人口与样本之间的差异

人口等。 例子

术语“人口”简单地表示生活在特定区域或地区,国家,城市,州或省或地区的物种总数。 这也可能适用于特定的种族或级别。 例子包括当地人口或学生人数。 人口大小可能不一样,很大程度上取决于您关注的地理区域。 但是在统计中,“人口”一词的含义略有不同; 这当然可以适用于非生命个体。 这是统计研究需要了解的数据,个人,样本或数据组。 人口有时被称为“宇宙”。 这是一个经过分析或研究且具有共同兴趣主题的完整或完整集合。

一个例子是特定种族,人口,信息或事物或任何事物的展示的一小部分或一部分,而与整体的表示无关。 它在统计中的重要性与其原始含义非常相似。 在统计中,您要测试或要学习的一部分人口就是一个例子; 换句话说,它是一个子种群,一部分及其所有功能。 为确保没有问题,应随机抽取样本以确保其包含所选总体的所有特征-否则结果将不切实际。 简而言之,我们可以说样本中的每个人都是目标人群的一员。 进行采样非常有用,因为很难学习和检索所需的信息。

这是收集样本而不是研究或研究整个人群的一些好处。 首先,在研究和收集数据时,不仅要对随机样本进行研究,而且要对整个数据进行研究非常昂贵且不切实际。 请始终记住,样本也具有总体特征。 并不是每个人都需要受到质疑才能了解他们的特征。 其次,通过关注示例可以节省时间。 进行调查,收集数据和分析整个人口的结果需要很长时间。 犯错误很可能很耗时,并且要分析的数据过多。 您有几个可以忽略的数据。 样本更易于管理,更易于学习。 确保随机选择样本,以便您可以更好地了解人群正在寻找的特征或信息。

总结:

1.总人口。 样本是您随机选择代表整体的总体的一部分。 2.样本中的每个成员都属于总体,这意味着样本中的每个人都具有总体特征。 3.为了在您的教育中获得更准确的结果,您必须随机选择样本并且没有任何偏见。 4.研究或研究整个人群可能会导致比仅仅阅读对照样本更具误导性的结果。 5.总体具有所有感兴趣的主题,样本只是感兴趣的主题的一部分。

参考文献

  • https://faculty.elgin.edu/dkernler/statistics/ch01/1-4.html