Różnica Między Próbą A Populacją

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 08:41

Próbka a populacja

Populacja i próba to dwa ważne terminy z przedmiotu „Statystyka”. Mówiąc prościej, populacja to największy zbiór pozycji, które nas interesują, a próba to podzbiór populacji. Innymi słowy, próbka powinna reprezentować populację z mniejszą, ale wystarczającą liczbą pozycji. Jedna populacja może mieć kilka próbek o różnych rozmiarach.

Próba

Próbka może składać się z dwóch lub więcej pozycji, które zostały wybrane z populacji. Najniższa możliwa wielkość próby to dwa, a najwyższa byłaby równa wielkości populacji. Istnieje kilka sposobów na wybranie próby z populacji. Teoretycznie, wybranie „losowej próby” jest najlepszym sposobem na uzyskanie dokładnych wniosków o populacji. Próbki tego typu są również nazywane próbami prawdopodobieństwa, ponieważ każda pozycja w populacji ma równe szanse na włączenie do próby.

Najbardziej znaną techniką losowego pobierania jest „prosta technika losowego pobierania próbek”. W tym przypadku pozycje, które mają zostać wybrane do próby, są wybierane losowo z populacji. Taka próbka nosi nazwę „Simple Random Sample” lub SRS. Inną popularną techniką jest „systematyczne pobieranie próbek”. W takim przypadku pozycje do próby są wybierane na podstawie określonej kolejności systematycznej.

Przykład: co 10 osoba z kolejki jest wybierana do próby.

W tym przypadku systematyczna kolejność to co 10 osoba. Statystyk może zdefiniować tę kolejność w znaczący sposób. Istnieją inne techniki losowania próby, takie jak próbkowanie klastrów lub próbkowanie warstwowe, a metoda selekcji różni się nieco od dwóch powyższych.

Ze względów praktycznych można stosować próbki nielosowe, takie jak próbki do pobrania, próbki do oceny, próbki kuli śnieżnej i próbki celowe. Co więcej, elementy wybrane do nielosowych próbek są przypadkowe. W rzeczywistości każda pozycja populacji nie ma równych szans na włączenie do nielosowych prób. Te typy próbek są również nazywane próbkami bez prawdopodobieństwa.

Populacja

Każdy zbiór bytów, które są interesujące do zbadania, jest po prostu definiowany jako „populacja”. Populacja jest podstawą dla próbek. Dowolny zbiór obiektów we wszechświecie może być populacją, na podstawie deklaracji badań. Ogólnie populacja powinna być stosunkowo duża i trudna do wywnioskowania o niektórych cechach, biorąc pod uwagę poszczególne jej pozycje. Pomiary, które mają być zbadane w populacji, nazywane są parametrami. W praktyce parametry są szacowane za pomocą statystyk, które są odpowiednimi pomiarami próbki.

Przykład: Podczas szacowania średniej oceny z matematyki 30 uczniów w klasie na podstawie średniej oceny z matematyki 5 uczniów, parametrem jest średnia ocena z matematyki w klasie. Statystyka to średnia ocena z matematyki 5 uczniów.

Próbka a populacja

Ciekawą zależnością między próbą a populacją jest to, że populacja może istnieć bez próby, ale próba może nie istnieć bez populacji. Ten argument dodatkowo dowodzi, że próbka zależy od populacji, ale co ciekawe, większość wniosków dotyczących populacji zależy od próby. Głównym celem próby jest oszacowanie lub wywnioskowanie niektórych pomiarów populacji tak dokładnych, jak to tylko możliwe. Większą dokładność można wywnioskować z ogólnego wyniku uzyskanego z kilku próbek z tej samej populacji, a nie z jednej próbki. Inną ważną rzeczą, którą należy wiedzieć, jest to, że wybierając więcej niż jedną próbę z populacji, jeden element można również włączyć do innej próby. Ten przypadek jest znany jako „próbki z zamiennikami”. Ponadto,zainwestowanie odpowiednich pomiarów populacji na podstawie próby i uzyskanie prawie podobnych wyników to doskonała okazja do zaoszczędzenia kosztów i wartości czasu.

Ważne jest, aby wiedzieć, że wraz ze wzrostem wielkości próby wzrasta również dokładność oszacowania parametru populacji. Logicznie rzecz biorąc, aby uzyskać lepsze szacunki dla populacji, wielkość próby nie powinna być zbyt mała. Ponadto należy wziąć pod uwagę, że próbki losowe mają lepsze szacunki. Dlatego ważne jest, aby zwracać uwagę na wielkość i losowość próby, aby była reprezentatywna, aby uzyskać najlepsze szacunki dla populacji.