Eșantion vs populație
Populația și eșantionul sunt doi termeni importanți în subiectul „Statistici”. În termeni simpli, populația este cea mai mare colecție de articole pe care ne interesează să le studiem, iar eșantionul este un subset al unei populații. Cu alte cuvinte, eșantionul ar trebui să reprezinte populația cu un număr mai mic, dar suficient de itemi. O populație poate avea mai multe eșantioane cu dimensiuni diferite.
Probă
Un eșantion poate consta din două sau mai multe articole care au fost selectate din populație. Cea mai mică dimensiune posibilă pentru un eșantion este de două și cea mai mare ar fi egală cu dimensiunea populației. Există mai multe moduri de a selecta un eșantion dintr-o populație. Teoretic, selectarea unui „eșantion aleatoriu” este cea mai bună modalitate de a obține inferențe exacte despre populație. Acest tip de eșantioane sunt, de asemenea, numite probe de probabilitate, deoarece fiecare element din populație are șansa egală de a fi inclus într-un eșantion.
Tehnica „eșantionare simplă aleatorie” este cea mai faimoasă tehnică de eșantionare aleatorie. În acest caz, elementele care urmează să fie selectate pentru eșantion sunt alese aleatoriu din populație. Un astfel de eșantion se numește „eșantion simplu aleatoriu” sau SRS. O altă tehnică populară este „eșantionarea sistematică”. În acest caz, elementele pentru un eșantion sunt selectate pe baza unei anumite ordine sistematice.
Exemplu: Fiecare a 10-a persoană din coadă este selectată pentru un eșantion.
În acest caz, ordinea sistematică este la fiecare a 10-a persoană. Statisticianul este liber să definească această ordine într-un mod semnificativ. Există alte tehnici de eșantionare aleatorie, cum ar fi eșantionarea în grup sau eșantionarea stratificată, iar metoda selecțiilor este ușor diferită de cele două de mai sus.
În scopuri practice, pot fi utilizate probe non-aleatorii, cum ar fi probe de conveniență, probe de judecată, probe de bulgări de zăpadă și probe de scop. Mai mult decât atât, elementele selectate pentru un eșantion non-aleatoriu aparțin unei șanse. De fapt, fiecare element al populației nu are o șansă egală de a fi inclus într-un eșantion non-aleatoriu. Aceste tipuri de eșantioane se mai numesc eșantioane fără probabilitate.
Populația
Orice colecție de entități interesante de investigat este pur și simplu definită ca „populație”. Populația este baza pentru eșantioane. Orice set de obiecte din univers poate fi o populație, pe baza declarației de studiu. În general, o populație ar trebui să fie relativ mare ca dimensiune și greu de dedus unele caracteristici, luând în considerare articolele sale individual. Măsurătorile care urmează a fi investigate în populație se numesc parametri. În practică, parametrii sunt evaluați utilizând statistici care reprezintă măsurătorile relevante ale eșantionului.
Exemplu: Când se estimează nota medie la 30 de elevi dintr-o clasă din nota medie la 5 elevi, parametrul este nota medie la clasă. Statistica este nota medie de matematică a 5 elevi.
Eșantion vs populație
Relația interesantă dintre eșantion și populație este că populația poate exista fără eșantion, dar eșantionul poate să nu existe fără populație. Acest argument demonstrează în continuare că un eșantion depinde de o populație, dar, în mod interesant, majoritatea inferențelor populației depind de eșantion. Scopul principal al unui eșantion este de a estima sau deduce unele măsurători ale unei populații cât mai precise. O precizie mai mare poate fi dedusă din rezultatul general obținut din mai multe eșantioane ale aceleiași populații decât dintr-un eșantion. Un alt lucru important de știut este că, atunci când selectați mai multe eșantioane dintr-o populație, un articol poate fi inclus și într-un alt eșantion. Acest caz este cunoscut sub numele de „eșantioane cu înlocuiri”. Mai mult,investirea măsurătorilor relevante ale populației dintr-un eșantion și obținerea unei producții aproape similare este o oportunitate de aur de a economisi valoarea costurilor și a timpului.
Este crucial să știm că, atunci când mărimea eșantionului crește, crește și precizia estimării pentru parametrul populației. În mod logic, pentru a avea estimări mai bune pentru populație, dimensiunea eșantionului nu ar trebui să fie prea mică. Mai mult, probele aleatorii ar trebui, de asemenea, considerate a avea estimări mai bune. Prin urmare, este crucial să acordați atenție mărimii și aleatoriei eșantionului pentru a fi reprezentativi pentru a obține cele mai bune estimări pentru populație.
