공간표본추출 (Spatial Sampling)
쉽게 풀면
넓은 지역 전체를 다 조사할 수 없을 때, 대표성 있는 몇몇 지점을 골라 조사하는 방법이다. 예를 들어 전국 토양 상태를 전부 조사할 수 없을 때, 격자나 무작위 방식으로 일부 지점을 골라 조사한 뒤 전체를 추정하는 것이 공간표본추출이다. 선거철 여론조사에서 전 국민이 아닌 일부 사람만 뽑아 물어보듯이, 넓은 땅 전체 대신 일부 지점만 골라 조사하는 방법이다.
왜 중요한가
토양조사, 대기질 측정망 설계, 여론조사의 지역별 표본 배분 등에서 제한된 자원으로 연구지역 전체를 대표하는 표본을 얻기 위해 활용되는 방법론으로, 표본설계의 편향 여부가 이후 분석 전체의 신뢰도를 좌우합니다. 국가 단위 토양오염도나 산림자원 통계처럼 전수조사가 불가능한 국토 규모 조사에서 필수적으로 쓰이는 방법론이다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
공간표본추출 방법의 선택은 이후 보간 및 통계추정 결과의 대표성과 정확도에 직접적인 영향을 준다.
공간표본추출은 표본지점의 배치 방식에 따라 추정 결과의 대표성과 정확도가 달라지므로 조사 목적에 맞는 방식을 선택해야 한다.
조금 더 깊게 보면
공간표본추출은 일반 통계의 무작위추출 원리를 그대로 적용하면 공간적으로 편중된 표본이 될 수 있어, 층화나 계통추출 등 공간적 대표성을 확보하기 위한 별도의 설계가 필요하다는 점이 일반 표본조사와 다릅니다. 대표적 방법으로 무작위추출(완전 무작위 지점 선정), 계통추출(격자형 규칙 배치), 층화추출(토지피복 등 하위집단별 비례 배분)이 있으며, 계통추출은 시공간 주기와 표본 간격이 우연히 일치하면 편향된 결과를 낳을 수 있다는 한계가 있다. 지형이나 토지피복처럼 보조자료가 있으면, 이를 층으로 나누어 각 층에서 비례해 표본을 배분하는 층화추출이 무작위추출보다 더 정밀한 추정을 준다. 공간자기상관이 있는 현상에서는 표본 지점이 너무 가까우면 서로 중복된 정보를 담게 되므로, 베리오그램의 영향거리(range)를 참고해 표본 간격을 정하기도 한다. 표본 지점의 접근성(도로 유무, 사유지 여부)도 실제 현장에서는 표본설계 못지않게 중요한 실무적 제약이 된다.
주의할 점
표본지점이 특정 지역에 편중되면 추정된 공간패턴이 실제 분포를 왜곡할 위험이 있다.