Campione vs popolazione
Popolazione e Campione sono due termini importanti nell'argomento "Statistiche". In termini semplici, la popolazione è la più vasta raccolta di elementi che siamo interessati a studiare e il campione è un sottoinsieme di una popolazione. In altre parole, il campione dovrebbe rappresentare la popolazione con un numero inferiore ma sufficiente di elementi. Una popolazione può avere diversi campioni con dimensioni diverse.
Campione
Un campione può essere costituito da due o più elementi che sono stati selezionati dalla popolazione. La dimensione più bassa possibile per un campione è due e la più alta è uguale alla dimensione della popolazione. Esistono diversi modi per selezionare un campione da una popolazione. Teoricamente, la selezione di un "campione casuale" è il modo migliore per ottenere inferenze accurate sulla popolazione. Questo tipo di campioni sono anche chiamati campioni di probabilità, poiché ogni elemento nella popolazione ha le stesse opportunità di essere incluso in un campione.
La tecnica di "campionamento casuale semplice" è la tecnica di campionamento casuale più famosa. In questo caso, gli elementi da selezionare per il campione vengono scelti casualmente dalla popolazione. Tale campione è chiamato "Simple Random Sample" o SRS. Un'altra tecnica popolare è il "campionamento sistematico". In questo caso, gli articoli per un campione vengono selezionati in base a un particolare ordine sistematico.
Esempio: ogni 10 persona della coda viene selezionata per un campione.
In questo caso, l'ordine sistematico è ogni 10 persone. Lo statistico è libero di definire questo ordine in modo significativo. Esistono altre tecniche di campionamento casuale come il campionamento a grappolo o il campionamento stratificato e il metodo di selezione è leggermente diverso dai due precedenti.
Per scopi pratici, possono essere utilizzati campioni non casuali come campioni di convenienza, campioni di giudizio, campioni di palle di neve e campioni intenzionali. Inoltre, gli elementi selezionati per un campione non casuale sono pertinenti a una possibilità. Ogni elemento della popolazione, infatti, non ha pari opportunità di essere incluso in un campione non casuale. Questi tipi di campioni sono anche chiamati campioni non probabilistici.
Popolazione
Qualsiasi raccolta di entità interessanti da indagare viene semplicemente definita "popolazione". La popolazione è la base per i campioni. Qualsiasi insieme di oggetti nell'universo può essere una popolazione, in base alla dichiarazione di studio. In generale, una popolazione dovrebbe essere di dimensioni relativamente grandi ed è difficile dedurre alcune caratteristiche considerando i suoi elementi individualmente. Le misurazioni da indagare nella popolazione sono chiamate parametri. In pratica, i parametri vengono stimati utilizzando statistiche che sono le misurazioni rilevanti del campione.
Esempio: quando si stima il voto medio di matematica di 30 studenti in una classe dai voti medi di matematica di 5 studenti, il parametro è il voto medio di matematica della classe. La statistica è il voto medio di matematica di 5 studenti.
Campione vs popolazione
La relazione interessante tra il campione e la popolazione è che la popolazione può esistere senza un campione, ma il campione potrebbe non esistere senza popolazione. Questo argomento dimostra ulteriormente che un campione dipende da una popolazione, ma è interessante notare che la maggior parte delle inferenze sulla popolazione dipende dal campione. Lo scopo principale di un campione è stimare o dedurre alcune misurazioni di una popolazione il più accurate possibile. Una maggiore accuratezza può essere desunta dal risultato complessivo ottenuto da diversi campioni della stessa popolazione piuttosto che da un campione. Un'altra cosa importante da sapere è che quando si seleziona più di un campione da una popolazione, un elemento può essere incluso anche in un altro campione. Questo caso è noto come "campioni con sostituzioni". Inoltre,investire le misurazioni rilevanti della popolazione da un campione e ottenere un output quasi simile è un'occasione d'oro per risparmiare tempo e costi.
È fondamentale sapere che, quando la dimensione del campione aumenta, aumenta anche l'accuratezza della stima per il parametro della popolazione. Logicamente, per avere stime migliori per la popolazione, la dimensione del campione non dovrebbe essere troppo piccola. Inoltre, anche i campioni casuali dovrebbero essere considerati per avere stime migliori. Pertanto, è fondamentale prestare attenzione alla dimensione e alla casualità del campione per essere rappresentativo per ottenere le migliori stime per la popolazione.
