Differenza tra campione e popolazione

Campione vs popolazione

Popolazione e campione sono due termini importanti nel soggetto "Statistiche". In termini semplici, la popolazione è la più grande collezione di oggetti che siamo interessati a studiare, e il campione è un sottoinsieme di una popolazione. In altre parole, il campione dovrebbe rappresentare la popolazione con un numero di articoli inferiore ma sufficiente. Una popolazione può avere diversi campioni con dimensioni diverse.

Campione

Un campione può essere costituito da due o più elementi che sono stati selezionati fuori dalla popolazione. La dimensione più bassa possibile per un campione è due e quella più alta corrisponde alla dimensione della popolazione. Esistono diversi modi per selezionare un campione da una popolazione. In teoria, selezionare un "campione casuale" è il modo migliore per ottenere inferenze accurate sulla popolazione. Questo tipo di campioni è anche chiamato campione di probabilità, poiché ogni elemento della popolazione ha le stesse opportunità di essere incluso in un campione.

La tecnica del "campionamento casuale semplice" è la tecnica di campionamento casuale più famosa. In questo caso, gli elementi da selezionare per il campione vengono scelti casualmente dalla popolazione. Tale campione è chiamato "Simple Random Sample" o SRS. Un'altra tecnica popolare è il "campionamento sistematico". In questo caso, gli articoli per un campione vengono selezionati in base a un particolare ordine sistematico.

Esempio: ogni 10 persona della coda viene selezionata per un campione.

In questo caso, l'ordine sistematico è ogni 10 persone. Lo statistico è libero di definire questo ordine in modo significativo. Esistono altre tecniche di campionamento casuale come il campionamento a grappolo o il campionamento stratificato, e il metodo di selezione è leggermente diverso da quello di cui sopra.

Per scopi pratici, possono essere utilizzati campioni non casuali come campioni di convenienza, campioni di giudizio, campioni di palle di neve e campioni finalizzati. Inoltre, gli elementi selezionati per un campione non casuale sono relativi a una possibilità. In effetti, ogni elemento della popolazione non ha la stessa opportunità di essere incluso in un campione non casuale. Questi tipi di campioni sono anche chiamati campioni non probabilistici.

Popolazione

Qualsiasi raccolta di entità, che è interessante da investigare, viene semplicemente definita come "popolazione". La popolazione è la base per i campioni. Qualsiasi insieme di oggetti nell'universo può essere una popolazione, in base alla dichiarazione di studio. Generalmente, una popolazione dovrebbe essere di dimensioni relativamente grandi e difficile da dedurre alcune caratteristiche considerando i suoi articoli individualmente. Le misurazioni da indagare nella popolazione sono chiamate parametri. In pratica, i parametri sono stimati utilizzando le statistiche che sono le misurazioni rilevanti del campione.

Esempio: quando si stima il punteggio medio di matematica di 30 studenti in una classe dai voti medi di matematica di 5 studenti, il parametro è il segno medio di matematica della classe. La statistica è il punteggio medio di matematica di 5 studenti.

Campione vs popolazione

L'interessante relazione tra il campione e la popolazione è che la popolazione può esistere senza un campione, ma il campione potrebbe non esistere senza popolazione. Questo argomento dimostra ulteriormente che un campione dipende da una popolazione, ma è interessante notare che la maggior parte delle inferenze sulla popolazione dipendono dal campione. Lo scopo principale di un campione è stimare o inferire alcune misure di una popolazione il più accurate possibile. Una maggiore precisione può essere dedotta dal risultato complessivo ottenuto da diversi campioni della stessa popolazione piuttosto che da un campione. Un'altra cosa importante da sapere è che quando si seleziona più di un campione da una popolazione, è possibile includere un elemento in un altro campione. Questo caso è noto come "campioni con sostituzioni". Inoltre, l'investimento delle misure pertinenti della popolazione da un campione e l'ottenimento di risultati quasi simili è un'occasione d'oro per risparmiare costi e tempi.

È fondamentale sapere che, quando la dimensione del campione aumenta, aumenta anche l'accuratezza della stima per il parametro della popolazione. Logicamente, per avere stime migliori per la popolazione, la dimensione del campione non dovrebbe essere troppo piccola. Inoltre, anche i campioni casuali dovrebbero essere considerati per avere stime migliori. Pertanto, è fondamentale prestare attenzione alla dimensione e alla casualità del campione per essere rappresentativi e ottenere le migliori stime per la popolazione.