Diferença entre amostra e população

Amostra vs População

População e Amostra são dois termos importantes no assunto 'Estatísticas'. Em termos simples, a população é a maior coleção de itens que estamos interessados ​​em estudar e a amostra é um subconjunto de uma população. Em outras palavras, a amostra deve representar a população com um número menor, mas suficiente, de itens. Uma população pode ter várias amostras com tamanhos diferentes.

Amostra

Uma amostra pode consistir em dois ou mais itens que foram selecionados fora da população. O menor tamanho possível para uma amostra é dois e o maior seria igual ao tamanho da população. Existem várias maneiras de selecionar uma amostra de uma população. Teoricamente, selecionar uma 'amostra aleatória' é a melhor maneira de obter inferências precisas sobre a população. Esse tipo de amostra também é chamado de amostra probabilística, pois cada item da população tem a mesma oportunidade de ser incluído em uma amostra..

A técnica de 'amostragem aleatória simples' é a técnica de amostragem aleatória mais famosa. Nesse caso, os itens a serem selecionados para a amostra são escolhidos aleatoriamente na população. Essa amostra é chamada de 'Amostra aleatória simples' ou SRS. Outra técnica popular é a "amostragem sistemática". Nesse caso, os itens para uma amostra são selecionados com base em uma ordem sistemática específica.

Exemplo: Cada 10ª pessoa da fila é selecionada para uma amostra.

Nesse caso, a ordem sistemática é cada 10ª pessoa. O estatístico é livre para definir essa ordem de maneira significativa. Existem outras técnicas de amostragem aleatória, como amostragem por cluster ou estratificada, e o método de seleção é ligeiramente diferente dos dois acima..

Para fins práticos, podem ser usadas amostras não aleatórias, como amostras de conveniência, amostras de julgamento, amostras de bolas de neve e amostras de propósito. Além disso, os itens selecionados para amostras não aleatórias pertencem a uma chance. De fato, todo item da população não tem a mesma oportunidade de ser incluído em amostras não aleatórias. Esses tipos de amostras também são chamados de amostras não probabilísticas..

População

Qualquer coleção de entidades que seja interessante investigar é simplesmente definida como 'população'. A população é a base para as amostras. Qualquer conjunto de objetos no universo pode ser uma população, com base na declaração de estudo. Geralmente, uma população deve ser comparativamente grande em tamanho e difícil de inferir algumas características, considerando seus itens individualmente. As medidas a serem investigadas na população são denominadas parâmetros. Na prática, os parâmetros são estimados usando estatísticas que são as medidas relevantes da amostra.

Exemplo: Ao estimar a Marca Média de Matemática de 30 alunos em uma classe a partir das marcas Média de Matemática de 5 alunos, o parâmetro é Marca Média de Matemática da Classe. A estatística é a nota média de matemática de 5 alunos.

Amostra vs População

A relação interessante entre a amostra e a população é que a população pode existir sem uma amostra, mas a amostra pode não existir sem a população. Esse argumento prova ainda que uma amostra depende de uma população, mas, curiosamente, a maioria das inferências populacionais depende da amostra. O principal objetivo de uma amostra é estimar ou inferir algumas medidas de uma população o mais precisas possível. Uma precisão mais alta pode ser inferida a partir do resultado geral obtido de várias amostras da mesma população, e não de uma amostra. Outra coisa importante a saber é que, ao selecionar mais de uma amostra de uma população, um item também pode ser incluído em outra amostra. Esse caso é conhecido como 'amostras com substituições'. Além disso, investir as medidas relevantes da população a partir de uma amostra e obter resultados quase semelhantes é uma oportunidade de ouro para economizar o custo e o valor do tempo.

É crucial saber que, quando o tamanho da amostra aumenta, a precisão da estimativa para o parâmetro populacional também aumenta. Logicamente, para obter melhores estimativas para a população, o tamanho da amostra não deve ser muito pequeno. Além disso, amostras aleatórias também devem ser consideradas como tendo melhores estimativas. Portanto, é crucial prestar atenção no tamanho e na aleatoriedade da amostra para ser representativa para obter melhores estimativas para a população..