Muitas pessoas não conseguem entender a diferença básica entre a população e a amostra. No entanto, ao analisar os dados, é vital saber a diferença entre os dois termos.
População vs Amostra
A diferença entre população e amostra é que a população inclui todas as unidades de um conjunto de dados. A amostra inclui um pequeno grupo de unidades selecionadas da população. Por exemplo, uma população pode ser todas as pessoas que vivem na Austrália e a amostra pode ser um grupo específico de pessoas que vivem na Austrália.
Outro exemplo pode ser que você deseja verificar o número de pessoas que se aproximam da idade de aposentadoria em uma organização. Sua população é toda a força de trabalho da organização, enquanto sua amostra pode ser composta por funcionários com mais de 50 anos.
Tabela de comparação entre população e amostra (na forma tabular)
| Parâmetro de Comparação | População | Amostra |
|---|---|---|
| Definição | A população inclui todo o conjunto de dados. O tamanho da população depende do escopo de sua pesquisa. | A amostra inclui dados selecionados da população. É um subconjunto da população. |
| Qualidade Mensurável | É chamado de parâmetro. | Isso é chamado de estatística. |
| Vantagens | Quando toda a população é usada para realizar um estudo, os resultados podem ser mais precisos. | Se a amostra for representativa da população, estimativas confiáveis poderiam ser feitas com menos tempo e esforços empregados. |
| Desvantagens | Na maioria dos casos, é impossível testar uma população inteira. | Se a amostra selecionada não for representativa da população, os resultados não são satisfatórios. |
| Exemplo | Todas as crianças matriculadas em uma escola | Crianças que tiraram A |
O que é população?
Quando lemos o termo população, pensamos nas pessoas que vivem em um país. No entanto, ao realizar a análise de dados e comparar um conjunto de dados estatisticamente, a palavra população tem um significado diferente.
Uma população inclui todos os membros de um grupo específico de dados. Por exemplo, a idade média das mulheres. Esta é uma população hipotética porque inclui todas as mulheres que já viveram, estão vivas e viverão no futuro.
É humanamente impossível testar toda a população no cenário acima porque nem todos os membros da população são observáveis (por exemplo, mulheres que viverão no futuro).
Mesmo que seja possível testar toda a população, isso acarretará custos enormes e muito tempo. Em vez disso, poderíamos usar um subconjunto da população que é uma amostra. A amostra ajuda a realizar um teste na população acima e encontrar a idade média das mulheres.
Por exemplo, David está coletando dados para saber as preferências de refeição dos alunos em uma escola. Ao coletar dados como David, é importante saber o propósito de toda a população.
Uma população inclui todos os elementos de dados. Por exemplo, se David deseja coletar informações sobre todos os alunos de sua escola, a população neste cenário seria todos os alunos de sua escola.
No entanto, não é prático coletar informações de todas as unidades da população. Quando isso acontece, temos que encontrar uma abordagem alternativa, obtendo informações de um pequeno grupo de membros que representa toda a população.
David tem o mesmo problema, ele não pode obter informações de todos os alunos de sua escola. Em vez disso, ele precisará obter uma amostra.
O que é amostra?
A amostra contém uma parte da população. O tamanho da amostra é sempre menor que o tamanho da população. Uma amostra são as unidades de dados que realmente participam do estudo.
A questão é: por que usar uma amostra e não toda a população?
Por esse motivo, as medições são feitas em um subconjunto da população. Se as amostras forem coletadas de forma eficaz, os resultados obtidos serão tão precisos quanto seriam se as medições fossem feitas em toda a população.
O método de amostragem mais comumente usado é a amostragem aleatória. Cada amostra é selecionada da população de forma aleatória, de modo que cada item da população tenha a mesma chance de ser selecionado. É uma amostra imparcial e, portanto, fornece resultados muito eficazes.
Um dos métodos mais comuns de seleção de uma amostra aleatória é por meio do método de loteria. Cada unidade da população recebe um número aleatório.
Os números são colocados em uma jarra e devidamente misturados. Então, uma pessoa vendada da equipe de pesquisa seleciona “N” números. Os itens da população selecionada estão incluídos na amostra.
No entanto, em alguns casos, é impossível realizar uma amostra aleatória. Nesses casos, é importante considerar a melhor forma alternativa de selecionar a amostra.
Principais diferenças entre população e amostra
Antes de coletar quaisquer dados e realizar pesquisas. É vital saber a diferença entre população e amostra.
Conclusão
Em suma, a amostra é um pequeno grupo de unidades que são selecionadas da população e farão parte do estudo e a população é a totalidade dos dados aos quais os resultados se aplicam.
Realizar medições em toda a população é impossível na maioria dos casos e as amostras são selecionadas para tirar uma conclusão sobre a população. No entanto, para resultados precisos, a amostra selecionada deve ser representativa da população.
Amostra aleatória é o método de amostragem mais comumente usado e geralmente fornece a amostra mais representativa.
- https://dl.sciencesocieties.org/publications/cs/abstracts/31/2/CS0310020469
- https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1315665
- https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/20/8/608/2725951
