uma população é todo o grupo sobre o qual você quer tirar conclusões.
uma amostra é o grupo específico do qual irá recolher dados. O tamanho da amostra é sempre menor que o tamanho total da população.na pesquisa, uma população nem sempre se refere a pessoas. Pode significar um grupo contendo elementos de qualquer coisa que você queira estudar, como objetos, eventos, organizações, países, espécies, organismos, etc.,provisão Concurso de Música que foram realizadas em inglês
a Coleta de dados a partir de uma população
as Populações são usados quando a sua questão de investigação o exigir, ou quando você tem acesso aos dados de cada membro da população.,
geralmente, é simples coletar dados de uma população inteira quando é pequeno, acessível e cooperativo.
para populações maiores e mais dispersas, é muitas vezes difícil ou impossível recolher dados de cada indivíduo. Por exemplo, a cada 10 anos, o governo federal dos EUA pretende contar todas as pessoas que vivem no país usando o Censo dos EUA. Estes dados são usados para distribuir fundos em todo o país.no entanto, historicamente, grupos marginalizados e de baixa renda têm sido difíceis de contatar,localizar e incentivar a participação., Devido a não-respostas, a contagem da população é incompleta e tendenciosa para alguns grupos, o que resulta em financiamento desproporcionado em todo o país.em casos como este, a amostragem pode ser usada para fazer inferências mais precisas sobre a população.quando a sua população é grande em tamanho, geograficamente dispersa, ou difícil de Contactar, é necessário utilizar uma amostra. Você pode usar dados de amostra para fazer estimativas ou testar hipóteses sobre dados da população.,
idealmente, uma amostra deve ser selecionada aleatoriamente e representativa da população., A utilização de métodos de amostragem de probabilidades (tais como amostragem aleatória simples ou amostragem estratificada) reduz o risco de viés de amostragem e aumenta a validade interna e externa.se a sua investigação estiver menos preocupada com a generalização, pode também utilizar métodos de amostragem não-probabilística. As amostras não-probabilidade são escolhidas para critérios específicos; podem ser mais convenientes ou mais baratas de acesso. Por causa de métodos de seleção Não aleatórios, você não pode fazer inferências estatísticas válidas sobre a população em geral.,necessidade: às vezes, simplesmente não é possível estudar toda a população devido ao seu tamanho ou inacessibilidade.praticidade: é mais fácil e eficiente recolher dados de uma amostra.custo-eficácia: há menos custos de participação, laboratório, equipamento e investigadores envolvidos.
a População de parâmetro vs amostra estatística
Quando você coletar os dados a partir de uma população ou de uma amostra, existem várias medidas e números você pode calcular a partir dos dados. Um parâmetro é uma medida que descreve toda a população., Uma estatística é uma medida que descreve a amostra.
Você pode usar estimativas ou testes de hipótese para estimar a probabilidade de que uma estatística de amostra difere do parâmetro da população.
erro de amostragem
um erro de amostragem é a diferença entre um parâmetro populacional e uma estatística de amostra. No seu estudo, o erro de amostragem é a diferença entre a avaliação média da atitude política da sua amostra e a verdadeira avaliação média da atitude política de todos os estudantes de graduação nos Países Baixos.,os erros de amostragem ocorrem mesmo quando se utiliza uma amostra seleccionada aleatoriamente. Isto deve-se ao facto de as amostras aleatórias não serem idênticas à população em termos de medidas numéricas, como meios e desvios-padrão.
porque o objectivo da investigação científica é generalizar os resultados da amostra para a população, você quer que o erro de amostragem seja baixo. Você pode reduzir o erro de amostragem aumentando o tamanho da amostra.
Quiz: Populações vs amostras
perguntas mais frequentes sobre as amostras e populações
são usadas para fazer inferências sobre as populações. As amostras são mais fáceis de coletar porque são práticas, rentáveis, convenientes e gerenciáveis.
uma estatística refere-se a medidas sobre a amostra, enquanto um parâmetro refere-se a medidas sobre a população.