Циљ је у неколико дисциплина проучити велику групу појединаца. Ове групе могу бити разноврсне попут врста птица, бруцоша из САД-а или аутомобила који се возе широм света. Статистика користе се у свим овим студијама када је немогуће или чак немогуће проучити сваког члана интересне групе. Уместо да мери размере крила сваке врсте птица, постављате питања анкетирања на сваком колеџу бруцош, или мерећи економичност горива сваког аутомобила на свету, уместо тога проучавамо и меримо подскуп група.
Колекција свих или свега што ће се анализирати у студији назива се популацијом. Као што смо видели у горњим примерима, број становника би могао бити огроман. У становништву би могло да дође на милионе или чак милијарде појединаца. Али не смијемо мислити да популација мора бити велика. Ако је наша група која се школује четврти разред у одређеној школи, онда се становништво састоји само од тих ученика. Зависно од величине школе, то би могло бити мање од стотину ученика у нашој популацији.
Да би наша студија била јефтинија у погледу времена и ресурса, проучавамо само подскуп становништва. Овај подскуп се назива а
узорак. Узорци могу бити прилично велики или прилично мали. Теоретски, један појединац из популације чини узорак. Многе апликације статистике захтијевају да узорак садржи најмање 30 појединаца.Параметри и статистика
Оно што обично имамо у студији је параметар. Параметар је бројчана вредност која наводи нешто о целокупној популацији која се проучава. На пример, можда желимо да знамо то значити распон крила америчког ћелавог орла. Ово је параметар, јер описује сву популацију.
Параметри су тешки, ако не и немогуће тачно добити. С друге стране, сваки параметар има одговарајућу статистику која се може тачно измерити. Статистика је бројчана вредност која наводи нешто о узорку. Да проширимо горњи пример, могли бисмо ухватити 100 ћелавих орлова, а затим измерити распон крила сваког од ових. Средњи распон крила од 100 орлова које смо уловили је статистика.
Вриједност параметра је фиксни број. Супротно овоме, пошто статистика зависи од узорка, вредност статистике може варирати од узорка до узорка. Претпоставимо да наш популацијски параметар има 10, нама непознату вредност. Један узорак величине 50 има одговарајућу статистику са вредности 9,5. Други узорак величине 50 из исте популације има одговарајућу статистику са вредности 11.1.
Крајњи циљ области статистике је проценити: параметар популације коришћењем узорка статистике.
Мнемониц Девице
Постоји једноставан и једноставан начин за памћење шта мери параметар и статистика. Све што морамо је да погледамо прво слово сваке речи. Параметар мери нешто у популацији, а статистика мери нешто у узорку.
Примери параметара и статистике
Испод је још неколико примера параметара и статистика:
- Претпоставимо да проучавамо популацију паса у граду Кансас. Параметар ове популације била би средња висина свих паса у граду. Статистика би била средња висина 50 од ових паса.
- Размотрићемо студију средњошколаца у Сједињеним Државама. Параметар ове популације је стандардно одступање просечних бодова свих средњошколаца. Статистика је стандардно одступање просечних бодова на узорку од 1000 средњошколаца.
- Сматрамо све вероватне гласаче за предстојеће изборе. Биће гласачка иницијатива за промену државног устава. Желимо да утврдимо ниво подршке за ову гласачку иницијативу. Параметар, у овом случају, је проценат становништва вероватно бирача који подржавају иницијативу за гласање. Сродна статистика је одговарајући удео узорка вероватних гласача.