Diferencia entre población y muestra

Población vs Muestra

La palabra «población» significa simplemente el cuerpo o número total de habitantes de la misma especie en un lugar o territorio, ya sea un país, ciudad, estado, o cualquier área o distrito. También puede estar asociado con una raza o clase en particular. Un ejemplo de esto es la población nativa o la población estudiantil. Las poblaciones pueden ser pequeñas o grandes dependiendo principalmente del área geográfica a la que se dirige. En estadística, sin embargo, la palabra «población» tiene un significado ligeramente diferente; puede referirse a individuos que no necesariamente están vivos. Es el grupo de datos, los individuos, la muestra o los elementos de los que obtiene su información para su estudio estadístico. A veces también se hace referencia a la población como «Mundo». Es toda la colección o colección que será analizada o estudiada, y es todo el tema de interés.

Una muestra es una pequeña parte o parte tomada de algo, ya sea una raza específica, habitantes, datos o elementos para mostrar o representar el todo. Su significado en estadística es bastante similar a su significado original. En estadística, una muestra representa una parte de la población que vas a probar o estudiar; en otras palabras, es un subconjunto de la población, una porción de ella y todas sus características. Se debe extraer una muestra al azar para que no haya sesgo y para que pueda estar seguro de que su muestra cubre todas las características de la población que ha elegido; de lo contrario, su resultado no es válido. En resumen, podemos decir simplemente que todos en su muestra elegida son miembros de su población objetivo. Es útil obtener ejemplos, porque es difícil estudiar y obtener la información que necesita del todo.

Aquí hay algunas ventajas de recolectar muestras en lugar de realizar una encuesta o estudiar a toda la población. En primer lugar, al investigar y recopilar su información, sería costoso y muy poco práctico estudiar el conjunto en lugar de una muestra aleatoria. Siempre hay que tener en cuenta que las muestras también tienen características de la población. No es necesario encuestar a todos para tener una idea de sus cualidades. En segundo lugar, ahorrará tiempo centrándose directamente en su ejemplo; tomaría mucho tiempo encuestar, recopilar información y analizar los resultados de toda la población. Debido a que requiere mucho tiempo y hay muchos datos para analizar, la posibilidad de cometer errores es mayor. Tienes un montón de datos que podrías mirar hacia atrás. Las muestras son más controlables y más fáciles de manejar y estudiar. Asegúrate siempre de que tu muestra sea elegida al azar para que tengas una mejor idea de las cualidades o información que buscas en la población.

Resumen:

1. La población se refiere al conjunto. Una muestra es una parte de la población que eliges al azar para representar el todo.
2. Todos los miembros de tu muestra pertenecen a la población, lo que significa que todos en tu muestra tienen las características de la población.
3. Para encontrar resultados más precisos de su estudio, debe elegir su muestra al azar y sin ningún sesgo.
4. Es más probable que encuestar o estudiar a toda la población produzca resultados erróneos que estudiar solo la muestra de control.
5. La población es todo el tema de interés y la muestra es solo una parte del tema de interés.