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인간공학기사 워크 샘플링 절차 — 순간 관측과 관측 횟수

워크 샘플링은 관측을 몇 번 해야 믿을 만한 비율이 되는지를 함께 따진다. 관측 횟수가 모자라면 표본 오차가 커진다. 이 카드에서는 워크 샘플링의 성격, 장점과 한계, 관측 횟수를 구하는 식과 계산 예, 다른 작업측정 방법과 구별되는 점을 본다.

2026-10-18 기준 · 인간공학기사 대시보드

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뜻

워크 샘플링은 무작위한 시점에 대상을 순간적으로 관측해 항목별 비율을 추정하는 통계적 기법이다. 연속 관측이 아니며, 순간 관측이라 의식적인 행동이 적어 신뢰수준이 높다. 이항 분포를 기반으로 하고, 관측 횟수를 늘리면 표본 오차가 줄어 통계적 정확도가 높아진다.

작업 방해가 적고 장기적인 작업 비율 분석에 적합하다. 짧은 주기의 반복 작업에는 적합하지 않다.

관측 횟수는 신뢰수준에 대응하는 값을 허용 오차로 나눈 값의 제곱에 추정 비율과 1에서 추정 비율을 뺀 값을 곱해 구한다. 추정 비율 0.06, 신뢰수준 99퍼센트의 값 2.58, 허용 오차 0.01이면 2.58을 0.01로 나눈 값의 제곱에 0.06과 0.94를 곱해 약 3755회가 된다.

작업측정 방법 가운데 피티에스법, 표준자료법, 실적기록법은 시간을 산출하거나 연속 측정하는 기법이고, 워크 샘플링은 확률에 기반한 순간 관측 기법이라 성격이 다르다.

예제

선지 판단은 워크 샘플링을 무작위 순간 관측의 통계적 기법으로, 연속 관측과 구분하는지, 순간 관측이라 의식적 행동이 적고 관측 횟수가 늘면 표본 오차가 줄어든다고 보는지, 짧은 주기 반복 작업을 한계로 빼는지, 관측 횟수를 (신뢰수준 값÷허용 오차)의 제곱×비율×(1-비율)로 계산해 약 3755회를 고르는지, 워크 샘플링을 연속 측정 기법과 다른 성격으로 구분하는지에서 갈린다. 성격과 계산을 맞게 연결한 선지가 맞고, 워크 샘플링을 연속 관측으로 보거나 짧은 주기 반복 작업에 적합하다고 본 선지는 어긋난다.

자주 묻는 물음

워크 샘플링은 어떤 관측 방식인가요?
무작위한 시점에 대상을 순간적으로 관측해 항목별 비율을 추정하는 통계적 기법입니다.
관측 횟수를 늘리면 어떻게 되나요?
표본 오차가 줄어 통계적 정확도가 높아집니다.
관측 횟수는 어떻게 계산하나요?
신뢰수준 값과 허용 오차의 비를 제곱한 뒤 추정 비율과 1에서 추정 비율을 뺀 값을 곱합니다.
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