Diferença entre população e amostra

População vs. Amostra

A palavra "população" significa simplesmente o corpo ou o número total de habitantes da mesma espécie em um local ou território, seja um país, cidade, estado ou qualquer área ou distrito. Também poderia pertencer a uma raça ou classe específica. Um exemplo disso é a população nativa ou a população estudantil. As populações podem ser pequenas ou grandes, dependendo principalmente da área geográfica em que você está se concentrando. Nas estatísticas, no entanto, a palavra "população" assume um significado ligeiramente diferente; pode se referir a indivíduos que não são necessariamente animados. É o grupo de dados, indivíduos, amostra ou itens dos quais você deve obter suas informações para o seu estudo estatístico. A população também é chamada às vezes de "universo". É a coleção completa ou completa a ser analisada ou estudada e contém o assunto total de interesse.

Uma amostra é uma pequena porção ou parte de algo, seja uma raça, habitantes, dados ou itens específicos para mostrar ou ser o representante do todo. Seu significado nas estatísticas é bastante semelhante ao seu significado original. Nas estatísticas, uma amostra representa uma parte da população que você vai testar ou estudar; em outras palavras, é um subconjunto da população, uma fatia dela e todas as suas características. Uma amostra deve ser sorteada aleatoriamente para que não haja viés e para que você possa ter certeza de que sua amostra cobre todas as características da população escolhida - caso contrário, seu resultado será inválido. Em resumo, podemos simplesmente dizer que cada indivíduo da amostra que você selecionou é um membro da sua população-alvo. É útil obter amostras, pois é difícil estudar e obter as informações necessárias de todo o conjunto.

Aqui estão algumas vantagens de coletar amostras em vez de pesquisar ou estudar toda a população. Primeiro de tudo, ao pesquisar e coletar suas informações, seria caro e muito impraticável estudar o todo em vez de uma amostra aleatória. Lembre-se sempre de que as amostras também possuem as características da população. Você não precisa pesquisar todos, apenas para ter uma idéia de suas qualidades. Em segundo lugar, você economizará tempo concentrando-se apenas na sua amostra; levaria muito tempo para pesquisar, coletar informações e analisar os resultados da população como um todo. Por consumir muito tempo e ter muitos dados para analisar, a possibilidade de cometer erros é maior. Você tem um monte de dados que pode ignorar. As amostras são mais controláveis ​​e mais fáceis de manusear e estudar. Sempre certifique-se de que sua amostra seja selecionada aleatoriamente para ter uma melhor visão das qualidades ou informações que você está procurando na população.

Resumo:

1.Uma população pertence ao todo. Uma amostra é uma parte da população que você seleciona aleatoriamente para representar o todo.
2.Todos os membros da sua amostra pertencem à população, o que significa que todos os indivíduos da sua amostra possuem as características da população.
3.Para obter resultados mais precisos em seu estudo, você deve selecionar sua amostra aleatoriamente e sem viés.
4.A realização de uma pesquisa ou estudo de toda a população tem uma maior possibilidade de resultados errôneos do que ter que estudar apenas sua amostra controlada.
5.A população tem todo o assunto de interesse, enquanto a amostra é apenas uma parte do assunto de interesse.