Różnica między populacją a próbką

Ilekroć słyszymy termin „populacja”, pierwszą rzeczą, która uderza nasz umysł, jest duża grupa ludzi. W ten sam sposób, w statystykach populacja oznacza dużą grupę składającą się z elementów o co najmniej jednej wspólnej funkcji. Termin ten jest często kontrastowany z próbka, która jest niczym innym jak częścią populacji, która jest tak wybrana do reprezentowania całej grupy.

Populacja reprezentuje całą osoby, jednostki, przedmioty i wszystko, co może być poczęte, mając pewne właściwości. Przeciwnie, próbka jest skończonym podzbiorem populacji, która jest wybierana przez proces systematyczny, aby znaleźć charakterystykę zestawu nadrzędnego. Artykuł przedstawiony poniżej opisuje różnice między populacją a próbką.

Treść: populacja kontra próbka

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Wniosek

Wykres porównania

Definicja populacji

Mówiąc prosto, populacja oznacza łącznik wszystkich badanych elementów o jednej lub bardziej powszechnej cechy, na przykład wszyscy ludzie mieszkający w Indiach stanowi populację. Populacja nie ogranicza się tylko do ludzi, ale może również obejmować zwierzęta, zdarzenia, przedmioty, budynki itp. Może być dowolnej wielkości, a liczba elementów lub członków w populacji jest znana jako wielkość populacji, i.mi. Jeśli w Indiach jest sto milionów ludzi, wielkość populacji (N) wynosi 100 milionów. Różne rodzaje populacji są omawiane jako pod:

1. Skończona populacja: Gdy liczba elementów populacji jest ustalona, ​​a tym samym umożliwia ją wyliczenie w całości, mówi się, że populacja jest skończona.
2. Nieskończona populacja: Gdy liczba jednostek w populacji jest niezliczona, a zatem nie można obserwować wszystkich pozycji wszechświata, populacja jest uważana za nieskończoną.
3. Istniejąca populacja: Populacja, która obejmuje obiekty istniejące w rzeczywistości, nazywa się istniejąca populacja.
4. Hipotetyczna populacja: Hipotetyczna lub wyobrażona populacja to populacja, która istnieje hipotetycznie.

Przykłady

• Populacja wszystkich pracowników pracujących w fabryce cukru.
• Populacja motocykli produkowanej przez określoną firmę.
• Populacja komarów w mieście.
• Populacja podatników w Indiach.

Definicja próbki

Przez próbkę terminu rozumiemy część populacji wybranej losowo do uczestnictwa w badaniu. Wybrana próbka powinna być taka, że ​​reprezentowała populację we wszystkich jej cechach i powinna być wolna od stronniczości, aby wytworzyć miniaturowy przekrój, ponieważ obserwacje próbki są wykorzystywane do uogólnienia dotyczące populacji.

Innymi słowy, respondenci wybrani z populacji stanowi „próbkę”, a proces wyboru respondentów jest znany jako „próbkowanie.„Badane jednostki nazywane są jednostkami próbkowania, a liczba jednostek w próbce nazywa się wielkością próbki.

Podczas przeprowadzania testów statystycznych próbki są stosowane głównie, gdy wielkość próby jest zbyt duża, aby obejmować wszystkich członków badanej populacji.

Kluczowe różnice między populacją a próbką

Różnica między populacją a próbką można wyraźnie narysować z następujących podstaw:

1. Zbiór wszystkich elementów posiadających wspólne cechy, które obejmują wszechświat, jest znana jako populacja. Podgrupa członków populacji wybranych do uczestnictwa w badaniu nazywa się próbką.
2. Populacja składa się z każdego elementu całej grupy. Z drugiej strony, tylko garść populacji jest zawarta w próbce.
3. Charakterystyka populacji opartej na wszystkich jednostkach nazywana jest parametrem, podczas gdy miara obserwacji próbki nazywana jest statystyką.
4. Gdy informacje są gromadzone ze wszystkich jednostek populacji, proces ten jest znany jako spis lub całkowite wyliczenie. I odwrotnie, ankieta próbki jest przeprowadzana w celu zebrania informacji z próbki za pomocą metody próbkowania.
5. W przypadku populacji celem jest identyfikacja cech elementów, podczas gdy w przypadku próbki; nacisk kładziony jest na uogólnienie charakterystyk populacji, z których próby pochodzi.

Wniosek

Pomimo powyższych różnic prawdą jest również, że próbka i populacja są ze sobą powiązane, i.mi. Próbka pochodzi z populacji, więc bez próby populacji może nie istnieć. Ponadto głównym celem próbki jest wyciąganie wniosków statystycznych na temat populacji, a to również byłoby tak dokładne, jak to możliwe. Im większy rozmiar próbki, tym wyższy jest poziom dokładności uogólnienia.