Шта је становништво у статистици?

У статистици се термин популација користи за описивање предмета одређене студије - све или свакога ко је предмет статистичког посматрања. Становништво могу бити велике или мале величине и дефинисане било којим бројем карактеристика, мада су ове групе обично одређене пре него нејасно - на пример, популација жена старијих од 18 година које купују кафу у Старбуцксу а не популација жена старијих од 18.

Статистичка популација се користи за посматрање понашања, трендова и образаца у начину на који појединци у одређеној групи комуницирају са светом око себе, омогућавајући тако статистичари изводе закључке о карактеристикама предмета испитивања, иако су то најчешће људи, животиње и биљке, па чак и предмети попут звезда.

Државни завод за статистику Аустралије бележи:

Важно је разумјети циљну популацију која се проучава, тако да можете схватити на кога или на које се податке односе. Ако нисте јасно дефинисали кога или шта желите у својој популацији, можда ћете на крају добити податке који вам нису корисни.

Постоје, наравно, одређена ограничења у проучавању популације, углавном у томе што је ретко када је могуће посматрати све јединке у било којој групи. Из овог разлога, научници који користе статистику такође проучавају субпопулације и узимају статистичке узорке малих делова веће популације да тачније анализира пуни спектар понашања и карактеристика становништва у велика.

Статистичка популација је свака група појединаца која су предмет студије, што значи да готово све може чине популацију све док се појединци могу груписати по заједничкој, или понекад две заједничкој Карактеристике. На пример, у студији која покушава да утврди проблем значити Тежина свих мушкараца старијих од 20 година у Сједињеним Државама, популација би била сви мушкарци двадесетогодишњака у Сједињеним Државама.

Други пример би била студија која истражује колико људи живи у Аргентини у којој би становништво била свака особа која живи у Аргентини, без обзира на држављанство, старосну доб или пол. Насупрот томе, становништво у посебном истраживању које је поставило питање колико је мушкараца млађих од 25 година живело у Аргентини, можда сви мушкарци који имају 24 године и млађи који живе у Аргентини без обзира на држављанство.

Статистичке популације могу бити једнако нејасне или специфичне колико статистичари желе; то у коначници зависи од циља истраживања које се спроводи. Пољопривредник не би желео да зна статистику колико црвених крава поседује; уместо тога, желео би да зна податке о томе колико женских крава има и даље могу да произведу телад. Тај пољопривредник би желео да изабере последње као своју популацију студија.

Много је начина на које можете користити податке о становништву у статистици. СтатистицсСховХовто.цом објашњава забаван сценариј где се одупирете искушењу и улазите у продавницу слаткиша, где власница можда нуди неколико узорака њених производа. Појели бисте по једну бомбон из сваког узорка; не бисте желели да поједете узорак свих слаткиша у продавници. То би захтевало узимање узорака из стотина тегли и вероватно би вас разболело. Уместо тога, статистичка веб локација објашњава:

„Можете темељити своје мишљење о целокупној линији слаткиша на (само) узорцима које могу понудити. Иста логика важи за већину анкета у статистикама. Само желите да узмете узорак читаве популације („популација“ би у овом примеру била цела линија слаткиша). Резултат је статистика о тој популацији. "

Биро за статистику аустралијске владе даје неколико других примера који су овде мало модификовани. Замислите да желите да проучавате само људе који живе у Сједињеним Државама који су рођени прекомерно - врућа политичка тема данас у светлу бурне националне расправе о имиграцији. Уместо тога, случајно сте погледали све људе рођене у овој земљи. Подаци укључују много људи које не желите да студирате. "Могли бисте завршити са подацима који вам нису потребни јер ваша циљна популација није јасно дефинисана, напомиње Биро за статистику.

Друга релевантна студија могао би бити поглед на сву децу основних школа која пију сода. Морали бисте јасно дефинисати циљну популацију као "основношколце" и "оне који пију сода поп", у супротном, ви може завршити са подацима који су обухватили сву школску децу (не само ученике у основним разредима) и / или све оне који пију сода поп. Укључивање старије деце и / или оне која не пију сода поп би погрешило ваше резултате и вероватно учинило да студија не буде употребљива.

Иако је укупна популација оно што научници желе да проучавају, веома је ретко кад је могуће да се изврши попис сваког појединог члана популације. Због ограничења ресурса, времена и приступачности, готово је немогуће извршити мерење на свакој теми. Као резултат тога, многи статистичари, друштвени научници и други користе инференцијалне статистике, где научници могу да проучавају само мали део популације и још увек примећују опипљиве резултате.

Уместо да врше мерења на сваком члану популације, научници сматрају подврста ове популације која се зове а статистички узорак. Ови узорци пружају мерења појединаца који научницима говоре о одговарајућим мерењима у популације, која се затим може поновити и упоредити са различитим статистичким узорцима да би се прецизније описала целина Популација.

Питање које подскупове популације би требало да буде изабрано, тада је од велике важности у студији статистике, и постоји мноштво различитих начина за одабир узорка, од којих многи неће имати смисла резултата. Из тог разлога, научници непрестано траже потенцијалне субпопулације обично добијају боље резултате када препознају мешавину врста јединки у популацији студирао.

Различите технике узорковања, попут формирања стратифицирани узорци, може помоћи у бављењу субпопулацијама, а многе од ових техника претпостављају да одређени тип узорка, назван а једноставан случајни узорак, је изабран из популације.