Kas yra populiacija statistikoje?
George Rose/Getty Images nuotrauka
Statistikoje terminas populiacija vartojamas apibūdinti konkretaus tyrimo subjektams – visiems arba visiems, kurie yra statistinio stebėjimo objektas. Populiacijos gali būti didelės arba mažos ir apibrėžtos pagal daugybę savybių, nors šios grupės paprastai apibrėžiamos konkrečiai, o ne miglotai – pavyzdžiui, vyresnių nei 18 metų moterų, perkančių kavą Starbucks, populiacija, o ne vyresnių nei 18 metų moterų populiacija.
Statistinės populiacijos naudojamos stebėti elgseną, tendencijas ir tam tikros grupės individų sąveikos su juos supančiu pasauliu modelius, leidžiančius statistikams daryti išvadas apie tiriamųjų ypatybes, nors dažniausiai tai yra žmonės, gyvūnai. , ir augalai, ir net tokie objektai kaip žvaigždės.
Populiacijų svarba
Australijos vyriausybės statistikos biuras pažymi:
Svarbu suprasti tiriamą tikslinę populiaciją, kad galėtumėte suprasti, su kuo ir kokie duomenys susiję. Jei aiškiai neapibrėžėte, ko ar ko norite savo populiacijoje, galite gauti jums nenaudingų duomenų.
Žinoma, tiriant populiacijas yra tam tikrų apribojimų, daugiausia dėl to, kad retai pavyksta stebėti visus bet kurios grupės individus. Dėl šios priežasties mokslininkai, naudojantys statistiką, taip pat tiria subpopuliacijas ir ima statistinius pavyzdžius iš mažų didesnių populiacijų dalių, kad tiksliau išanalizuoti visą elgsenos spektrą ir visos populiacijos charakteristikas.
Kas sudaro populiaciją?
Statistinė populiacija yra bet kokia tiriamųjų asmenų grupė, o tai reiškia, kad beveik bet kas gali sudaryti populiaciją, jei individus galima sugrupuoti pagal bendrą požymį arba kartais du bendrus požymius. Pavyzdžiui, tyrime, kuriuo bandoma nustatyti reiškia visų JAV 20 metų vyrų svorio, JAV gyventojų būtų visi 20 metų vyrai.
Kitas pavyzdys būtų tyrimas, kuriame tiriama, kiek žmonių gyvena Argentinoje, kur gyventojų būtų kiekvienas Argentinoje gyvenantis asmuo, nepaisant pilietybės, amžiaus ar lyties. Priešingai, atskirame tyrime, kuriame buvo klausiama, kiek vyrų iki 25 metų gyveno Argentinoje, gali būti visi 24 metų ir jaunesni vyrai, gyvenantys Argentinoje, nepaisant pilietybės.
Statistinės populiacijos gali būti tokios neaiškios arba konkrečios, kaip nori statistikas; tai galiausiai priklauso nuo atliekamo tyrimo tikslo. Karvių augintojas nenorėtų žinoti statistikos, kiek jis turi raudonų patelių; vietoj to jis norėtų sužinoti duomenis apie tai, kiek jis turi karvių patelių, kurios vis dar gali vesti veršelius. Tas ūkininkas norėtų pasirinkti pastarąjį savo tiriamąja populiacija.
Gyventojų duomenys veikiaYra daug būdų, kaip statistikoje galite naudoti gyventojų duomenis. StatisticsShowHowto.com paaiškina linksmą scenarijų, kai atsispiri pagundai ir įeini į saldainių parduotuvę, kur savininkė gali pasiūlyti kelis savo produktų pavyzdžius. Iš kiekvieno mėginio suvalgytumėte po vieną saldainį; Jūs nenorėtumėte valgyti kiekvieno saldainio pavyzdžio parduotuvėje. Tam reiktų paimti mėginius iš šimtų stiklainių ir greičiausiai susirgtumėte. Vietoj to, statistikos svetainė paaiškina:
„Galite pagrįsti savo nuomonę apie visą parduotuvės saldainių liniją (tik) jų siūlomais pavyzdžiais. Ta pati logika galioja ir daugumai statistikos tyrimų. Jūs tik norėsite paimti visos populiacijos pavyzdį (šiame pavyzdyje populiacija būtų visa saldainių linija). Rezultatas yra šios populiacijos statistika.
Australijos vyriausybės statistikos biuras pateikia keletą kitų pavyzdžių, kurie čia buvo šiek tiek pakeisti. Įsivaizduokite, kad norite tirti tik tuos žmones, gyvenančius Jungtinėse Valstijose, kurie gimė užsienyje – šiandien karšta politinė tema, atsižvelgiant į karštas nacionalines diskusijas dėl imigracijos. Tačiau vietoj to netyčia pažvelgėte į visus šioje šalyje gimusius žmones. Duomenys apima daug žmonių, kurių nenorite mokytis. „Galite gauti duomenų, kurių jums nereikia, nes jūsų tikslinė populiacija nebuvo aiškiai apibrėžta“, – pažymi statistikos biuras.
Kitas svarbus tyrimas gali būti visų pradinių klasių mokinių, kurie geria soda, tyrimas. Turėtumėte aiškiai apibrėžti tikslinę populiaciją kaip „pradinių klasių vaikai“ ir „geriantys gaiviuosius gėrimus“, kitaip galite gauti duomenis, apimančius visus moksleivius (ne tik pradinių klasių mokinius) ir (arba) visus tie, kurie geria soda pop. Įtraukus vyresnius vaikus ir (arba) tuos, kurie negeria gaiviųjų gėrimų, jūsų rezultatai iškreiptų ir tyrimas greičiausiai taptų netinkamas.
Riboti ištekliai
Nors mokslininkai nori ištirti bendrą gyventojų skaičių, labai retai pavyksta atlikti kiekvieno atskiro populiacijos nario surašymą. Dėl išteklių, laiko ir prieinamumo apribojimų beveik neįmanoma atlikti kiekvieno dalyko matavimo. Dėl to daugelis statistikų, socialinių mokslų ir kt išvadinė statistika , kur mokslininkai gali ištirti tik nedidelę gyventojų dalį ir vis tiek stebėti apčiuopiamus rezultatus.
Užuot atlikę kiekvieno populiacijos nario matavimus, mokslininkai laiko šios populiacijos pogrupį, vadinamą a statistinė imtis . Šiuose pavyzdžiuose pateikiami asmenų matavimai, kurie pasakoja mokslininkams apie atitinkamus populiacijos matavimus, kuriuos vėliau galima pakartoti ir palyginti su skirtingais statistiniais mėginiais, kad būtų galima tiksliau apibūdinti visą populiaciją.
Gyventojų pogrupiai
Klausimas, kuriuos populiacijos pogrupius reikėtų atrinkti, yra labai svarbus tiriant statistiką, ir yra įvairių būdų atrinkti imtį, iš kurių daugelis neduos jokių reikšmingų rezultatų. Dėl šios priežasties mokslininkai nuolat ieško galimų subpopuliacijų, nes jie paprastai gauna geresnių rezultatų atpažindami tiriamų populiacijų individų tipų mišinį.
Įvairūs mėginių ėmimo būdai, pavyzdžiui, formavimas stratifikuoti mėginiai , gali padėti susidoroti su subpopuliacijomis, ir daugelis iš šių metodų daro prielaidą, kad tam tikro tipo mėginys, vadinamas paprastas atsitiktinis pavyzdys , buvo atrinktas iš gyventojų.