ex) 설문조사, 신체계측, 생체시료 검사

(1) 모집단(population)에 대한 대표성 확보가 가장 중요

• 모집단과 표본의 특성이 다를 경우 표본오차(sampling error) 발생

(2) 장점: 신속, 경제적, 비표본오차 감소

(3) 단점: 모집단 전수조사와 결과 불일치, 표본오차 발생 가능

(1) 정의: 조사자의 의도 개입 없이 사전에 정해진 표본추출 확률에 따라 무작위로 추출하는 방법

(2) 단순무작위추출(simple random sampling, SRS)

• 모집단의 모든 구성원의 표본추출 확률을 동일하게 추출

(3) 층화무작위추출(stratified random sampling)

• 성별이나 나이에 따라 구성원들을 층으로 구분 → 층별로 SRS 시행

• 비례층화추출: 각 층으로부터 뽑는 표본의 크기가 각 층의 크기에 비례함

• 비비례층화추출: 비례하지 않음

(4) 집락표본추출(cluster sampling)

• 표본추출단위를 개인이 아닌 집단으로 설정해 편리하게 표본을 구성

• 개인이 넓은 지역에 흩어져 있을 때 SRS가 비현실적일 경우 시행

(5) 계통표본추출(systematic sampling)

• 모집단의 목록이 잘 정리된 경우 일정한 간격으로 표본을 추출

ex) 병원자료, 인구자료, 사망자료, 건강보험자료, 감염병 신고자료, 국민건강조사 등

(1) 인구주택총조사: 방대한 데이터 양(전수조사), 그러나 낮은 시의성(시행주기 5년)

(2) 주민등록인구통계: 매월 말일 기준의 주민등록부 등재내용 (각 동/읍/면 단위)

(1) 장점: 높은 완전성(사망진단서 참고), 지역 간 보건의료수준 비교 가능, 사망률 추이 파악에 유용

(2) 단점: 사망원인이 부정확할 수 있음 (낮은 부검 비율, 비의사가 사망원인 기재 가능, 사망진단서에 대한 의사 교육 부족 등의 원인)

(1) 장점: 정확한 진단명, 특정 질병과 관련된 임상 정보 획득 가능

(2) 단점

① 중한 환자가 경한 환자보다 병원을 더 많이 방문함

② 사회경제적 여건에 따라 병원 방문 기회의 차이가 있을 수 있음

③ 특정 병원을 방문한 환자들이 그 지역의 모든 환자를 대표하지 못함

④ 분석역학연구에서 적절한 대조군을 설정하기 어려움

(1) 장점: 방대한 데이터 (우리나라는 전국민에 대한 20년 이상의 데이터)

(2) 단점: 원래 행정적 목적으로 수집되어 역학연구에 부적합할 수 있음

ex) 의사가 삭감을 피하기 위해 검사 항목에 맞추어 진단명을 기재함

(1) 직장자료: 직업병 연구에 유용 / 일반 인구집단으로 일반화하기 어려움

(2) 신고자료: 감염병 관련 자료 (우리나라는 질병관리청, 세계적으로는 WHO가 담당)

(3) 등록자료: 우리나라 암등록사업 등

(7) 건강조사자료: 국민 건강 전반에 대한 보다 포괄적인 정보

ex) 국민건강영양조사, 청소년건강행태조사, 지역사회건강조사, 구강건강실태조사 등