جامعه آماری در برابر نمونه آماری: توضیح با مثال
4 Views
جمعیت در مقابل نمونه چیست؟
جمعیت در مقابل نمونه یک تمایز اساسی در آمار است. معمولاً محققان از نمونه‌ها برای یادگیری در مورد جمعیت‌ها استفاده می‌کنند. بیایید تفاوت‌های بین این مفاهیم را بررسی کنیم!
جمعیت: کل گروه افراد، اقلام یا عنصر مورد نظر.
نمونه: زیرمجموعه‌ای از جمعیت که محققان انتخاب کرده و در مطالعه خود قرار می‌دهند.
محققان ممکن است بخواهند در مورد ویژگی‌های یک جمعیت، مانند میانگین و انحراف معیار آن، اطلاعات کسب کنند. متأسفانه، آنها معمولاً برای مطالعه کامل بسیار بزرگ و پرهزینه هستند.
در عوض، محققان برای کسب اطلاعات در مورد جمعیت، نمونه‌ای از آن را انتخاب می‌کنند. جمع‌آوری داده‌ها از یک زیرمجموعه می‌تواند کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر باشد.
آمار استنباطی از آمار نمونه، مانند میانگین و انحراف معیار، برای استنتاج در مورد ویژگی‌های جمعیت مربوطه استفاده می‌کند.
اگر مجبور بودیم کل جمعیت را اندازه‌گیری کنیم، هرگز نمی‌توانستیم به سوالات تحقیق خود پاسخ دهیم زیرا آنها معمولاً بسیار بزرگ و دست و پا گیر هستند. خوشبختانه، می‌توانیم از یک زیرمجموعه برای پیشرفت استفاده کنیم.
نمونه‌هایی از جمعیت و نمونه
برای مثالی از جمعیت در مقابل نمونه، محققان ممکن است دانشجویان دانشگاه‌های ایالات متحده را مطالعه کنند. این جمعیت شامل حدود ۱۹ میلیون دانشجو است و برای مطالعه کامل بسیار بزرگ و از نظر جغرافیایی پراکنده است. با این حال، محققان می‌توانند زیرمجموعه‌ای از اندازه قابل مدیریت را برای یادگیری در مورد ویژگی‌های آن انتخاب کنند.
یا، محققان پزشکی ممکن است بخواهند تأثیر یک داروی جدید را بر جمعیت عمومی – که شامل تعداد زیادی از افراد است – درک کنند. بدیهی است که آنها نمی‌توانند داروی جدید را به همه افراد تجویز کنند و نتایج را اندازه‌گیری کنند. در عوض، آنها می‌توانند ۲۰۰۰ شرکت‌کننده را جمع‌آوری کنند، آزمایش را انجام دهند و از اثر میانگین نمونه برای تخمین اثر میانگین جمعیت استفاده کنند.
نظرسنجی‌ها نظرات را از نمونه‌ای از پاسخ‌دهندگان جمع‌آوری می‌کنند تا دیدگاه‌های کلی یک جمعیت را تخمین بزنند. به عنوان مثال، نظرسنجی‌کنندگان ممکن است بخواهند نظرات سیاسی را در ایالتی با میلیون‌ها نفر ساکن درک کنند. آنها می‌توانند ۱۰۰۰ نفر را برای تخمین کل ایالت نظرسنجی کنند.
آمار جمعیت در مقابل آمار نمونه
آمارشناسان به مقادیر جمعیت به عنوان پارامتر و به مقادیر نمونه به عنوان آمار اشاره می‌کنند. (بعدا مطلبی درباره پارامترها در مقابل آمار: مثال‌ها و تفاوت‌هاخواهیم نوشت).
پارامترهای جمعیت مقادیر دقیقی هستند اما معمولاً ناشناخته‌اند. به عنوان مثال، میانگین قد جمعیت برای همه زنان آمریکایی یک مقدار خاص است. متأسفانه، مقادیر پارامتر معمولاً ناشناخته هستند. ما هرگز نمی‌توانیم قد همه زنان آمریکایی را اندازه‌گیری کنیم، بنابراین هرگز پارامتر دقیق را نخواهیم دانست.
آمار نمونه، مقدار مقدار جمعیت را تخمین می‌زند. به عنوان مثال، میانگین قد زیرمجموعه‌ای از زنان می‌تواند پارامتر را تخمین بزند. این تخمین هرگز دقیقاً با پارامتر برابر نیست. در نتیجه، همیشه حاشیه خطایی در اطراف تخمین‌های نمونه وجود دارد.
خطای نمونه‌گیری، تفاوت بین مقدار صحیح جمعیت و تخمین نمونه است. متأسفانه، تحلیلگران هرگز میزان خطای نمونه‌گیری را دقیقاً نمی‌دانند زیرا مقدار پارامتر را نمی‌دانند. اما روش‌های آماری می‌توانند آن را تخمین بزنند. شاید دانستن این موضوع تکان‌دهنده باشد، اما آمار نمونه همیشه (تا حدی) اشتباه است!
فاصله اطمینان و حاشیه خطا دو روش برای تخمین خطای نمونه‌گیری هستند.
نمونه‌گیری از جمعیت‌ها
آمارشناسان به فرآیندهای مختلف نمونه‌گیری از جمعیت‌ها، روش‌های نمونه‌گیری می‌گویند. در حالت ایده‌آل، این تکنیک‌ها نمونه‌های نماینده‌ای با ویژگی‌هایی شبیه به کل مجموعه آزمودنی‌ها تولید می‌کنند. نمونه‌های نماینده برای محققانی که می‌خواهند نتایج خود را به جمعیت تعمیم دهند، بهترین هستند.
هر یک از روش‌های مختلف، مجموعه‌ای از مزایا و معایب را دارند. به‌طورکلی، روش‌های گران‌تر و پیچیده‌تر برای به‌دست آوردن نمونه‌های نماینده بهتر هستند. رویکردهای کم‌هزینه‌تر، تمایل به ایجاد سوگیری دارند و باعث می‌شوند که تعمیم‌پذیری آنها کمتر شود. درباره روش‌های نمونه‌گیری در تحقیق و نمونه‌های نماینده بیشتر بدانید.
به‌طور خلاصه، معمولاً بین نماینده بودن و هزینه، نوعی بده‌بستان وجود دارد.
روش‌های نمونه‌گیری احتمالی برای نمایندگی بهتر هستند و شامل انواع زیر می‌شوند:
روش‌های نمونه گیری غیر احتمالی اغلب راحت‌تر و ارزان‌تر هستند، اما تمایل به تولید نتایج جانبدارانه و غیرنماینده دارند و تعمیم‌پذیری را محدود می‌کنند. این روش‌ها شامل انواع زیر هستند:
پاسخگوی سوالات و نظرات شما هستیم