마케팅 표본조사와 표본 설계

마케팅 표본조사와 표본 설계

◆ 마케팅 표본조사와 표본 설계

마케팅 표본조사는 대상 집단을 대표할 수 있는 적절한 표본을 추출하여 조사 대상의 특성과 경험을 파악하고, 대상 집단에 대한 인사이트를 도출하는 데 활용하는 방법입니다. 마케팅 표본조사는 다음과 같은 표본 설계 단계를 거칩니다.

◈ 대상 집단 정의

 조사할 대상의 특징, 성격, 경험 등을 정의합니다. 마케팅 표본조사에서 표본 설계를 위해 대상 집단을 정의하는 것은 매우 중요합니다. 대상 집단을 정의할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

1. 목적 : 조사를 통해 얻고자 하는 정보와 목적에 맞게 대상 집단을 정의합니다.
2. 특성 : 대상 집단의 연령, 성별, 경제적 지위, 학력, 직업 등과 같은 특성을 고려합니다.
3. 관심사 : 조사 주제와 관련된 대상 집단의 관심사와 행동양식을 파악합니다.
4. 지리적 범위 : 대상 집단의 지리적 위치를 파악하고, 필요에 따라 표본 추출 방법을 결정합니다.
5. 기타 요인 : 예를 들어, 대상 집단에 따른 문화적인 차이, 특별한 취향 등을 고려할 수 있습니다.

이러한 대상 집단의 정의는 표본 조사의 효율성과 결과에 많은 영향을 미칩니다. 따라서 조사 주제와 관련하여 정확한 대상 집단을 선정하고 표본 설계를 수행해야 합니다.

◈ 표본 추출

대상 집단에서 조사할 표본을 추출합니다. 표본 추출 방법은 무작위 추출, 계층 추출, 적용 추출 등이 있으며, 추출 방법에 따라 추출된 표본의 대표성이 달라집니다. 마케팅 표본조사에서 표본 추출은 전체 대상 집단에서 일부를 추출하여 조사하는 과정을 말합니다. 표본 추출은 전체 대상 집단을 대표할 수 있는 적절한 크기와 특성의 표본을 추출하는 것이 중요합니다. 

표본 추출 방법에는 다양한 방법이 있으며, 대상 집단의 특성이나 조사 목적에 따라 선택됩니다. 일반적으로 사용되는 표본 추출 방법은 다음과 같습니다.

1. 단순 무작위 추출: 각 대상에게 같은 확률로 추출하는 방법입니다.
2. 체계적 추출: 전체 대상 집단을 동일한 간격으로 나눈 후 각 구간에서 무작위로 샘플을 추출하는 방법입니다.
3. 층화 추출: 대상 집단을 비슷한 특성을 가진 층으로 나눈 후 각 층에서 샘플을 추출하는 방법입니다.
4. 군집 추출: 대상 집단을 비슷한 특성을 가진 군집으로 나눈 후 몇 개의 군집을 무작위로 추출하여 조사하는 방법입니다.

표본 추출 방법을 선택할 때는 조사 대상의 특성과 목적, 조사 예산 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다. 또한, 추출된 표본이 전체 대상 집단을 대표할 수 있는지 검증할 필요가 있습니다. 이를 위해 표본의 크기와 구성, 추출 방법의 적절성 등을 고려하여 표본 추출을 수행해야 합니다.

◈ 표본 크기 결정

표본 크기는 조사 대상의 수에 맞게 결정합니다. 표본 크기가 너무 작으면 전체 대상 집단을 대표하지 못할 수 있고, 너무 크면 비용이 증가하며 조사 대상을 파악하기 어려울 수 있습니다. 마케팅 표본조사에서 표본 크기 결정은 전체 대상 집단을 대표할 수 있는 적절한 크기의 표본을 결정하는 것입니다. 표본 크기는 대상 집단의 크기, 조사 목적, 예산 등을 고려하여 결정되며, 적절한 표본 크기를 선택해야 표본 조사 결과의 신뢰성이 보장됩니다.

표본 크기 결정에는 다음과 같은 요인들이 영향을 미칩니다.
1. 대상 집단의 크기 : 대상 집단의 크기가 클수록 더 많은 샘플이 필요합니다.
2. 오차 수준 : 표본 크기가 크면 오차 수준이 줄어듭니다.
3. 신뢰 수준 : 신뢰 수준이 높을수록 더 많은 샘플을 추출해야 합니다.
4. 분산의 크기 : 대상 집단의 분산의 크기가 클수록 더 많은 샘플이 필요합니다.
5. 예상 효과 크기 : 조사 결과의 예상 효과가 클수록 더 많은 샘플이 필요합니다.

위 요소들을 고려하여 표본 크기를 산정할 때, 이론적인 수식을 이용하는 방법이 있습니다. 하지만 이론적인 수식은 실제 데이터 수집에서 일어나는 다양한 상황에 대처하기 어렵기 때문에 보수적으로 결정하는 것이 좋습니다. 또한, 표본 크기는 적어도 30여 개 이상의 적정 수를 추출해야 보다 신뢰성이 높은 조사 결과를 얻을 수 있다는 것이 일반적인 견해입니다.  따라서, 마케팅 표본 조사에서 표본 크기 결정은 상황에 맞게 유연하게 결정해야 하며, 표본 크기 결정 이전에 조사 목적과 가설 세우기 단계에서 충분한 검토와 사전 연구가 필요합니다.

◈ 설문서 작성

마케팅 조사에 필요한 질문 항목을 작성하고, 설문서를 작성합니다. 마케팅 표본조사에서 표본 설계는 전체 대상 집단을 대표할 수 있는 적절한 크기의 표본을 결정하는 것입니다. 표본 설계는 표본추출방법, 조사문항, 응답률 증진 방안 등을 포함합니다.

표본추출 방법은 무작위 추출 방법과 비무작위 추출 방법이 있습니다. 무작위 추출 방법은 모집단 내 모든 요소들이 동등한 확률로 추출되도록 하는 것이며, 대표성 있는 표본을 얻을 수 있습니다. 비무작위 추출 방법은 자의적으로 표본을 선택하는 방법으로 대표성 있는 표본을 얻기 어렵습니다. 

조사문항은 차세대 니즈를 파악하는 내용, 사용자 니즈를 파악하는 내용, 타깃 사용자를 파악하는 내용, 구매자에 대한 정보 등을 포함할 수 있습니다. 이때, 문항은 명확하고 객관적이며 중복되지 않도록 작성해야 합니다.

응답률 증진 방안은 응답자들의 참여 의지를 높일 수 있도록 하는 방안입니다. 예를 들어, 사전 연락을 통해 설문 참여의 목적과 중요성을 강조하고, 설문 조사에 걸리는 시간을 예상값으로 알려주는 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 이와 같은 표본 설계와 함께, 마케팅 표본 조사에서는 설문서를 작성하여 참여자들에게 배포하여 데이터를 수집합니다. 이때 설문서는 다음과 같은 내용을 포함해야 합니다.

1. 소개 및 목적 : 설문서에는 설문 조사의 목적과 참여자가 왜 이 조사에 참여해야 하는지를 설명하는 작문이 있습니다.
2. 개요 : 설문서에는 질문 유형, 예상 소요 시간, 응답 방법 등 설문에 대한 개요 정보를 포함해야 합니다.
3. 질문 : 설문 문항에는 앞서 언급한 조사문항을 기반으로 작성됩니다. 질문은 명확하게 작성되어야 하며, 객관적이고 중복되지 않아야 합니다.
4. 단원 : 각 섹션에서는 설문자에게 다음 단계로 넘어가기 전에 이전 단계에서 입력한 답변을 확인 가능하게 함으로써 오타나 입력 실수를 방지할 수 있습니다.
5. 최종화면 : 설문지를 작성한 후에는 설문자에게 피드백을 제공하고 결과를 확인할 수 있는 마지막 페이지를 제공합니다.

설문 서식은 참가 대상 및 조사 목적에 따라 다양합니다. 이때, 설문서 작성 단계에서 미리 작성하여 내용에 대한 검토가 이루어져야 할 필요가 있으며, 작성 후 검토단계에서 적절한 보완이 이루어져야 합니다.

◈ 데이터 수집

표본 추출과 설문서 작성 후, 표본에 대한 데이터 수집을 진행합니다. 마케팅 표본조사와 표본 설계 데이터 수집에 대한 가장 기본적인 방법은 아래와 같습니다.

1. 목표 설정 : 우선적으로 조사하고자 하는 목표를 설정합니다. 이는 조사할 대상, 조사 분야 및 목적, 예산 등을 고려하여 설정될 수 있습니다.

2. 표본설계 : 조사 대상 규모 및 분포와 조사 방법에 따라 적절한 표본설계 방법을 선택합니다. 일반적으로는 무선 또는 온라인 조사, 면접 조사 등 다양한 방법으로 조사를 진행할 수 있습니다.

3. 조사 준비 : 표본설계 후 조사를 준비합니다. 이 과정에서는 인터뷰어 선정, 인터뷰 시나리오 작성, 문항 설계, 설문지 제작 등이 포함됩니다.

4. 조사 실시 : 구성된 표본을 기반으로 실제 조사를 진행합니다. 이 과정에서는 인터뷰어의 역할 등이 중요하며, 조사 대상의 동의를 얻고 정보를 수집하는 과정에서 주의가 필요합니다.

5. 데이터 분석 : 데이터 분석은 수집된 데이터를 정리하고 요약하는 과정입니다. 이를 통해 조사 결과를 분석하고 통계적 유의성을 검증하여 보다 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

6. 보고서 작성 : 조사 결과를 요약하고 해석하는 보고서를 작성합니다. 이를 통해 조사자 및 해당 분야 전문가들이 조사 결과를 보다 잘 이해할 수 있고, 이를 활용한 대책 수립이 가능해집니다.

◈ 데이터 분석

데이터 수집 후, 통계 분석 소프트웨어를 통해 데이터 분석을 진행합니다. 마케팅 표본조사와 표본 설계 데이터 분석에 대한 가장 기본적인 방법은 아래와 같습니다.

1. 데이터 체크 : 수집된 데이터를 체크해야 합니다. 데이터의 누락이나 오기를 찾고 주관적인 응답을 배제하기 위해 예외 처리를 해야 합니다.

2. 기초 통계량 분석 : 수집된 데이터에 대해 평균, 중간값, 최빈값, 분산, 표준편차 등의 기초 통계량을 계산하여 분석합니다.

3. 사전 분석 : 분석할 데이터에 대하여 사전 분석을 시행합니다. 사전 분석은 때로는 모델을 선정할 때 유용하며, 기본적인 규칙을 보다 잘 파악하게 해 줍니다.

4. 설명적 분석 : 최종 결과를 더욱 엄밀히 분석하기 위해서, 기초 통계량 결과를 보다 상세하게 보완합니다. 설명적 분석은 이해 유무와 현저한 패턴이나 변화를 찾는데 도움을 줄 수 있습니다.

5. 통계적 유효성 분석 : 기초 통계량과 설명적 분석 결과에 따라서 통계 분석을 수행해야 합니다. 데이터가 종종 발생할 가능성을 통해, 통계적 유효성을 얻는 과정에서 중요한 역할을 합니다.

6. 결론 및 추론 : 최종적으로, 분석된 데이터를 처리하여 결론을 내리고 추론합니다. 이를 통해, 최종 결과에 대한 보고서를 작성하며, 조사 목표를 성취하며 정민성 있는 현장에 맞추어 적용할 수 있게 됩니다.

◈ 결과 도출

데이터 분석 결과를 토대로 마케팅 전략 및 방향성을 도출합니다.  마케팅 표본조사와 표본 설계를 통해 얻어진 결과는 다음과 같습니다.

1. 시장 규모 파악 : 마케팅 표본조사는 해당 시장의 크기 및 성장 가능성을 파악할 수 있습니다. 이는 기업이 해당 시장에서 경쟁 우위를 지닐 수 있는 방법을 발견하게 해 줍니다.

2. 대상 고객 분석 : 표본 설계를 통해 선정된 대상 고객군에 대해 태도, 인식, 선호 등을 파악하게 됩니다. 이는 기업이 더욱 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위한 기초 자료로 활용됩니다.

3. 제품 및 서비스 특징 파악 : 표본 조사를 통해, 기업의 제품 및 서비스에 대한 고객의 요구사항과 선호도를 파악할 수 있습니다. 이는 기업이 제품/서비스 개발 및 향상에 대한 방향성을 제시할 수 있습니다.

4. 마케팅 활동 효과 분석 : 마케팅 표본조사를 통해 기업의 마케팅 활동에 대한 효과를 분석할 수 있습니다. 이는 기업의 마케팅 전략 수정 및 개선에 도움을 줄 수 있습니다.

5. 최종 결론 도출 : 마케팅 표본 조사와 표본 설계 결과를 종합하여 최종적인 결론을 도출합니다. 이는 기업이 적절한 마케팅 전략 및 제품/서비스 개발 전략을 도출하며, 경쟁력 있는 기업으로 성장할 수 있도록 도움을 줍니다.

이러한 표본조사과정을 통해 적절한 표본을 선정하고, 대상 집단에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
 

◆ 마케팅 조사 표본 추출의 방법

마케팅 조사 표본 추출의 방법에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. 단순임의추출 (Simple Random Sampling)
무작위로 샘플링하는 방법입니다. 모집단에서 임의로 표본을 추출합니다. 마케팅 조사의 표본 추출에는 여러 가지 방법이 있습니다. 
첫째, 단순임의추출 (Simple Random Sampling) 방법은 가장 일반적인 표본 추출 방법입니다. 이 방법에서는 모집단 내 모든 원소가 동일한 확률로 선택될 수 있도록 무작위로 추출합니다. 이 방법은 모든 원소에 대한 정보가 동일하게 수집되어 표본이 모집단을 대표할 수 있는 특성을 가지며, 추출 방법이 공정하고 신뢰성 있으므로 많이 사용됩니다.

둘째, 층화추출 (Stratified Sampling) 방법은 모집단을 미리 분류하여 각 층에서 일정한 비율로 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 모집단이 여러 개의 동질적인 하위 집단으로 이루어져 있는 경우 효과적입니다.

셋째, 집락추출 (Cluster Sampling) 방법은 모집단 내의 일부 집단을 선택하여, 선택된 집단에서 일정 비율로 표본을 추출하는 방법입니다. 예를 들어, 지리적인 지역에서 조사를 실시할 경우, 지역을 클러스터로 분할하여 클러스터 별로 표본을 추출할 수 있습니다.

넷째, 계통추출 (Systematic Sampling) 방법은 매 k번째 원소를 표본으로 선정하는 방법으로, 일정한 간격으로 표본을 추출합니다. 이 방법은 단순임의 추출 방법보다는 특정한 패턴이나 주기가 모집단에 존재할 경우에 더 적합합니다.

이 외에도 다양한 표본 추출 방법이 있으며, 각 방법은 조사의 목적과 모집단의 특성에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다.

2. 계통추출 (Systematic Sampling)
일정한 간격으로 표본을 추출하는 방법입니다. 예를 들어, 1000명의 고객이 있다면, 매 10번째 고객을 표본으로 추출합니다. 마케팅 조사에서 계통추출(Systematic Sampling) 방법은 모집단 내에 있는 모든 개체를 미리 순서대로 나열한 후, 일정한 간격으로 표본을 추출하는 방법입니다. 예를 들어, 모집단 내의 1000개의 개체를 조사할 경우, 계통추출을 사용하여 매 10번째 개체를 샘플링할 수 있습니다. 

이 방법은 단순임의추출 방법보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 계통추출 방법은 무작위로 선택된 표본이 아니기 때문에, 일부 개체가 제외되는 문제를 방지할 수 있습니다. 또한 계통추출 방법은 샘플링 프로세스를 무작위성과 시간 효율성을 결합하여 수행할 수 있기 때문에 효과적입니다.

그러나 계통추출 방법은 모집단의 구조에 따라 샘플링 결과에 편향성이 발생할 수 있기 때문에, 모집단을 잘 파악하고 알맞은 샘플링 방법을 선택해야 합니다. 또한, 계통 추출 방법을 사용하기 전에 모집단의 주기적 패턴 또는 집합적 경향성을 고려하여 일정한 간격으로 표본을 추출하는 것이 좋습니다. 세부적으로는, 계통추출 방법을 적용할 때 사용하는 간격(k값)이 적절한지 여부, 샘플링 시작점에 따른 편향성 등을 고려하여야 합니다.

3. 층화추출 (Stratified Sampling)
모집단을 여러 개의 층으로 나눈 후, 층 간 차이를 고려하여 각 층에서 표본을 추출하는 방법입니다. 각 층에서 추출된 표본은 층 구성비율에 비례해 추출됩니다. 마케팅 조사에서 층화추출(Stratified Sampling)은 모집단을 특정한 특성에 따라 층으로 구분한 후, 각 층 내에서 무작위로 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 각 층 내에서 표본을 추출하는 과정에서 해당 층의 특성을 잘 반영할 수 있기 때문에, 표본이 모집단을 대표하도록 하는데 효과적인 방법 중 하나입니다.

예를 들어, 모집단을 고객의 연령에 따라 20대, 30대, 40대로 층화 한 후, 각 층에서 일정량의 표본을 무작위로 추출할 수 있습니다. 이렇게 추출된 표본은 각 연령대별 고객의 특성을 잘 반영할 뿐 아니라, 전체 고객 층에서 모집단을 대표하는 샘플링 결과를 얻을 수 있습니다.

층화추출 방법은 타당성이 높고 추출 에러를 낮출 수 있기 때문에 비용 측면에서 합리적인 샘플링 방법 중 하나입니다. 그러나, 모집단 내에서 층의 경계가 명확하지 않거나, 층 내부의 차이가 크지 않은 경우에는 층화추출 방법을 사용할 필요성이 줄어들 수 있습니다. 또한, 층화추출 방법을 사용할 때는 층을 설정하는 과정에서 모집단의 특성을 파악하고 데이터를 구분하는 기준을 세우는 것이 중요합니다.

4. 집락추출 (Cluster Sampling)
모집단을 여러 집단으로 나눈 후, 일부 집단을 임의로 추출하여 그 집단 내부에서 표본을 추출하는 방법입니다. 마케팅 조사에서 집락추출(Cluster Sampling)은 모집단을 작은 그룹인 집락(Cluster)으로 나눈 후, 일부 집락을 무작위로 선택하여 해당 집락 내 모든 대상을 포함하는 표본을 추출하는 방법입니다.

예를 들어, 모집단이 지역별로 나누어져 있을 때, 집락추출은 이 지역들 중 일부를 무작위로 선택하여 해당 지역 내 모든 대상을 포함하는 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 샘플링 과정이 상대적으로 간단하고 비용이 적게 들어가는 장점이 있습니다. 또한, 모집단의 크기가 큰 경우에 유용하며, 모집단 내의 유사한 집단을 구분하여 표본을 추출할 때 효과적입니다.

그러나, 이러한 방법에서는 추출된 표본의 집락 간 차이가 크지 않아야 모집단을 대표할 수 있으며, 집락 단위로 모집단을 구분하는 과정에서 일부 데이터의 소실이 발생할 수 있습니다. 또한, 모집단의 구성이 균등하지 않은 경우에는 표본을 추출하는 과정에서 모집단을 대표하는 샘플을 선택하기 어려울 수 있습니다. 따라서, 이러한 단점을 고려하여 적절한 상황에서 사용하는 것이 좋습니다.

5. 편의추출 (Convenience Sampling)
가용한 대상 중에서 편리한 대상을 선택하여 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 쉽고 빠르게 표본을 추출할 수 있지만, 대상들이 모집단을 대표하지 않을 가능성이 있습니다. 마케팅 조사에서 편의 추출(Convenience Sampling)은 모집단에서 가장 쉽게 접근할 수 있는 대상을 선택하여 표본을 추출하는 방법입니다. 이 방법은 표본 추출 과정이 매우 간단하고 빠르며, 비용도 적게 들기 때문에 자주 사용되는 방법 중 하나입니다.

예를 들어, 특정 제품을 사용하는 사람들의 인터뷰를 위해 해당 제품을 구매하는 고객들을 대상으로 편의 추출을 할 수 있습니다. 이 방법은 빠르게 표본을 추출할 수 있기 때문에 필요한 결과를 빠르게 얻을 수 있지만, 대상을 선정하는 과정에서 표본의 대상이 모집단을 대표할 수 없을 가능성이 높습니다. 또한, 대상의 특성에 따라 샘플링 결과가 왜곡될 수 있는 단점이 있습니다.

따라서, 편의 추출 방법은 실험적인 목적으로 사용될 때 적절하며, 일상적인 마케팅 조사로 사용할 때는 모집단을 대표할 수 있는 샘플링 기법을 사용하는 것이 좋습니다.

각 방법마다 장단점이 있으며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다. 무작위로 샘플링하는 단순임의추출이 가장 일반적으로 사용되는 방법이며, 모집단의 특성과 목적에 따라 적절한 추출 방법을 결정할 필요가 있습니다.
 

◆ 마케팅 조사 표본자료의 오차

마케팅 조사 표본자료의 오차는 크게 샘플링 오차와 비표본 오차로 나뉩니다.

◈ 샘플링 오차 (Sampling Error)

샘플링 오차는 모집단에서 일부 표본을 추출했을 때, 그 샘플링 과정에서 생기는 편차를 의미합니다. 모집단에서 모든 개체를 조사하면 발생하지 않는 오차로, 샘플 크기가 작을수록 샘플링 오차가 커집니다. 마케팅 조사 표본자료의 샘플링 오차는 모집단에서 일부 표본을 추출했을 때, 그 샘플링 과정에서 생기는 편차를 의미합니다. 모집단에서 모든 개체를 조사하면 발생하지 않는 오차로, 샘플 크기가 작을수록 샘플링 오차가 커집니다.

샘플링 오차는 다음과 같은 요인들로 인해 발생할 수 있습니다.
1. 무작위 추출 오차 (Random Sampling Error) : 추출된 표본이 모집단을 대표하지 못할 때 발생하는 오차입니다. 이는 모집단에서 표본을 추출할 때 무작위로 추출하지 못한 경우에 발생할 수 있습니다. 
2. 노이즈 오차 (Noise Error) : 샘플링 과정에서의 오류나 인간적인 실수 등으로 인해 발생하는 오차를 말합니다. 
3. 자료 수집 오류 (Data Collection Error) : 표본자료 수집 과정에서 발생하는 오류로, 정보 제공자가 위험한 행동이나 적절하지 못한 답변을 하는 경우에 발생할 수 있습니다. 

샘플링 오차를 최소화하기 위해서는 다음과 같은 방법들이 있습니다.

1. 대상 모집단의 정확한 특성을 파악하는 것이 중요합니다. 
2. 샘플링 방법을 정확하게 설계하여 모집단을 대표할 수 있는 샘플을 추출합니다. 
3. 충분한 샘플 크기를 확보하여 샘플링 오차를 줄입니다.
4. 데이터 수집자들의 교육과 모니터링을 통해 오류 발생 가능성을 최소화합니다.

◈ 비표본 오차 (Non-Sampling Error)

비표본 오차는 측정 도구, 설문지, 조사자, 참여자 등의 요인들로 인해 발생하는 오차를 말합니다. 

비표본 오차에는 다음과 같은 요인들이 포함됩니다.
- 문항 오류 (Questionnaire Error): 설문지의 설계, 문항의 번역, 문항의 순서 등이 문항 오류를 일으킬 수 있습니다.
- 측정 오류 (Measurement Error): 측정 도구의 부정확성으로 인해 측정 오류가 발생할 수 있습니다.
- 취향 편향 (Response Bias): 참여자들의 개인적인 의견이나 성향, 경험 등이 선호도, 만족도 등의 측정 결과에 영향을 끼칠 수 있습니다.
- 표본 추출 오류 (Sampling Frame Error): 모집단에서 표본을 추출할 때 일어날 수 있는 오류입니다. 모집단이 정해지지 않거나 모집단에서 일부개체가 빠져 있어서 표본이 대표성을 잃을 수 있습니다. 마케팅 조사 표본자료의 비표본 오차란, 표본을 선택하는 것 외의 다른 부분에서 발생하는 오차를 말합니다. 이는 샘플링 오차와 달리, 표본 추출 과정과는 무관한 외생적인 변수들에 의해 발생합니다.

주요한 비표본 오차 유형은 다음과 같습니다.
1. 측정 오차 (Measurement error)  : 조사 도구나 방법 자체의 한계로 인한 오차를 의미합니다. 예를 들어, 설문지 질문의 내용 자체가 부적절하거나 이해하기 어려운 경우, 응답자들이 진실을 말하지 않는 경우 등이 포함됩니다.
2. 자료 수집 방법 오차 (Data collection method error) : 데이터 수집 방법이 신뢰성 측면에서 부적절하거나, 수집 방법에 관한 정확한 가이드라인이 없거나 부적절한 경우 발생합니다.
3. 분석 방법 오차 (Analysis method error) : 데이터 분석 방법이 부적절하게 사용될 때 발생합니다. 

비표본 오차는 표본 자료의 측정 오차와 분석 방법 오차를 최소화하면서, 표본 추출 과정을 엄밀하게 따르는 등의 방법으로 줄일 수 있습니다. 또한 데이터 수집 방법을 신중하게 선택하고, 데이터 수집 자체에 있어서도 학습과 감시를 통해 발생 가능성을 최소화할 필요가 있습니다.

조사 결과의 신뢰성과 타당성을 높이기 위해서는 비표본 오차를 최소화하고, 적절한 샘플링 방법과 샘플 크기를 결정하여 샘플링 오차를 최소화해야 합니다.