Різниця між вибіркою та кількістю населення

Зразок проти населення

Населення та вибірка - два важливі терміни в темі «Статистика». Простіше кажучи, чисельність населення - це найбільша колекція предметів, які ми зацікавлені вивчати, а вибірка - це підмножина популяції. Іншими словами, вибірка повинна представляти сукупність з меншою, але достатньою кількістю предметів. Одна популяція може мати кілька зразків різної величини.

Зразок

Вибірка може складатися з двох або більше предметів, відібраних із сукупності. Найменший можливий розмір для вибірки - два, а найвищий - дорівнює чисельності населення. Існує кілька способів відбору вибірки з популяції. Теоретично вибір «випадкової вибірки» - найкращий спосіб досягти точних висновків про населення. Цей тип зразків також називають імовірнісними зразками, оскільки кожен елемент у сукупності має рівні можливості бути включеними до вибірки.

Техніка "простого випадкового відбору" - найвідоміша методика випадкового відбору проб. У цьому випадку елементи, відібрані для вибірки, вибираються випадковим чином із сукупності. Такий зразок називається "Простий випадковий зразок" або SRS. Ще одна популярна методика - «систематичний відбір проб». У цьому випадку елементи для вибірки вибираються на основі певного систематичного порядку.

Приклад: Кожна 10-та особа черги вибирається для вибірки.

У цьому випадку систематичний порядок - це кожна 10-а людина. Статистик вільний визначити цей порядок змістовно. Існують і інші методи випадкового відбору, такі як кластерне відбір проб або стратифікований відбір проб, і метод відбору дещо відрізняється від вищезгаданих двох.

Для практичних цілей можуть використовуватися невипадкові зразки, такі як зразки зручності, зразки судження, зразки сніжних кульок та цільові зразки. Більше того, елементи, відібрані до випадкових зразків, відносяться до випадковості. Насправді кожен елемент населення не має рівних можливостей бути включеним до випадкових вибірок. Ці типи вибірок називають також невірогідними зразками.

Населення

Будь-яка колекція сутностей, яку цікаво досліджувати, просто визначається як "кількість населення". Населення є базою для вибірки. Будь-яка сукупність об'єктів у Всесвіті може бути сукупністю, грунтуючись на декларації дослідження. Як правило, чисельність населення повинна бути порівняно великою за величиною і важко виводити деякі характеристики, розглядаючи окремо її предмети. Вимірювання, які слід досліджувати в сукупності, називаються параметрами. На практиці параметри оцінюються за допомогою статистичних даних, які є відповідними вимірюваннями вибірки.

Приклад: При оцінці середньої оцінки математики для 30 учнів у класі із середньої оцінки математики у 5 учнів параметр - Середня оцінка математики класу. Статистика - це середня оцінка математики для 5 учнів.

Зразок проти населення

Цікавий взаємозв'язок між вибіркою та сукупністю полягає в тому, що популяція може існувати без вибірки, але вибірка може не існувати без популяції. Цей аргумент далі підтверджує, що вибірка залежить від сукупності, але що цікаво, більшість висновків населення залежить від вибірки. Основна мета вибірки - максимально точно оцінити або зробити деякі вимірювання популяції. Більш високу точність можна зробити з загального результату, отриманого з декількох зразків однієї сукупності, а не з одного зразка. Ще одна важлива річ, яку потрібно знати, це при відборі більше однієї вибірки з популяції один елемент також може бути включений до іншого зразка. Цей випадок відомий як "зразки із замінами". Більше того, інвестування відповідних вимірювань чисельності населення з вибірки та отримання майже подібного результату - це золота можливість заощадити вартість та вартість часу.

Важливо знати, що при збільшенні обсягу вибірки точність оцінки параметра сукупності також збільшується. Логічно, щоб мати кращі оцінки для населення, розмір вибірки не повинен бути надто малим. Крім того, слід вважати, що випадкові вибірки також мають кращі оцінки. Тому важливо звернути увагу на кількість та випадковість вибірки, щоб бути репрезентативною для отримання найкращих оцінок для населення.