개념과 작동 원리
모든 개체를 직접 세기 어려울 때 일정한 면적의 구역을 골라 조사합니다. 각 구역의 개체 수를 면적으로 나누어 밀도를 구합니다.
한곳에 몰린 분포에서는 가까운 표본들만 고르면 전체를 대표하지 못할 수 있습니다. 무작위 위치나 적절한 층화 설계가 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
관계식과 성립 조건
전체 추정 개체 수는 표본 평균 밀도×전체 면적입니다. 면적이 다른 구역을 섞을 때에는 단순 개수 평균보다 조사 면적을 반영해야 합니다.
표본 수가 늘면 무작위 오차는 줄어드는 경향이 있지만 잘못 고른 위치의 편향을 자동으로 없애지는 못합니다. 실제 공간 분포와 조사 대상의 이동성도 고려합니다.
가상 실험에서 읽을 변화
무작위 표집을 반복하면 많은 표본이 평균 오차를 줄이는 경향이 있어요. 군집을 골라 놓는 선택 편향은 표본 수만 늘려도 사라지지 않아요.
600개체가 고정된 100×100 m 가상 초지예요. 균일 분포 240개체와 3개 군집 360개체를 섞었어요. 가장자리 포함 확률을 같게 하려고 초지를 같은 면적 격자로 나눈 뒤 격자를 복원 추출해요. 직접 배치도 이 격자에 맞춰지며 반복한 격자를 다시 셀 수 있어요. 실제 식물의 크기·종 구분·계절 변화·검출 누락은 생략해요. 100회 평균 절대오차는 별도의 무작위 표집 값이며 한 번의 결과에서 반드시 감소하지는 않아요.
핵심 관계와 기호
추정 개체 수 = 평균 밀도 (개체/m²) × 10000 m²
| 기호 | 뜻 | 단위 |
|---|---|---|
| 밀도 | 단위 면적당 개체 수 | 개체/m² |
| A전체 | 전체 조사 대상 면적 | m² |
예시로 확인하기
전체 개체 수의 추정식은?
평균 밀도는 표본의 총 개체 수/(표본 수×방형구 면적)이에요. 여기에 전체 면적 10000 m²를 곱해요.
자주 헷갈리는 점
- 표본을 많이 뽑았다는 사실만으로 대표성이 보장되는 것은 아닙니다.