Wiele osób nie rozumie podstawowej różnicy między populacją a próbą. Jednak podczas analizy danych ważne jest, aby znać różnicę między tymi dwoma terminami.
Populacja a próbka
Różnica między populacją a próbą polega na tym, że populacja obejmuje wszystkie jednostki z zestawu danych. Próbka zawiera małą grupę jednostek wybranych z populacji. Na przykład populacją mogą być wszystkie osoby mieszkające w Australii, a próbka może być określoną grupą osób mieszkających w Australii.
Innym przykładem może być chęć sprawdzenia liczby osób zbliżających się do wieku emerytalnego w organizacji. Twoja populacja to cała siła robocza organizacji, podczas gdy Twoją próbką mogą być pracownicy w wieku powyżej 50 lat.
Tabela porównawcza między populacją a próbą (w formie tabelarycznej)
| Parametr porównania | Populacja | Próbka |
|---|---|---|
| Definicja | Populacja obejmuje cały zestaw danych. Wielkość populacji zależy od zakresu Twoich badań. | Próba zawiera dane wybrane z populacji. Jest to podzbiór populacji. |
| Mierzalna jakość | Nazywa się to parametrem. | Nazywa się to statystyką. |
| Zalety | Gdy do przeprowadzenia badania wykorzystuje się całą populację, wyniki mogą być dokładniejsze. | Jeśli próbka jest reprezentatywna dla populacji, można by dokonać wiarygodnych szacunków przy mniejszym nakładzie czasu i wysiłku. |
| Niedogodności | W większości przypadków niemożliwe jest przetestowanie całej populacji. | Jeżeli wybrana próba nie jest reprezentatywna dla populacji, wyniki nie są zadowalające. |
| Przykład | Wszystkie dzieci zarejestrowane w szkole | Dzieci, które dostały A |
Co to jest populacja?
Kiedy czytamy termin populacja, myślimy o ludziach żyjących w danym kraju. Jednak podczas przeprowadzania analizy danych i statystycznego porównywania zbioru danych słowo populacja ma inne znaczenie.
Populacja obejmuje wszystkich członków określonej grupy danych. Na przykład średni wiek kobiet. Jest to populacja hipotetyczna, ponieważ obejmuje wszystkie kobiety, które żyły, żyją i będą żyć w przyszłości.
Testowanie całej populacji w powyższym scenariuszu jest po ludzku niemożliwe, ponieważ nie wszyscy członkowie populacji są obserwowani (np. kobiety, które będą żyć w przyszłości).
Nawet jeśli uda się przetestować całą populację, będzie to wiązało się z ogromnymi kosztami i mnóstwem czasu. Zamiast tego moglibyśmy użyć podzbioru populacji, który jest próbą. Próba pomaga przeprowadzić test na powyższej populacji i ustalić średni wiek kobiet.
Na przykład David zbiera dane, aby poznać preferencje żywieniowe uczniów w szkole. Podczas zbierania danych, takich jak David, ważne jest, aby znać cel całej populacji.
Populacja zawiera wszystkie elementy danych. Na przykład, jeśli David chce zebrać informacje o wszystkich uczniach w swojej szkole, populacją w tym scenariuszu będą wszyscy uczniowie w jego szkole.
Nie jest jednak praktyczne zbieranie informacji z każdej jednostki populacji. Kiedy tak się dzieje, musimy znaleźć alternatywne podejście, pozyskując informacje od małej grupy członków, która reprezentuje całą populację.
David ma ten sam problem, nie może uzyskać informacji od każdego ucznia w swojej szkole. Zamiast tego będzie musiał pobrać próbkę.
Co to jest próbka?
Próbka zawiera część populacji. Wielkość próby jest zawsze mniejsza niż wielkość populacji. Próbka to jednostki danych, które faktycznie uczestniczą w badaniu.
Pytanie brzmi, po co używać próby, a nie całej populacji?
Z tego powodu pomiary są wykonywane na podzbiorze populacji. Jeśli próbki są pobierane skutecznie, uzyskane wyniki są tak dokładne, jak byłyby, gdyby pomiary były wykonane na całej populacji.
Najczęściej stosowaną metodą doboru próby jest dobór losowy. Każda próbka jest wybierana z populacji w sposób losowy, tak aby każdy element populacji miał równe szanse na wybór. Jest to próbka bezstronna, a zatem daje bardzo skuteczne wyniki.
Jedną z najczęstszych metod doboru próby losowej jest metoda loterii. Każda jednostka populacji otrzymuje losową liczbę.
Liczby umieszcza się w słoiku i odpowiednio miesza. Następnie osoba z zasłoniętymi oczami z zespołu badawczego wybiera liczby „N”. Pozycje wybranej populacji są zawarte w próbie.
Jednak w niektórych przypadkach niemożliwe jest przeprowadzenie próby losowej. W takich przypadkach ważne jest rozważenie najlepszego alternatywnego sposobu doboru próbki.
Główne różnice między populacją a próbą
Zanim zbierzesz jakiekolwiek dane i przeprowadzisz badania. Istotne jest, aby znać różnicę między populacją a próbą.
Wniosek
Podsumowując, próba to niewielka grupa jednostek, które są wybierane z populacji i wezmą udział w badaniu, a populacja to całe dane, do których będą miały zastosowanie wyniki.
Przeprowadzenie pomiarów na całej populacji jest w większości przypadków niemożliwe, a próby dobierane są w celu wyciągnięcia wniosków na temat populacji. Jednak w celu uzyskania dokładnych wyników wybrana próbka powinna być reprezentatywna dla populacji.
Próbka losowa jest najczęściej stosowaną metodą próbkowania i często zapewnia najbardziej reprezentatywną próbkę.
- https://dl.sciencesocieties.org/publications/cs/abstracts/31/2/CS0310020469
- https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1315665
- https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/20/8/608/2725951
