Differenza tra popolazione e campione

Popolazione vs campione

La parola "popolazione" indica semplicemente il corpo o il numero totale di abitanti della stessa specie in un luogo o in un territorio, che si tratti di un paese, di una città, di uno stato o di qualsiasi area o distretto. Potrebbe anche riguardare una particolare razza o classe. Un esempio di questo è la popolazione nativa o la popolazione studentesca. Le popolazioni possono essere piccole o grandi a seconda della zona geografica su cui ci si sta concentrando. Nelle statistiche, tuttavia, la parola "popolazione" assume un significato leggermente diverso; può riferirsi a individui che non sono necessariamente animati. È il gruppo di dati, individui, campioni o elementi da cui ottenere le informazioni per il proprio studio statistico. La popolazione è talvolta chiamata anche "universo". È l'intera o intera collezione ad essere analizzata o studiata e contiene il soggetto di interesse totale.

Un campione è una piccola parte o parte tratta da qualcosa, sia che si tratti di una particolare razza, abitanti, dati o oggetti da mostrare o rappresentare il tutto. Il suo significato nella statistica è abbastanza simile al suo significato originale. Nelle statistiche, un campione rappresenta una porzione della popolazione che si intende testare o studiare; in altre parole, è un sottoinsieme della popolazione, una parte di esso e tutte le sue caratteristiche. Un campione dovrebbe essere disegnato in modo casuale in modo che non vi siano pregiudizi, e in modo da poter essere sicuri che il campione copra tutte le caratteristiche della popolazione scelta, altrimenti il ​​risultato non è valido. In breve, possiamo semplicemente dire che ogni individuo del campione che hai selezionato è un membro della tua popolazione target. È utile ottenere campioni, poiché è difficile studiare e ottenere le informazioni necessarie dall'intero insieme.

Ecco alcuni vantaggi della raccolta di campioni anziché di rilievi o di studi sull'intera popolazione. Prima di tutto, nella ricerca e nella raccolta delle informazioni, sarebbe costoso e molto poco pratico studiare effettivamente il tutto anziché un campione casuale di esso. Tieni sempre presente che i campioni possiedono anche le caratteristiche della popolazione. Non è necessario esaminare tutti per avere l'idea delle loro qualità. In secondo luogo, risparmierai tempo concentrandoti sul tuo campione; ci vorrebbe molto tempo per esaminare, raccogliere informazioni e analizzare i risultati della popolazione nel suo insieme. A causa del fatto che richiede molto tempo e molti dati da analizzare, la possibilità di commettere errori è più elevata. Hai un sacco di dati che potresti trascurare. I campioni sono più controllabili e più facili da gestire e studiare. Assicurati sempre che il tuo campione sia selezionato in modo casuale in modo da avere una visione migliore delle qualità o delle informazioni che stai cercando nella popolazione.

Sommario:

1. Una popolazione appartiene al tutto. Un campione è una parte della popolazione selezionata casualmente per rappresentare il tutto.
2. Ogni membro del campione appartiene alla popolazione, il che significa che ogni individuo nel campione presenta le caratteristiche della popolazione.
3.Per arrivare a risultati più accurati nel tuo studio, devi selezionare il tuo campione in modo casuale e senza alcun pregiudizio.
4. Condurre un'indagine o uno studio dell'intera popolazione ha una maggiore possibilità di risultati errati rispetto alla necessità di studiare solo il campione controllato.
5. La popolazione sostiene l'intero argomento di interesse, mentre il campione è solo una parte del soggetto di interesse.