Una popolazione è l’intero gruppo su cui si desidera trarre conclusioni.
Un campione è il gruppo specifico da cui raccoglierai i dati. La dimensione del campione è sempre inferiore alla dimensione totale della popolazione.
Nella ricerca, una popolazione non si riferisce sempre alle persone. Può significare un gruppo contenente elementi di qualsiasi cosa tu voglia studiare, come oggetti, eventi, organizzazioni, paesi, specie, organismi, ecc.,rovision Song Contest, che sono stati eseguiti in inglese
la Raccolta di dati da una popolazione
Popolazioni sono utilizzati quando la vostra domanda di ricerca richiede, o quando si ha accesso ai dati da parte di ogni membro della popolazione.,
Di solito, è semplice raccogliere dati da un’intera popolazione solo quando è piccola, accessibile e cooperativa.
Per popolazioni più grandi e disperse, è spesso difficile o impossibile raccogliere dati da ogni individuo. Ad esempio, ogni 10 anni, il governo federale degli Stati Uniti mira a contare ogni persona che vive nel paese utilizzando il censimento degli Stati Uniti. Questi dati vengono utilizzati per distribuire finanziamenti in tutta la nazione.
Tuttavia, storicamente, i gruppi emarginati e a basso reddito sono stati difficili da contattare, individuare e incoraggiare la partecipazione., A causa delle mancate risposte, il conteggio della popolazione è incompleto e polarizzato verso alcuni gruppi, il che si traduce in finanziamenti sproporzionati in tutto il paese.
In casi come questo, il campionamento può essere utilizzato per fare inferenze più precise sulla popolazione.
Raccolta di dati da un campione
Quando la tua popolazione è di grandi dimensioni, geograficamente dispersa o difficile da contattare, è necessario utilizzare un campione. È possibile utilizzare i dati di esempio per effettuare stime o ipotesi di test sui dati di popolazione.,
Idealmente, un campione dovrebbe essere selezionato casualmente e rappresentativo della popolazione., L’utilizzo di metodi di campionamento probabilistico (come il campionamento casuale semplice o il campionamento stratificato) riduce il rischio di distorsione del campionamento e migliora la validità sia interna che esterna.
Se la tua ricerca è meno interessata alla generalizzabilità, puoi anche utilizzare metodi di campionamento non probabilistici. I campioni non probabilistici sono scelti per criteri specifici; possono essere più convenienti o meno costosi da accedere. A causa dei metodi di selezione non casuali, non è possibile effettuare inferenze statistiche valide sulla popolazione più ampia.,
Motivi per il campionamento
- Necessità: a volte semplicemente non è possibile studiare l’intera popolazione a causa delle sue dimensioni o inaccessibilità.
- Praticità: è più facile ed efficiente raccogliere dati da un campione.
- Costo-efficacia: Ci sono meno partecipanti, laboratorio, attrezzature, e ricercatore costi coinvolti.
- Gestibilità: la memorizzazione e l’esecuzione di analisi statistiche su set di dati più piccoli è più semplice e affidabile.
Popolazione parametro vs campione statistiche
Quando si raccolgono i dati da una popolazione o di un campione, ci sono varie misure e numeri è possibile calcolare i dati. Un parametro è una misura che descrive l’intera popolazione., Una statistica è una misura che descrive il campione.
È possibile utilizzare la stima o il test di ipotesi per stimare la probabilità che una statistica campione differisca dal parametro di popolazione.
Puoi usare questa statistica, la media del campione di 3.2, per fare un’ipotesi scientifica sul parametro della popolazione – cioè, per dedurre la valutazione media dell’atteggiamento politico di tutti gli studenti universitari nei Paesi Bassi.
Errore di campionamento
Un errore di campionamento è la differenza tra un parametro di popolazione e una statistica del campione. Nel tuo studio, l’errore di campionamento è la differenza tra la valutazione dell’atteggiamento politico medio del tuo campione e la vera valutazione dell’atteggiamento politico medio di tutti gli studenti universitari nei Paesi Bassi.,
Gli errori di campionamento si verificano anche quando si utilizza un campione selezionato casualmente. Questo perché i campioni casuali non sono identici alla popolazione in termini di misure numeriche come mezzi e deviazioni standard.
Poiché lo scopo della ricerca scientifica è quello di generalizzare i risultati dal campione alla popolazione, si desidera che l’errore di campionamento sia basso. È possibile ridurre l’errore di campionamento aumentando la dimensione del campione.
Quiz: Popolazioni vs campioni
Domande frequenti su campioni e popolazioni
I campioni sono usati per fare inferenze sulle popolazioni. I campioni sono più facili da raccogliere dati perché sono pratici, convenienti, convenienti e gestibili.
Le popolazioni vengono utilizzate quando una domanda di ricerca richiede dati da ogni membro della popolazione. Questo di solito è fattibile solo quando la popolazione è piccola e facilmente accessibile.
Una statistica si riferisce alle misure sul campione, mentre un parametro si riferisce alle misure sulla popolazione.
Un errore di campionamento è la differenza tra un parametro di popolazione e una statistica del campione.