Différence entre échantillon et population

Échantillon vs population

Population et Sample sont deux termes importants dans le sujet "Statistiques". En termes simples, la population est la plus grande collection d’articles que nous sommes intéressés à étudier, et l’échantillon est un sous-ensemble d’une population. En d'autres termes, l'échantillon devrait représenter la population avec un nombre d'éléments moindre mais suffisant. Une population peut avoir plusieurs échantillons de tailles différentes.

Échantillon

Un échantillon peut être composé d'au moins deux éléments sélectionnés dans la population. La taille la plus basse possible pour un échantillon est deux et la plus haute correspond à la taille de la population. Il y a plusieurs façons de sélectionner un échantillon dans une population. Théoriquement, la sélection d'un "échantillon aléatoire" est le meilleur moyen de tirer des conclusions précises sur la population. Ce type d’échantillons est également appelé échantillon de probabilité, car chaque élément de la population a la même chance d’être inclus dans un échantillon..

La technique d'échantillonnage aléatoire simple est la technique d'échantillonnage aléatoire la plus connue. Dans ce cas, les éléments à sélectionner pour l'échantillon sont choisis au hasard dans la population. Un tel échantillon est appelé «échantillon aléatoire simple» ou SRS. Une autre technique populaire est «l'échantillonnage systématique». Dans ce cas, les éléments d’un échantillon sont sélectionnés en fonction d’un ordre systématique particulier..

Exemple: chaque 10ème personne de la file d'attente est sélectionnée pour un échantillon.

Dans ce cas, l'ordre systématique est de 10 personnes. Le statisticien est libre de définir cet ordre de manière significative. Il existe d'autres techniques d'échantillonnage aléatoire, telles que l'échantillonnage en grappes ou l'échantillonnage stratifié, et la méthode de sélection est légèrement différente de la méthode ci-dessus..

Pour des raisons pratiques, des échantillons non aléatoires tels que des échantillons de commodité, des échantillons de jugement, des échantillons de boule de neige et des échantillons de choix peuvent être utilisés. De plus, les éléments sélectionnés sur des échantillons non aléatoires ont une chance. En fait, chaque élément de la population n'a pas la même chance d'être inclus dans des échantillons non aléatoires. Ces types d'échantillons sont également appelés échantillons non probabilistes.

Population

Toute collection d'entités qu'il est intéressant d'explorer est simplement définie comme une «population». La population est la base des échantillons. N'importe quel ensemble d'objets de l'univers peut constituer une population basée sur la déclaration d'étude. En règle générale, une population devrait être relativement nombreuse et difficile à déduire de certaines caractéristiques en considérant ses éléments individuellement. Les mesures à étudier dans la population sont appelées paramètres. En pratique, les paramètres sont estimés à l’aide de statistiques constituant les mesures pertinentes des échantillons..

Exemple: lors de l'estimation de la note moyenne de 30 élèves d'une classe à partir des notes moyennes de 5 élèves, le paramètre est Marque moyenne de la classe. La statistique est la note moyenne en mathématiques de 5 étudiants.

Échantillon vs population

La relation intéressante entre l'échantillon et la population est que la population peut exister sans échantillon, mais que l'échantillon peut ne pas exister sans population. Cet argument prouve de plus qu'un échantillon dépend d'une population, mais il est intéressant de noter que la plupart des inférences de population dépendent de l'échantillon. L’objectif principal d’un échantillon est d’estimer ou de déduire certaines mesures d’une population aussi précises que possible. Une plus grande précision peut être déduite du résultat global obtenu à partir de plusieurs échantillons de la même population plutôt que d'un échantillon. Une autre chose importante à savoir est que, lors de la sélection de plus d'un échantillon dans une population, un élément peut également être inclus dans un autre échantillon. Ce cas est appelé «échantillons avec remplacements». De plus, investir les mesures pertinentes de la population à partir d’un échantillon et obtenir un résultat presque similaire est une occasion en or de réaliser des économies de temps et d’argent..

Il est essentiel de savoir que, lorsque la taille de l'échantillon augmente, la précision de l'estimation pour le paramètre de population augmente également. Logiquement, afin d'avoir de meilleures estimations pour la population, la taille de l'échantillon ne devrait pas être trop petite. De plus, les échantillons aléatoires devraient également être considérés comme ayant de meilleures estimations. Par conséquent, il est essentiel de faire attention à la taille et au caractère aléatoire de l'échantillon pour être représentatif afin d'obtenir les meilleures estimations possibles pour la population..