체의 특성을 공정하게 추론하기 위해 임의로 선택된 부분 집합입니다. 한국 교육과정의 '확률과 통계' 중 표본 추출 개념과 연결됩니다.
Question: A researcher wants to estimate the average height of students at a school with 2,000 students. She selects 100 students by assigning each student a number and using a random number generator. Which of the following is true? \nSolution: 무작위 번호 생성기를 사용했으므로 이는 무작위 표본(Random Sample)이며, 이 결과는 학교 전체 학생에 대해 일반화할 수 있는 타당성을 가집니다.
실수 1: 자발적 참여자(Voluntary Response)로만 구성된 표본을 무작위 표본이라고 오해함.
실수 2: 표본의 크기가 크기만 하면 무작위성이 없어도 모집단을 대표한다고 착각함.
실수 3: 특정 장소나 시간에만 있는 사람들을 조사하는 편향된 표본(Biased Sample)을 무작위라고 판단함.
750점 이상을 목표로 하는 학생은 표본 추출 방법이 무작위(Random)가 아닐 경우, 오차 범위(Margin of Error)를 적용하거나 전체로 일반화하는 선택지는 반드시 오답으로 걸러내야 해요.
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모집단의 각 요소가 선택될 확률이 모두 같게 설계된 표본으로, 신뢰할 수 있는 통계의 기초예요.
문제에서 'randomly selected'나 'random number generator' 같은 표현이 있는지 확인하면 돼요.
무작위 표본은 전체를 공정하게 대표하지만, 편향된 표본은 특정 집단에 치우쳐 결과를 왜곡해요.
데이터 해석 및 통계 논리 문제로 매 시험 1~2문제 정도 꾸준히 출제되는 핵심 개념이에요.
모집단 (Population)
Digital SAT에서 모집단(Population)은 조사의 대상이 되는 전체 집단을 의미하며, 표본(Sample)을 통해 그 특성을 추론합니다.
