Što je stanovništvo u statistici?

U statistici se termin populacija koristi za opisivanje predmeta određene studije - sve ili svi koji su predmet statističkog promatranja. Populacije mogu biti velike ili male veličine i definirati ih bilo kojim brojem karakteristika, mada su ove grupe uobičajeno definirane radije nego nejasno - na primjer, populacija žena starijih od 18 godina koje kupuju kavu u Starbucksu, a ne populacija žena starijih od 18.

Statistička populacija koristi se za promatranje ponašanja, trendova i obrazaca u načinu na koji pojedinci u definiranoj skupini komuniciraju sa svijetom oko sebe, omogućavajući tako statističari izvode zaključke o karakteristikama predmeta proučavanja, iako su to najčešće ljudi, životinje i biljke, pa čak i predmeti poput zvijezda.

Državni zavod za statistiku Australije bilježi:

Važno je razumjeti ciljanu populaciju koja se proučava, tako da možete shvatiti na koga ili na što se podaci odnose. Ako niste jasno odredili koga ili što želite u svojoj populaciji, možda ćete završiti s podacima koji vam nisu korisni.

Postoje, naravno, određena ograničenja u proučavanju populacije, uglavnom zbog toga što je rijetko moguće promatrati sve jedinke u bilo kojoj skupini. Iz tog razloga, znanstvenici koji koriste statistiku također proučavaju subpopulacije i uzimaju statističke uzorke malih porcija veće populacije da točnije analiziraju čitav spektar ponašanja i karakteristika stanovništva u velike.

Statistička populacija je svaka skupina pojedinaca koja su predmet studije, što znači da gotovo sve može čine populaciju sve dok se pojedinci mogu grupirati zajedničkim, ili ponekad dva zajednička značajke. Na primjer, u studiji koja pokušava utvrditi tajnost srednja težina svih muškaraca od 20 godina u Sjedinjenim Američkim Državama, populacija bi bila svi muškarci od 20 godina u Sjedinjenim Državama.

Drugi primjer bi bila studija koja istražuje koliko ljudi živi u Argentini u kojoj bi stanovništvo bila svaka osoba koja živi u Argentini, bez obzira na državljanstvo, starost ili spol. Suprotno tome, stanovništvo u posebnom istraživanju koje je postavilo pitanje koliko je muškaraca mlađih od 25 godina živjelo u Argentini, možda su svi muškarci koji imaju 24 godine i mlađi koji žive u Argentini bez obzira na državljanstvo.

Statističke populacije mogu biti jednako nejasne ili specifične koliko statističari žele; to u konačnici ovisi o cilju istraživanja koje se provodi. Uzgajivač krava ne bi želio znati statistiku koliko crvenih krava posjeduje; umjesto toga, želio bi znati podatke o broju ženskih krava koje još mogu proizvesti telad. Taj bi farmer želio odabrati potonje kao svoju populaciju studija.

Mnogo je načina na koje možete koristiti podatke o stanovništvu u statistikama. StatisticsShowHowto.com objašnjava zabavan scenarij u kojem se odupirete iskušenju i ulazite u trgovinu slatkišima, gdje vlasnik može ponuditi nekoliko uzoraka svojih proizvoda. Pojeli biste po jedan bombon iz svakog uzorka; ne biste htjeli pojesti uzorak svakog slatkiša u trgovini. Za to bi bilo potrebno uzorkovanje iz stotina staklenki, a vjerojatno bi vas razboljelo. Umjesto toga, statistička web stranica objašnjava:

"Možete temeljiti svoje mišljenje o liniji slatkiša cijele trgovine na (samo) uzorcima koje mogu ponuditi. Ista logika vrijedi i za većinu anketa u statistici. Jedino ćete htjeti uzeti uzorak čitave populacije ("populacija" bi u ovom primjeru bila čitava linija slatkiša). Rezultat je statistika o toj populaciji. "

Državni zavod za statistiku australijske vlade daje nekoliko drugih primjera koji su ovdje neznatno modificirani. Zamislite da želite proučavati samo ljude koji žive u Sjedinjenim Državama koji su rođeni prekomjerno - vruća politička tema danas u svjetlu burne nacionalne rasprave o imigraciji. Umjesto toga, slučajno ste pogledali sve ljude rođene u ovoj zemlji. Podaci uključuju mnogo ljudi koje ne želite studirati. "Mogli biste završiti s podacima koji vam nisu potrebni jer ciljna populacija nije bila jasno definirana", primjećuje Zavod za statistiku.

Druga relevantna studija mogao bi biti pogled na svu djecu osnovne škole koja piju soda. Morali biste jasno definirati ciljanu populaciju kao "osnovnoškolce" i "one koji piju soda pop", u suprotnom, vi mogao završiti s podacima koji su uključivali svu školsku djecu (ne samo učenike u osnovnim razredima) i / ili sve one koji piju soda pop. Uključivanje starije djece i / ili one koja ne piju soda pop bi zanemarilo vaše rezultate i vjerojatno učinilo ovu studiju neupotrebljivom.

Iako je ukupna populacija ono što znanstvenici žele proučavati, vrlo je rijetko kad je moguće izvršiti popis svakog pojedinog člana populacije. Zbog ograničenja resursa, vremena i pristupačnosti, gotovo je nemoguće izvršiti mjerenje na svakom predmetu. Kao rezultat toga, mnogi statističari, društveni znanstvenici i drugi koriste inferencijalna statistika, gdje znanstvenici mogu proučiti samo mali dio populacije i još uvijek promatrati opipljive rezultate.

Umjesto da vrše mjerenja na svakom članu populacije, znanstvenici smatraju podskupinu ove populacije koja se naziva a statistički uzorak. Ovi uzorci daju mjerenja pojedincima koji znanstvenicima govore o odgovarajućim mjerenjima u populacije, koja se tada može ponoviti i usporediti s različitim statističkim uzorcima kako bi se preciznije opisala cjelina populacija.

Pitanje koje bi podskupine stanovništva trebalo biti odabrano, tada je vrlo važno u studiji statistike, i postoji mnoštvo različitih načina za odabir uzorka, od kojih mnogi neće imati smisla rezultati. Iz tog razloga, znanstvenici su stalno u potrazi za potencijalnim subpopulacijama jer oni obično postižu bolje rezultate kada prepoznaju mješavinu vrsta jedinki u populaciji studirao.

Različite tehnike uzorkovanja, poput formiranja stratificirani uzorci, može pomoći u rješavanju subpopulacija, a mnoge od ovih tehnika pretpostavljaju da određeni tip uzorka, nazvan a jednostavan slučajni uzorak, je odabran iz populacije.