Kaj je populacija v statistiki?
Fotografija George Rose/Getty Images
V statistiki se izraz populacija uporablja za opis predmetov določene študije – vse ali vsakogar, ki je predmet statističnega opazovanja. Populacije so lahko velike ali majhne in opredeljene s poljubnim številom značilnosti, čeprav so te skupine običajno opredeljene posebej in ne nejasno – na primer populacija žensk, starejših od 18 let, ki kupujejo kavo v Starbucksu, in ne populacija žensk, starejših od 18 let.
Statistične populacije se uporabljajo za opazovanje vedenja, trendov in vzorcev v tem, kako posamezniki v določeni skupini komunicirajo s svetom okoli sebe, kar statistikom omogoča sklepanje o značilnostih predmetov preučevanja, čeprav so ti subjekti najpogosteje ljudje, živali , rastline in celo predmete, kot so zvezde.
Pomen populacij
Avstralski vladni urad za statistiko ugotavlja:
Pomembno je razumeti ciljno populacijo, ki jo proučujemo, da lahko razumete, na koga ali kaj se podatki nanašajo. Če niste jasno opredelili, koga ali kaj želite v svoji populaciji, lahko na koncu dobite podatke, ki vam niso uporabni.
Seveda obstajajo določene omejitve pri preučevanju populacij, predvsem v tem, da je le redko mogoče opazovati vse posameznike v določeni skupini. Zaradi tega znanstveniki, ki uporabljajo statistiko, preučujejo tudi podpopulacije in jemljejo statistične vzorce majhnih delov večjih populacij, da bi natančneje analizirali celoten spekter vedenja in značilnosti populacije na splošno.
Kaj sestavlja populacija?
Statistična populacija je katera koli skupina posameznikov, ki so predmet študije, kar pomeni, da lahko skoraj vse sestavlja populacijo, če je posameznike mogoče združiti po skupni značilnosti ali včasih po dveh skupnih značilnostih. Na primer, v študiji, ki poskuša ugotoviti pomeni težo vseh 20-letnih moških v Združenih državah, bi bila populacija vseh 20-letnih moških v Združenih državah.
Drug primer bi bila študija, ki raziskuje, koliko ljudi živi v Argentini, pri čemer bi bila populacija vsaka oseba, ki živi v Argentini, ne glede na državljanstvo, starost ali spol. Nasprotno pa so prebivalci v ločeni študiji, ki je spraševala, koliko moških, mlajših od 25 let, živi v Argentini, morda vsi moški, stari 24 let in manj, ki živijo v Argentini, ne glede na državljanstvo.
Statistične populacije so lahko tako nejasne ali specifične, kot želi statistik; navsezadnje je odvisno od cilja raziskave, ki se izvaja. Rejec krav ne bi želel vedeti statistike o tem, koliko rdečih samic ima v lasti; namesto tega bi želel izvedeti podatke o tem, koliko samic krav, ki so še sposobne roditi telička, ima. Ta kmet bi želel izbrati slednje kot svojo preučevano populacijo.
Podatki o prebivalstvu v akcijiObstaja veliko načinov, kako lahko podatke o prebivalstvu uporabite v statistiki. StatisticsShowHowto.com pojasnjuje zabaven scenarij, ko se upreš skušnjavi in vstopiš v slaščičarno, kjer lastnica morda ponuja nekaj vzorcev svojih izdelkov. Iz vsakega vzorca bi pojedli eno sladkarijo; ne bi želeli pojesti vzorca vsake sladkarije v trgovini. To bi zahtevalo vzorčenje iz stotine kozarcev in verjetno bi vam postalo slabo. Namesto tega statistično spletno mesto pojasnjuje:
»Mnenje o celotni liniji sladkarij v trgovini lahko temeljite na (samo) vzorcih, ki jih ponujajo. Ista logika velja za večino anket v statistiki. Vzeti boste želeli le vzorec celotne populacije (populacija v tem primeru bi bila celotna linija sladkarij). Rezultat je statistika te populacije.'
Statistični urad avstralske vlade daje nekaj drugih primerov, ki so bili tukaj nekoliko spremenjeni. Predstavljajte si, da želite preučevati samo ljudi, ki živijo v Združenih državah in so bili rojeni v tujini – danes vroča politična tema v luči vroče nacionalne razprave o priseljevanju. Namesto tega pa ste pomotoma pogledali vse ljudi, rojene v tej državi. Podatki vključujejo veliko ljudi, ki jih ne želite preučevati. „Lahko bi dobili podatke, ki jih ne potrebujete, ker vaša ciljna populacija ni bila jasno opredeljena, ugotavlja statistični urad.
Druga pomembna študija bi lahko bila pogled na vse osnovnošolske otroke, ki pijejo soda. Ciljno populacijo bi morali jasno opredeliti kot »osnovnošolske otroke« in »tiste, ki pijejo gazirane pijače«, sicer bi lahko na koncu dobili podatke, ki bi vključevali vse šolske otroke (ne le učence osnovnih razredov) in/ali vse tisti, ki pijejo soda pop. Vključitev starejših otrok in/ali tistih, ki ne pijejo gaziranih pijač, bi izkrivila vaše rezultate in verjetno naredila študijo neuporabno.
Omejeni viri
Čeprav znanstveniki želijo preučevati celotno populacijo, je zelo redko, da bi lahko opravili popis vsakega posameznega člana populacije. Zaradi omejenih virov, časa in dostopnosti je skoraj nemogoče izvesti meritev na vsakem predmetu. Zato ga uporabljajo številni statistiki, družboslovci in drugi inferencialna statistika , kjer lahko znanstveniki preučujejo le majhen del populacije in še vedno opazujejo oprijemljive rezultate.
Namesto da bi izvajali meritve na vsakem članu populacije, znanstveniki obravnavajo podskupino te populacije, imenovano a statistični vzorec . Ti vzorci zagotavljajo meritve posameznikov, ki znanstvenikom povedo o ustreznih meritvah v populaciji, ki jih je mogoče nato ponoviti in primerjati z različnimi statističnimi vzorci za natančnejši opis celotne populacije.
Podmnožice prebivalstva
Vprašanje, katere podmnožice populacije je torej treba izbrati, je zelo pomembno pri preučevanju statistike in obstaja vrsta različnih načinov za izbiro vzorca, od katerih mnogi ne bodo dali nobenih pomembnih rezultatov. Zaradi tega so znanstveniki nenehno na preži za morebitnimi subpopulacijami, saj običajno dobijo boljše rezultate pri prepoznavanju mešanice tipov posameznikov v populacijah, ki jih preučujejo.
Različne tehnike vzorčenja, kot je oblikovanje stratificiranih vzorcev lahko pomaga pri obravnavi podpopulacij in veliko teh tehnik predpostavlja, da določena vrsta vzorca, imenovana preprost naključni vzorec , je bil izbran iz populacije.