Eșantion vs Populație
Populație și eșantion sunt doi termeni importanți din subiectul „Statistici”. În termeni simpli, populația este cea mai mare colecție de articole pe care suntem interesați să o 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 articole. O populație poate avea mai multe eșantioane cu dimensiuni diferite.
Eșantion
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 precise despre populație. Acest tip de eșantioane sunt numite și eșantioane probabilistice, deoarece fiecare element din populație are șanse egale de a fi inclus într-un eșantion.
Tehnica „Eșantionare aleatorie simplă” este cea mai cunoscută 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 aleatorie simplă” sau SRS. O altă tehnică populară este „eșantionarea sistematică”. În acest caz, articolele pentru o probă 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 și alte tehnici de eșantionare aleatorie, cum ar fi eșantionarea în grup sau eșantionarea stratificată, iar metoda de selecție este ușor diferită de cele două de mai sus.
În scopuri practice, pot fi utilizate eșantioane non-aleatoare, cum ar fi mostre de conveniență, mostre de judecată, mostre de bulgăre de zăpadă și mostre intenționate. Mai mult decât atât, elementele selectate pentru un eșantion nealeatoriu sunt legate de o șansă. De fapt, fiecare element al populației nu are șanse egale de a fi inclus într-un eșantion nealeatoriu. Aceste tipuri de eșantioane sunt numite și eșantioane non-probabile.
Populație
Orice colecție de entități, care sunt interesante de investigat, este definită pur și simplu ca „populație”. Populația este baza pentru mostre. 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 elementele sale individual. Măsurătorile care trebuie investigate în populație se numesc parametri. În practică, parametrii sunt estimați utilizând statistici care sunt măsurătorile relevante ale eșantionului.
Exemplu: când se estimează nota medie la matematică a 30 de elevi dintr-o clasă din notele medii la matematică a 5 elevi, parametrul este nota medie la matematică a clasei. Statistica este nota medie la 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 de a deduce unele măsurători ale unei populații cât mai precise posibil. O acuratețe mai mare poate fi dedusă din rezultatul general obținut din mai multe eșantioane din aceeași populație, mai degrabă decât dintr-un singur eșantion. Un alt lucru important de știut este că atunci când selectați mai mult de un eșantion 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 unor rezultate aproape similare este o oportunitate de aur de a economisi costul și valoarea timpului.
Este crucial să știm că, atunci când dimensiunea eșantionului crește, acuratețea estimării pentru parametrul populației crește și ea. În mod logic, pentru a avea estimări mai bune pentru populație, dimensiunea eșantionului nu ar trebui să fie prea mică. În plus, eșantioanele aleatorii ar trebui, de asemenea, considerate a avea estimări mai bune. Prin urmare, este crucial să acordați atenție dimensiunii și aleatoriei eșantionului pentru a fi reprezentativ pentru a obține cele mai bune estimări pentru populație.
