Sự khác biệt giữa mẫu và dân số

Mẫu so với dân số

Dân số và Mẫu là hai thuật ngữ quan trọng trong chủ đề 'Thống kê'. Nói một cách đơn giản, dân số là tập hợp lớn nhất của các mặt hàng mà chúng ta quan tâm để nghiên cứu và mẫu là một tập hợp con của dân số. Nói cách khác, mẫu nên đại diện cho dân số với số lượng mặt hàng ít hơn nhưng đủ. Một dân số có thể có một số mẫu với các kích cỡ khác nhau.

Mẫu vật

Một mẫu có thể bao gồm hai hoặc nhiều mặt hàng đã được chọn ra khỏi dân số. Kích thước thấp nhất có thể cho một mẫu là hai và cao nhất sẽ bằng với kích thước của dân số. Có một số cách để chọn một mẫu từ dân số. Về mặt lý thuyết, chọn một "mẫu ngẫu nhiên" là cách tốt nhất để đạt được những suy luận chính xác về dân số. Loại mẫu này còn được gọi là mẫu xác suất, vì mọi mục trong dân số đều có cơ hội như nhau để được đưa vào một mẫu.

"Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản" là kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên nổi tiếng nhất. Trong trường hợp này, các mục được chọn cho mẫu được chọn ngẫu nhiên từ dân số. Một mẫu như vậy được gọi là 'Mẫu ngẫu nhiên đơn giản' hoặc SRS. Một kỹ thuật phổ biến khác là "lấy mẫu có hệ thống". Trong trường hợp này, các mục cho một mẫu được chọn dựa trên một thứ tự hệ thống cụ thể.

Ví dụ: Mỗi người thứ 10 của hàng đợi được chọn cho một mẫu.

Trong trường hợp này, thứ tự hệ thống là mỗi người thứ 10. Nhà thống kê được tự do định nghĩa thứ tự này một cách có ý nghĩa. Có các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên khác như lấy mẫu cụm hoặc lấy mẫu phân tầng và phương pháp lựa chọn hơi khác so với hai phương pháp trên.

Đối với mục đích thực tế, có thể sử dụng các mẫu không ngẫu nhiên như mẫu thuận tiện, mẫu phán đoán, mẫu bóng tuyết và mẫu có chủ đích. Hơn nữa, các mục được chọn cho một mẫu không ngẫu nhiên có liên quan đến một cơ hội. Trên thực tế, mọi vật phẩm của dân số không có cơ hội như nhau để được đưa vào một mẫu không ngẫu nhiên. Những loại mẫu này còn được gọi là mẫu không xác suất.

Dân số

Bất kỳ tập hợp các thực thể nào thú vị để điều tra được định nghĩa đơn giản là 'dân số'. Dân số là cơ sở cho các mẫu. Bất kỳ tập hợp các đối tượng trong vũ trụ có thể là một dân số, dựa trên tuyên bố nghiên cứu. Nói chung, một dân số nên có kích thước tương đối lớn và khó có thể suy ra một số đặc điểm bằng cách xem xét các mục riêng lẻ. Các phép đo được điều tra trong dân số được gọi là các tham số. Trong thực tế, các tham số được ước tính bằng cách sử dụng số liệu thống kê là các phép đo mẫu có liên quan.

Ví dụ: Khi ước tính Điểm trung bình môn Toán của 30 học sinh trong một lớp từ điểm Toán trung bình của 5 học sinh, tham số là Dấu toán trung bình của Lớp. Thống kê là điểm trung bình môn Toán của 5 học sinh.

Mẫu so với dân số

Mối quan hệ thú vị giữa mẫu và dân số là dân số có thể tồn tại mà không cần mẫu, nhưng, mẫu có thể không tồn tại nếu không có dân số. Lập luận này chứng minh thêm rằng một mẫu phụ thuộc vào dân số, nhưng điều thú vị là hầu hết các suy luận về dân số phụ thuộc vào mẫu. Mục đích chính của một mẫu là ước tính hoặc suy ra một số phép đo dân số chính xác nhất có thể. Độ chính xác cao hơn có thể được suy ra từ kết quả tổng thể thu được từ một số mẫu của cùng một quần thể thay vì từ một mẫu. Một điều quan trọng khác cần biết là, khi chọn nhiều hơn một mẫu từ dân số, một mặt hàng cũng có thể được bao gồm trong một mẫu khác. Trường hợp này được gọi là 'mẫu có thay thế'. Hơn nữa, đầu tư các phép đo dân số có liên quan từ một mẫu và thu được sản lượng gần như tương tự là cơ hội vàng để tiết kiệm chi phí và giá trị thời gian.

Điều quan trọng cần biết là, khi kích thước mẫu tăng, độ chính xác của ước tính cho tham số dân số cũng tăng. Theo logic, để có ước tính tốt hơn cho dân số, cỡ mẫu không được quá nhỏ. Hơn nữa, các mẫu ngẫu nhiên cũng nên được xem xét để có ước tính tốt hơn. Do đó, điều quan trọng là phải chú ý đến kích thước và tính ngẫu nhiên của mẫu để trở thành đại diện để có được ước tính tốt nhất cho dân số.