$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

표본 개념에 대한 고찰: 역사적 분석을 중심으로
A Study on the Concept of Sample by a Historical Analysis 원문보기

학교수학 = School Mathematics, v.16 no.4, 2014년, pp.727 - 743  

탁병주 (서울대학교 대학원) ,  구나영 (안양고등학교) ,  강현영 (목원대학교) ,  이경화 (서울대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The concepts of sample and sampling are central to the statistical thinking and foundations of the statistical literacy, so we need to be emphasized their importance in the statistics education. However, many researches which dealt with samples only analyze textbooks or students' responses. In this ...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이 장에서는 표본과 표집이 통계학에서 어떠한 의미를 지니는지를 검토한다. 그리고 통계학에서 올바른 표집으로 인정받는 확률표집의 개념과 방법에 대해 고찰한다.
  • , Pfannkuch, 2008; Rubin, Bruce, & Tenney, 1990; Saldanha & Thompson, 2002; Watson, 2013)을 검토하여, 표본 개념이 교육적으로 어떠한 의의를 지니고 있는지를 확인한다. 더불어, 표본 개념의 교수학습에서 고려해야 할 요소들이 무엇인지를 탐색한다.
  • 본 논문에서는 통계학에서 표본이 지니는 의미를 확인하고, 표본 개념의 역사적 발달 과정을 분석하여 표본 개념의 의미와 요소를 확인하고자 한다. 또한 표본 개념에 대한 학생들의 이해 수준을 다룬 선행연구들을 역사적 분석에 비추어 고찰함으로써 교수학적 논의를 도출할 것이다.
  • 이에 따라 본 논문에서는 표본 개념에 대한 역사적 분석으로부터 표본 개념과 관련된 선행연구를 고찰하여 교육적 시사점을 얻고자 한다. 지식을 역사 문화적 발달 과정상의 결과물로 보는 관점에 따르면, 특정한 수학적 개념을 완전히 이해하기 위해서는 그 개념의 역사적 발달을 반드시 고려해야 한다(이종희, 2002, p.
  • 이에 미국 통계국에서는 표본의 질적 민감성을 강조하여 공정관리를 도입하고 표본순환 (sample rotation) 체계를 도입하는 등의 노력을 통해 표집변이성을 제어하고자 하였다. 이와 같이 표본 개념의 역사적 발달 과정에는 표집변이 성의 인식과 해결의 과정이 포함되어 있다.
  • 그러나 통계학 개념은 역사적 사건과 경험들이 요구하는 실용적인 필요에 의해 발달해왔기 때문에, 표본의 의미를 분석, 고찰하기 위해서는 표본 개념의 역사적 발달 경로를 되짚어 볼 필요가 있다. 이에 이 장에서는 표본 개념이 역사적으로 어떠한 과정을 거쳐 구성되고 발달해 왔는지를, 표본과 관련된 주요 개념들과 관련지어 주요 인물과 사건을 중심으로 검토한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
표본 개념을 충실히 갖추기 위해 요구되는 선행 하위개념은 무엇이 있는가? ․우연과 필연 ․무작위성과 대표성 ․부분과 전체 ․귀납과 연역 ․가능성의 원리 ․통계량의 변이성 ․통계적 모형
표본(sample)과 표집(sampling)은 무엇인가? 표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다.
표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석한 결과는 어떠한가? 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로