Κριτικές

Τι είναι ο πληθυσμός στις στατιστικές;

Τι είναι ο πληθυσμός στις στατιστικές;

Στις στατιστικές, ο όρος πληθυσμός χρησιμοποιείται για να περιγράψει τα θέματα μιας συγκεκριμένης μελέτης - τα πάντα ή ο καθένας που αποτελεί αντικείμενο στατιστικής παρατήρησης. Οι πληθυσμοί μπορούν να είναι μεγάλοι ή μικρές σε μέγεθος και να ορίζονται από οποιοδήποτε αριθμό χαρακτηριστικών, παρόλο που αυτές οι ομάδες καθορίζονται τυπικά ειδικά και όχι αόριστα - για παράδειγμα, ένας πληθυσμός άνω των 18 ετών που αγοράζει καφέ στο Starbucks παρά έναν πληθυσμό άνω των 18 ετών.

Οι στατιστικοί πληθυσμοί χρησιμοποιούνται για να παρατηρούν τις συμπεριφορές, τις τάσεις και τα πρότυπα στον τρόπο με τον οποίο τα άτομα σε μια καθορισμένη ομάδα αλληλεπιδρούν με τον κόσμο γύρω τους επιτρέποντας στους στατιστικούς να συνάγουν συμπεράσματα σχετικά με τα χαρακτηριστικά των υποκειμένων μελέτης, αν και αυτά τα θέματα είναι συχνότερα άνθρωποι, ζώα , και φυτά, ακόμα και αντικείμενα όπως τα αστέρια.

Σημασία των πληθυσμών

Το Στατιστικό Γραφείο της Αυστραλιανής Κυβέρνησης επισημαίνει:

Είναι σημαντικό να κατανοήσετε τον στοχευόμενο πληθυσμό που μελετάται, ώστε να μπορείτε να καταλάβετε ποιος ή ποια στοιχεία αναφέρονται. Εάν δεν έχετε ορίσει σαφώς ποιος ή τι θέλετε στον πληθυσμό σας, μπορείτε να καταλήξετε σε δεδομένα που δεν είναι χρήσιμα για εσάς.

Υπάρχουν φυσικά ορισμένοι περιορισμοί στη μελέτη των πληθυσμών, κυρίως επειδή είναι σπάνιο να είναι σε θέση να παρατηρούν όλα τα άτομα σε μια δεδομένη ομάδα. Για το λόγο αυτό, οι επιστήμονες που χρησιμοποιούν στατιστικά στοιχεία μελετούν επίσης υποπληθυσμούς και λαμβάνουν στατιστικά δείγματα μικρών μερίδων μεγαλύτερων πληθυσμών για να αναλύσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια το πλήρες φάσμα συμπεριφορών και χαρακτηριστικών του πληθυσμού γενικότερα.

Τι συνιστά έναν πληθυσμό;

Ένας στατιστικός πληθυσμός είναι οποιαδήποτε ομάδα ατόμων που αποτελούν αντικείμενο μελέτης, πράγμα που σημαίνει ότι σχεδόν οτιδήποτε μπορεί να αποτελέσει πληθυσμό εφόσον τα άτομα μπορούν να ομαδοποιηθούν με ένα κοινό χαρακτηριστικό ή μερικές φορές με δύο κοινά χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, σε μια μελέτη που προσπαθεί να καθορίσει το μέσο βάρος όλων των 20χρονων ανδρών στις Ηνωμένες Πολιτείες, ο πληθυσμός θα είναι όλα τα 20χρονα αρσενικά στις Ηνωμένες Πολιτείες.

Ένα άλλο παράδειγμα είναι μια μελέτη που διερευνά πόσα άτομα ζουν στην Αργεντινή όπου ο πληθυσμός θα είναι κάθε άτομο που ζει στην Αργεντινή, ανεξάρτητα από την ιδιότητα του πολίτη, την ηλικία ή το φύλο. Αντίθετα, ο πληθυσμός σε μια ξεχωριστή μελέτη που ρώτησε πόσοι άνδρες κάτω των 25 ετών ζούσαν στην Αργεντινή μπορεί να είναι όλοι άνδρες ηλικίας 24 ετών και κάτω, που ζουν στην Αργεντινή ανεξάρτητα από την ιδιότητα του πολίτη.

Οι στατιστικοί πληθυσμοί μπορεί να είναι τόσο ασαφείς ή συγκεκριμένοι όσο επιθυμεί ο στατιστικολόγος. τελικά εξαρτάται από το στόχο της έρευνας που διεξάγεται. Ένας αγρότης αγελάδων δεν θα ήθελε να γνωρίζει τα στατιστικά στοιχεία σχετικά με τον αριθμό των κόκκινων θηλυκών αγελάδων που κατέχει. Αντίθετα, θα ήθελε να μάθει τα στοιχεία για το πόσα θηλυκά αγελάδες έχει, που είναι ακόμα σε θέση να παράγουν μόσχους. Αυτός ο γεωργός θα ήθελε να επιλέξει τον τελευταίο ως πληθυσμό της μελέτης του.

Πληθυσμιακά δεδομένα σε δράση

Υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεδομένα πληθυσμού στα στατιστικά στοιχεία. Το StatisticsShowHowto.com εξηγεί ένα διασκεδαστικό σενάριο όπου αντισταθείτε στον πειρασμό και περπατάτε σε ένα κατάστημα καραμελών, όπου ο ιδιοκτήτης μπορεί να προσφέρει μερικά δείγματα των προϊόντων της. Θα φάγατε μία καραμέλα από κάθε δείγμα. δεν θα θέλατε να φάτε ένα δείγμα από κάθε καραμέλα στο κατάστημα. Αυτό θα απαιτούσε δειγματοληψία από εκατοντάδες βάζα και πιθανότατα θα σας έκανε αρκετά άρρωστους. Αντ 'αυτού, ο στατιστικός ιστότοπος εξηγεί:

"Μπορείτε να βασίσετε την άποψή σας για τη γραμμή καραμελών ολόκληρου του καταστήματος στα (μόνο) δείγματα που πρέπει να προσφέρουν.Η ίδια λογική ισχύει και για τις περισσότερες έρευνες στα στατιστικά στοιχεία.Θα θέλετε να πάρετε μόνο ένα δείγμα ολόκληρου του πληθυσμού ( "Πληθυσμός" σε αυτό το παράδειγμα θα είναι ολόκληρη η γραμμή καραμελών) .Το αποτέλεσμα είναι ένα στατιστικό στοιχείο για τον πληθυσμό αυτό. "

Το στατιστικό γραφείο της Αυστραλιανής Κυβέρνησης δίνει μερικά άλλα παραδείγματα, τα οποία έχουν τροποποιηθεί ελαφρώς εδώ. Φανταστείτε ότι θέλετε να μελετήσετε μόνο ανθρώπους που ζουν στις Ηνωμένες Πολιτείες οι οποίοι γεννήθηκαν overeas - ένα ζεστό πολιτικό θέμα σήμερα υπό το πρίσμα της έντονης εθνικής συζήτησης για τη μετανάστευση. Αντ 'αυτού, ωστόσο, εσείς κατά λάθος εξετάσατε όλους τους ανθρώπους που γεννήθηκαν σε αυτή τη χώρα. Τα δεδομένα περιλαμβάνουν πολλούς ανθρώπους που δεν θέλετε να σπουδάσετε. "Θα μπορούσατε να καταλήξετε σε δεδομένα που δεν χρειάζεστε επειδή ο πληθυσμός στόχος σας δεν ήταν σαφώς καθορισμένος, σημειώνει το γραφείο στατιστικών στοιχείων.

Μια άλλη σχετική μελέτη θα μπορούσε να είναι μια ματιά σε όλα τα παιδιά πρωτοβάθμιας εκπαίδευσης που έπιναν σόδα. Θα πρέπει να ορίσετε σαφώς τον πληθυσμό-στόχο ως "παιδιά πρωτοβάθμιας εκπαίδευσης" και "αυτούς που πίνουν σόδα ποπ", αλλιώς θα μπορούσατε να καταλήξετε σε δεδομένα που περιελάμβαναν όλα τα παιδιά του σχολείου (όχι μόνο τους μαθητές πρωτοβάθμιας τάξης) ή / εκείνοι που πίνουν ποπ σόδα. Η συμπερίληψη παλαιότερων παιδιών ή / και όσων δεν πίνουν ποπ σόδα θα ανακάμψει τα αποτελέσματά σας και πιθανώς θα καταστήσει τη μελέτη ακατάλληλη.

Περιορισμένες πηγές

Αν και ο συνολικός πληθυσμός είναι αυτό που οι επιστήμονες επιθυμούν να μελετήσουν, είναι πολύ σπάνιο να είναι σε θέση να προβεί σε απογραφή κάθε μεμονωμένου μέλους του πληθυσμού. Λόγω περιορισμών πόρων, χρόνου και προσβασιμότητας, είναι σχεδόν αδύνατο να πραγματοποιηθεί μέτρηση σε κάθε θέμα. Ως αποτέλεσμα, πολλοί στατιστικολόγοι, κοινωνικοί επιστήμονες και άλλοι χρησιμοποιούν στατιστικά στοιχεία, όπου οι επιστήμονες είναι σε θέση να μελετήσουν μόνο ένα μικρό μέρος του πληθυσμού και εξακολουθούν να παρατηρούν απτά αποτελέσματα.

Αντί να πραγματοποιούν μετρήσεις σε κάθε μέλος του πληθυσμού, οι επιστήμονες θεωρούν ένα υποσύνολο αυτού του πληθυσμού που ονομάζεται στατιστικό δείγμα. Αυτά τα δείγματα παρέχουν μετρήσεις των ατόμων που ενημερώνουν τους επιστήμονες για τις αντίστοιχες μετρήσεις στον πληθυσμό, οι οποίες στη συνέχεια μπορούν να επαναληφθούν και να συγκριθούν με διαφορετικά στατιστικά δείγματα για να περιγράψουν με ακρίβεια ολόκληρο τον πληθυσμό.

Υποσύνολα πληθυσμού

Το ερώτημα σχετικά με το ποιά υποσύνολα πληθυσμού θα πρέπει να επιλεγεί είναι εξαιρετικά σημαντικό στη μελέτη των στατιστικών και υπάρχουν διάφοροι διαφορετικοί τρόποι επιλογής ενός δείγματος, πολλοί από τους οποίους δεν θα παράγουν κανένα ουσιαστικό αποτέλεσμα. Για το λόγο αυτό, οι επιστήμονες αναζητούν συνεχώς δυνητικούς υποπληθυσμούς επειδή συνήθως επιτυγχάνουν καλύτερα αποτελέσματα όταν αναγνωρίζουν το μείγμα τύπων ατόμων στους πληθυσμούς που μελετώνται.

Διαφορετικές τεχνικές δειγματοληψίας, όπως το σχηματισμό στρωματοποιημένων δειγμάτων, μπορούν να βοηθήσουν στην αντιμετώπιση υποπληθυσμών και πολλές από αυτές τις τεχνικές υποθέτουν ότι ένας συγκεκριμένος τύπος δείγματος, που ονομάζεται απλό τυχαίο δείγμα, έχει επιλεγεί από τον πληθυσμό.