모집단과 표본의 차이

인구 연구 또는 연구가 수행되는 요소의 우주, 집합 또는 전체를 나타냅니다. 보여 주다 연구를 수행하기 위해 이전에 모집단에서 선택한 요소의 일부 또는 하위 집합입니다.

일반적으로 모집단의 모든 요소를 연구하는 것은 매우 광범위하고 비현실적이기 때문에 연구를 위해 모집단의 표본을 선택합니다.

인구	보여 주다
정의	연구할 요소의 우주.	연구 주제가 될 인구의 일부를 선택합니다.
형질	그것을 구성하는 개인의 수에 따라 분류할 수 있습니다. 통계적 변수가 있습니다.	인구의 일부입니다. 가장 효과적이려면 5%에서 10% 사이여야 합니다. 아이템은 랜덤이어야 합니다. 인구를 대표해야 합니다.
목표	다양한 목적을 위해 요소가 공유하는 공통 특성에 대해 수집된 데이터를 분석합니다.	인구를 대표하는 부분의 행동, 특성, 취향 또는 특성을 연구합니다.
예	국가에 거주하는 사람들. 도시의 자동차 수입니다. 국가의 학생입니다.	한 도시에 있는 5개 대학의 학생들이 특정 과목에서 수행한 성과를 연구하기 위해 다음과 같이 취합니다. 같은 레벨을 공부하는 500명의 학생(각 기관에서 100명)을 무작위로 추출하여 표본이 되도록 대리인.

인구란?

우주라고도 하는 통계적 모집단은 집합 또는 요소의 총체 공부할.

인구의 요소는 관련된 각 개인으로 구성됩니다. 몇 가지 공통점을 공유.

통계 모집단은 실제 사람, 장소 또는 사물의 모음일 수 있습니다. 예를 들어, 도시의 십대 또는 조리법에서 설탕의 가능한 사용.

인구를 구성하는 모든 요소를 가지고 연구를 수행하는 것은 매우 어렵기 때문에, 특히 다음과 같은 경우에 그렇습니다. 무한 모집단으로 간주되며, 대표 표본을 채취하여 다음을 수행합니다. 연구.

인구는 그것을 구성하는 개인의 수에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

유한 인구: 셀 수 있고 그 구성원을 더 쉽게 연구할 수 있는 것입니다. 예를 들어 체육관에 등록한 사람의 수입니다.
무한 인구: 그들은 구성원을 셀 수 있는 매우 어려운 엄청난 인구, 그래서 일반적으로 연구를 수행할 때 일부만 고려하여 선택합니다. 보여 주다. 예를 들어, 해변의 모래 알갱이 수입니다.

샘플은 인구를 대표하는 부분 요소가 공통 또는 유사한 특성을 공유하는 경우.

더 많은 인구를 연구하는 데 사용됩니다. 실현 가능 한, 쉽게 설명할 수 있기 때문입니다. 특정 인구 전체의 행동, 특성 또는 취향에 대한 연구가 수행될 때 일반적으로 샘플이 채취됩니다.

표본에 대해 수행된 이러한 연구는 조치를 취하거나 단순히 연구 대상 인구에 대해 더 많이 알 수 있도록 하는 규범 또는 지침을 만드는 역할을 합니다.

그만큼 견본 추출 적절하게 사용하면 특정 결론을 얻고 편향된 결과를 피할 수 있는 연구 도구입니다.

샘플 사용의 주요 이점은 연구할 요소를 줄이고 더 짧은 시간에 완료할 수 있기 때문에 비용 절감입니다.

샘플링에서 가장 중요한 요소는 대표성, 요소들이 목적에 따라 공통적인 성질을 갖도록 하고, 무작위성 결함이 있는 샘플을 피하기 위해 요소를 선택할 때.

샘플을 만드는 다양한 유형의 기술이 있습니다.

무작위로 취함으로써 선택될 요소들에 대해 동일한 가능성을 제공하는 기술이다. 무작위 샘플링의 유형은 다음과 같습니다.

단순 무작위 샘플링: 항목은 목록에서 무작위로 선택됩니다. 우주가 작고 균질할 때 가장 효과적으로 작동합니다.
체계적인 샘플링: 첫 번째 요소는 무작위로 선택되고 나머지 요소는 일정한 간격으로 선택됩니다.
계층화된 샘플링: 모집단을 정해진 특성에 반응하는 부분이나 계층으로 나누어 연구 대상 개체를 무작위로 선택합니다.
클러스터 샘플링: 모집단을 이질적인 집단으로 나누고 이들을 공통의 특성을 가진 동질적인 집단으로 세분화하여 연구자의 요구에 따라 연구한다.