Det forskelle mellem population og stikprøve i statistik stammer de fra det faktum, at befolkningen er universet af elementer, der skal undersøges, mens prøven er en repræsentativ del af befolkningen.
Analyse af en prøve taget fra helheden, i stedet for helheden, repræsenterer en klar fordel med hensyn til informationsstyring. Lad os se mere detaljeret på de vigtigste forskelle mellem de to begreber nedenfor..
Det er nu klart, at en befolkning kan bestå af et meget stort sæt af elementer: mennesker, dyr, mikroorganismer eller partikler. At adressere undersøgelsen af hvert af disse elementer separat bruger en stor mængde ressourcer, tid og kræfter..
Men ved at vælge en nøje udvalgt prøve udvides resultaterne fra dens undersøgelse til at omfatte befolkningen uden væsentligt tab af information..
| Befolkning | At vise | |
| Definition | Sættet med alle elementer, der overvejes for en undersøgelse. | Det er en del af befolkningen, valgt til at være repræsentativ og dermed lette dens analyse. |
| Symbol | Befolkningsstørrelse: N | Prøvestørrelse: n |
| Analyse | Har parametre, såsom beskrivende værdier. | Det analyseres ved hjælp af statistik. |
| Eksempler | Samlet antal fugle, der bebor en skov. | Til en undersøgelse tages 1000 fugle fra en skov. |
I statistik har begrebet befolkning en bredere betydning end den daglige. En befolkning er forbundet med antallet af indbyggere i et land eller en by, men en statistisk befolkning kan dog bestå af mennesker og levende væsener, men også store og små genstande, partikler, begivenheder, begivenheder og ideer..
Eksempler på befolkninger af forskellig art er:
-Luftmolekyler inde i en forseglet beholder.
-Alle stjernerne i Mælkevejen.
-Fuglene, der befolker en skov.
-Det samlede antal træer i den samme eller en anden skov.
-Sættet med abonnenter på et telefonselskab, der har filialer i Amerika og Europa.
-De kast, vi laver af en mønt.
-Antallet af bakterier i en kultur.
-Den månedlige produktion af skruer på en fabrik.
Vi ved allerede, hvor forskellige befolkninger kan være. Lad os nu se, hvordan de kan klassificeres i henhold til deres udvidelse.
En endelig mængde er en, der kan udtrykkes med et tal, såsom antallet af kugler i en kasse. På den anden side kan vi af en uendelig mængde ikke give en præcis værdi.
Denne forskel giver os mulighed for at definere to typer populationer i henhold til deres udvidelse.
Antag at du har 20 kugler i en kasse, og prøv 2 kugler uden udskiftning. Til sidst vil kuglerne i kassen løbe tør, derfor er befolkningen endelig.
Et tal kan være endeligt, selvom det er meget stort. En kultur af bakterier består af et stort antal, men det er endeligt, ligesom antallet af stjerner i galaksen eller molekylerne i en del af gas, der er lukket i en beholder..
Hvad sker der, hvis vi hver gang vi udtrækker en prøve af kugler, returnerer dem til kassen efter at have observeret dem? I så fald kan vi tage et uendeligt antal prøver og på denne måde overveje, at populationen af kugler er uendelig.
Vi har et andet eksempel på en uendelig population i kastet af mønter eller terninger, da du i teorien kan tage alle de prøver, du vil have, uden nogen begrænsning..
Selv en endelig befolkning, der vides at indeholde et stort antal elementer, kan i praksis betragtes som uendelig i praksis..
Af denne grund er det meget vigtigt at definere populationen nøje, inden undersøgelsen foretages, hvilket betyder at sætte dens grænser, da dens størrelse vil bestemme formen og størrelsen på de prøver, der trækkes fra den senere..
Det er også vigtigt at kende befolkningens kronologiske placering. Det er ikke det samme at studere optegnelser over indbyggerne i en stor by i begyndelsen af det 20. århundrede end at gøre det samme med indbyggerne i den samme by i begyndelsen af det 21. århundrede..
Ligeledes skal analytikeren tage sig af at tage hensyn til placeringen af befolkningen såvel som at fastslå dens homogenitet - eller mangel på denne.-.
Prøven er det sæt af elementer, der er valgt fra populationen til at repræsentere den. Pointen med at gøre dette er, som vi sagde, at gøre jobbet lettere. Ved at håndtere mindre mængde data investeres der mindre ressourcer og hurtigere resultater opnås.
For at den skal fungere korrekt, skal prøven dog være tilstrækkelig. Udvælgelsesprocessen udføres ved hjælp af prøvetagningsteknikker, der anvender matematiske kriterier..
Den trukkede prøve behøver ikke at være unik. Faktisk kan en population give anledning til flere prøver.
Antag for eksempel, at befolkningen er det sæt studerende i en gymnasium, der har flere sektioner for hver klasse. En repræsentativ prøve skal indeholde nogle studerende fra hver af sektionerne i hver klasse, for eksempel dem, hvis navn begynder med bogstavet A.
På den anden side kan en ikke så repræsentativ prøve være, hvis alle eleverne i samme klasse blev valgt. Lad os se på nogle flere eksempler:
Stormagasinejere vil estimere det gennemsnitlige beløb, som kunder bruger på shopping. For at gøre dette indsamler de alle fakturaer i en bestemt periode, lad os sige et år.
Antallet af fakturaer for det sidste år er den population, der skal analyseres.
Hvis der nu trækkes en helt tilfældig prøve på 150 fakturaer fra denne gruppe, ville det allerede være prøven.
Når valg nærmer sig, det være sig på nationalt eller lokalt niveau, ansætter politiske partier ofte specialiserede virksomheder til dataanalyse. På denne måde kender de hensigten med at stemme indbyggerne og planlægger passende kampagnestrategier.
I dette tilfælde består befolkningen af hele universet af registrerede vælgere i det tilsvarende valgsystem..
Da det ville tage meget tid og kræfter at lokalisere og stille spørgsmålstegn ved hver vælger, vælger afstemmere en stikprøve af vælgere, der skal undersøges, og derfra trækker procentdelene ud og bestemmer tendenser..
Valg af den rigtige prøve er kun begyndelsen, men det er et kritisk trin for at sikre succes med undersøgelsen..
Endnu ingen kommentarer