Население и выборка: определения и различия (обновлено)

В статистическом анализе качество результата зависит от целостности данных. Используемые данные должны быть точными и репрезентативными для всех соответствующих категорий. Хотя сбор большего количества данных повышает беспристрастность результатов, важно обеспечить, чтобы собранные данные соответствовали конкретной решаемой проблеме.

Одним из эффективных способов убедиться в этой значимости является понимание различия между генеральной совокупностью и выборкой. Это руководство даст вам полное представление о соотношении генеральной совокупности и выборки.

Популяция обозначает совокупность особей, рассматриваемых для заключения. И наоборот, выборка относится к подгруппе лиц, от которых будут собраны данные.

Присоединяйтесь к самой быстрорастущей технологической отрасли сегодня! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Что такое население?

Популяция включает в себя полный набор лиц или объектов, вызывающих интерес исследователя к исследованию. Это может включать людей, животных, растения, предметы или любую другую группу. Например, если исследователь стремится изучить особенности питания всех взрослых в определенной стране, популяция будет состоять из всех взрослых, проживающих в этой стране.

Способы сбора данных о популяции

Сбор данных обо всем населении может оказаться сложной задачей, особенно если население велико или географически разбросано. Однако есть несколько методов, которые исследователи могут использовать для сбора данных среди населения:

1. Перепись: Проведение переписи предполагает сбор данных о каждом человеке или элементе населения. Этот метод обеспечивает наиболее точную и полную информацию, но может быть трудоемким, дорогостоящим и непрактичным для больших групп населения.
2. Административные данные: использование существующих административных записей или баз данных, поддерживаемых государственными учреждениями, организациями или учреждениями. Эти записи часто содержат ценную информацию об отдельных лицах или объектах среди населения, например данные переписи населения, налоговые отчеты, медицинские записи или данные об образовании.
3. Опросы. Они включают в себя анкетирование или интервью с репрезентативной выборкой населения. Хотя опросы часто используются для выборки, их также можно использовать для сбора данных от всего населения, если это возможно. Этот метод позволяет исследователям собирать информацию непосредственно от людей, предоставляя представление об их мнениях, поведении и характеристиках.
4. Прямое наблюдение: наблюдение и запись информации об отдельных лицах или предметах среди населения из первых рук. Этот метод обычно используется в антропологии, экологии и социологии, где исследователи наблюдают естественное поведение в окружающей среде.
5. Дистанционное зондирование: использование технологий дистанционного зондирования, таких как спутники, дроны или датчики, для сбора данных о характеристиках окружающей среды или явлениях среди населения. Дистанционное зондирование особенно полезно для изучения больших географических территорий или труднодоступных мест.
6. Социальные сети и веб-данные: анализ данных, полученных с платформ социальных сетей, веб-сайтов или онлайн-сообществ, для понимания поведения, предпочтений и взаимодействия отдельных лиц среди населения. Этот метод может дать ценную информацию о цифровых популяциях и онлайн-сообществах.
7. Физические измерения. Этот метод включает в себя взятие физических измерений или образцов у отдельных лиц или предметов среди населения. Он обычно используется в биологии, медицине и технике для сбора объективных данных о физических характеристиках или свойствах.
8. Этнографические исследования: погружение в культуру или сообщество по интересам, чтобы глубоко понять убеждения, обычаи и социальную динамику населения. Этнографические исследования часто предполагают длительное участие и участие в наблюдении.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Когда предпочтителен сбор данных от населения?

1. Точность имеет решающее значение: если вы хотите сделать вывод обо всей совокупности с максимально возможной точностью, лучше всего собирать данные от всей совокупности, а не только от выборки. Это особенно важно, когда население относительно невелико или когда характеристики, представляющие интерес внутри населения, сильно варьируются.
2. Репрезентативность имеет значение: когда вам нужно, чтобы выборка точно представляла всю совокупность, особенно если внутри совокупности есть подгруппы, которые вы хотите обеспечить адекватному представлению.
3. Ресурсы позволяют: если позволяют такие ресурсы, как время, деньги и персонал, сбор данных от всего населения может дать наиболее полную информацию.
4. Непредвзятый анализ. Иногда исследователи могут захотеть избежать потенциальных ошибок, вызванных методами выборки. Собирая данные от всей совокупности, они могут устранить систематическую ошибку выборки.

Что такое образец?

Выборка — это подмножество лиц, предметов или наблюдений, выбранных из более крупной группы или совокупности для представления характеристик этой более крупной группы. Другими словами, это меньшая, управляемая часть населения, изучаемая с целью сделать выводы обо всей популяции.

Что такое выборка и почему это важно?

Выборка — это процесс отбора репрезентативной подгруппы населения для исследования. Он предполагает выбор лиц или предметов из совокупности с использованием различных приемов и методов. Выборка имеет решающее значение в исследованиях по нескольким причинам:

1. Практичность: часто непрактично или невозможно изучать всю популяцию из-за ограничений по времени, стоимости и логистике. Выборка позволяет исследователям получить значимую информацию от меньшей, более управляемой подгруппы населения.
2. Эффективность. Выборка позволяет исследователям эффективно собирать данные, концентрируя ресурсы на определенной подгруппе населения, а не пытаясь собрать информацию от каждого человека или объекта. Это может сэкономить время и ресурсы, предоставляя при этом ценную информацию о населении.
3. Обобщаемость: если все сделано правильно, выборка позволяет исследователям делать обоснованные выводы обо всей совокупности на основе характеристик выборки. Выбрав репрезентативную выборку, исследователи могут с определенной степенью уверенности распространить свои выводы на более широкую популяцию.
4. Точность: методы выборки разработаны для уменьшения систематической ошибки и оптимизации точности результатов. Используя рандомизацию и другие методы выборки, исследователи стремятся получить выборку, которая точно отражает генеральную совокупность, тем самым снижая вероятность искажения или ошибочных результатов.
5. Этические соображения. В некоторых случаях изучение всей популяции может быть неэтичным или непрактичным, особенно если исследование затрагивает деликатные темы или уязвимые группы населения. Отбор проб позволяет исследователям минимизировать потенциальный вред и соблюдать этические нормы при проведении ценных исследований.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения вместе со специалистами отрасли. Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа изучения.

Ключевые этапы процесса отбора проб

Процесс выборки включает в себя несколько важных шагов, гарантирующих репрезентативность выбранной выборки в отношении населения и надежность собранных данных. Ниже мы опишем основные этапы процесса отбора проб:

1. Определите популяцию. Четко определите популяцию, представляющую интерес для исследования. Это может быть определенная группа людей, предметов или наблюдений с общими характеристиками.
2. Определите основу выборки: Определите список или источник, из которого будет составлена ​​выборка. Основа выборки должна включать все элементы генеральной совокупности и быть доступной для выборки.
3. Выберите метод выборки: исходя из целей исследования, характеристик населения и имеющихся ресурсов, выберите подходящий метод выборки. Типичные методы выборки включают случайную, стратифицированную, кластерную и удобную выборку.
4. Определите размер выборки: Определите соответствующий размер выборки, необходимый для достижения желаемого уровня точности и достоверности исследования. При расчете размера выборки часто учитываются такие факторы, как размер популяции, изменчивость и желаемая погрешность.
5. Выберите выборку: используйте выбранный метод выборки, чтобы выбрать выборку из основы выборки. Убедитесь, что процесс выборки носит случайный или систематический характер, чтобы свести к минимуму систематическую ошибку и обеспечить репрезентативность.
6. Получите информированное согласие. Если в исследовании участвуют люди, перед сбором данных получите информированное согласие участников. Проинформируйте участников о цели исследования, их правах и любых потенциальных рисках или преимуществах, связанных с ним.
7. Сбор данных. После того как выборка выбрана, соберите данные от включенных в выборку лиц, предметов или наблюдений, используя соответствующие методы сбора данных, такие как опросы, интервью, наблюдения или измерения.
8. Анализ данных: анализируйте собранные данные, используя соответствующие статистические методы и методы. Убедитесь, что анализ учитывает любые схемы выборки или весовые коэффициенты для получения точных оценок и обоснованных выводов о совокупности.
9. Интерпретация результатов: Интерпретируйте результаты исследования в контексте популяции и целей исследования. Сделайте выводы на основе анализа выборки и учтите любые ограничения или предвзятости, которые могут повлиять на обобщаемость результатов.
10. Результаты отчета: Сообщите о результатах исследования посредством письменных отчетов, презентаций или публикаций. Документируйте методы отбора проб, характеристики проб, процедуры сбора данных и результаты, чтобы обеспечить прозрачность и воспроизводимость.

Население и выборка: различия

Примеры населения

Вот несколько примеров популяций:

• Все взрослые в стране. В эту группу населения входят все взрослые, живущие в пределах границ конкретной страны.
• Все студенты университета: в эту группу входят все студенты, зачисленные в определенный университет, независимо от области обучения или года обучения.
• Все сотрудники компании. Эта совокупность состоит из всех лиц, работающих в конкретной компании, включая сотрудников, работающих полный, неполный рабочий день и сотрудников по контракту.
• Все зарегистрированные избиратели в округе. В эту группу входят все зарегистрированные избиратели в пределах определенного избирательного округа или округа.
• Все пациенты, у которых диагностировано заболевание. В эту группу входят все люди, у которых диагностировано определенное заболевание или заболевание.
• Все виды в экосистеме. Эта популяция включает все виды растений, животных и микроорганизмов в определенной экосистеме или среде обитания.
• Все продукты, продаваемые розничным продавцом. В эту совокупность входят все продукты, доступные для продажи в розничном магазине или интернет-магазине.
• Все транспортные средства, зарегистрированные в городе. В эту совокупность входят все транспортные средства, зарегистрированные местным транспортным управлением в конкретном городе или муниципалитете.
• Все дома в районе: в эту совокупность входят все жилые дома в пределах определенного района или населенного пункта.
• Все твиты на платформе социальных сетей. В эту группу входят все твиты, опубликованные на определенной платформе социальных сетей в течение определенного периода времени.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Примеры образцов

• Население: все взрослые в стране.
• Выборка: случайная выборка из 1000 взрослых, выбранных из национальной базы данных граждан.

• Население: все студенты университета.
• Выборка: стратифицированная выборка, состоящая из 200 студентов бакалавриата и 100 аспирантов, случайно выбранных из регистрационных записей университета.

• Население: все сотрудники компании.
• Выборка: Удобная выборка из 50 сотрудников, добровольно принявших участие в опросе об удовлетворенности работой.

• Население: все зарегистрированные избиратели округа.
• Выборка: Систематическая выборка каждого 10-го зарегистрированного избирателя из списка избирателей округа.

• Население: все пациенты с диагнозом заболевания.
• Выборка: Целенаправленная выборка из 50 пациентов, выбранная из медицинских карт больницы в зависимости от тяжести их состояния.

• Популяция: все виды в экосистеме
• Выборка: случайная выборка из 20 квадратов, расположенных по всей экосистеме, при этом каждый квадрат исследуется на наличие видов растений и животных.

• Население: все товары, продаваемые розничным продавцом.
• Выборка: Простая случайная выборка из 100 товаров, случайно выбранных из запасов розничного продавца.

• Население: все транспортные средства, зарегистрированные в городе.
• Выборка: кластерная выборка из 10 случайно выбранных городских кварталов со всеми обследованными транспортными средствами, припаркованными в этих кварталах.

• Население: Все дома в районе.
• Выборка: систематическая выборка каждого пятого дома на улице в районе.

• Население: все твиты в социальных сетях
• Выборка: стратифицированная выборка из 1000 твитов, из которых 200 твитов случайно выбраны из пяти хэштегов.

Заключение

Понимание различия между генеральной совокупностью и выборкой имеет основополагающее значение для методологии исследования в различных областях. Хотя популяция включает в себя всех изучаемых лиц, объекты или наблюдения, выборка представляет собой подмножество, выбранное для анализа. Признание этого несоответствия позволяет исследователям сделать значимые выводы о более широкой группе на основе характеристик выборки.

Чтобы изучить искусственный интеллект и машинное обучение, рассмотрите возможность поступления в аспирантуру Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта комплексная программа представляет собой структурированную учебную программу, разработанную отраслевыми экспертами и научными кругами, обеспечивающую глубокое понимание передовых концепций искусственного интеллекта и машинного обучения.