Différence entre l'échantillon et la population

Échantillon vs population

La population et l'échantillon sont deux termes importants dans les «statistiques» du sujet. En termes simples, la population est la plus grande collection d'articles que nous souhaitons étudier, et l'échantillon est un sous-ensemble d'une population. En d'autres termes, l'échantillon devrait représenter la population avec un nombre moins mais suffisant d'articles. Une population peut avoir plusieurs échantillons avec différentes tailles.

Goûter

Un échantillon peut être composé de deux articles ou plus qui ont été sélectionnés à partir de la population. La taille la plus basse possible pour un échantillon est de deux et les plus élevées équivaudraient à la taille de la population. Il existe plusieurs façons de sélectionner un échantillon dans une population. Théoriquement, sélectionner un «échantillon aléatoire» est le meilleur moyen de réaliser des inférences précises sur la population. Ce type d'échantillons est également appelé échantillons de probabilité, car chaque élément de la population a une chance égale d'être inclus dans un échantillon.

La technique de l'échantillonnage aléatoire simple est la technique d'échantillonnage aléatoire la plus célèbre. Dans ce cas, les articles à sélectionner pour l'échantillon sont choisis au hasard dans la population. Un tel échantillon est appelé «échantillon aléatoire simple» ou SRS. Une autre technique populaire est «l'échantillonnage systématique». Dans ce cas, les éléments d'un échantillon sont sélectionnés sur la base d'un ordre systématique particulier.

Exemple: chaque 10ème personne de la file d'attente est sélectionnée pour un échantillon.

Dans ce cas, l'ordre systématique est tous les 10 ans. Le statisticien est libre de définir cet ordre de manière significative. Il existe d'autres techniques d'échantillonnage aléatoires telles que l'échantillonnage en grappes ou l'échantillonnage stratifié, et la méthode de sélection est légèrement différente des deux ci-dessus.

À des fins pratiques, des échantillons non aléatoires tels que des échantillons de commodité, des échantillons de jugement, des échantillons de boule de neige et des échantillons à dessein peuvent être utilisés. De plus, les éléments sélectionnés dans un échantillon non aléatoire se rapportent à une chance. En fait, chaque élément de la population n'a pas une opportunité égale d'être inclus dans un échantillon non aléatoire. Ces types d'échantillons sont également appelés échantillons de non-probabilité.

Population

Toute collection d'entités, qui sont intéressantes à enquêter, est simplement définie comme «la population.'La population est la base des échantillons. Tout ensemble d'objets dans l'univers peut être une population, basée sur la déclaration d'étude. Généralement, une population doit être relativement grande et difficile à déduire certaines caractéristiques en considérant ses éléments individuellement. Les mesures à étudier dans la population sont appelées paramètres. En pratique, les paramètres sont estimés en utilisant des statistiques qui sont les mesures pertinentes de l'échantillon.

Exemple: Lors de l'estimation de la marque de mathématiques moyenne de 30 élèves dans une classe des marques de mathématiques moyennes de 5 élèves, le paramètre est la marque de mathématiques moyenne de la classe. La statistique est la marque de mathématiques moyenne de 5 élèves.

Échantillon vs population

La relation intéressante entre l'échantillon et la population est que la population peut exister sans échantillon, mais, l'échantillon peut ne pas exister sans population. Cet argument prouve en outre qu'un échantillon dépend d'une population, mais intéressant, la plupart des inférences de la population dépendent de l'échantillon. Le but principal d'un échantillon est d'estimer ou de déduire certaines mesures d'une population aussi précise que possible. Une précision plus élevée peut être déduite du résultat global obtenu à partir de plusieurs échantillons de la même population plutôt que d'un échantillon. Une autre chose importante à savoir est que lors de la sélection de plus d'un échantillon dans une population, un élément peut également être inclus dans un autre échantillon. Ce cas est appelé «échantillons avec remplacement». De plus, investir les mesures pertinentes de la population d'un échantillon et obtenir une production presque similaire est une occasion en or pour économiser le coût et la valeur du temps.

Il est crucial de savoir que, lorsque la taille de l'échantillon augmente, la précision de l'estimation du paramètre de population augmente également. Logiquement, afin d'avoir de meilleures estimations pour la population, la taille de l'échantillon ne doit pas être trop petite. De plus, des échantillons aléatoires devraient également être considérés comme ayant de meilleures estimations. Par conséquent, il est crucial de prêter attention à la taille et à l'aléatoire de l'échantillon pour être représentatifs pour obtenir les meilleures estimations pour la population.