Il differenze tra popolazione e campione in Statistica derivano dal fatto che la popolazione è l'universo degli elementi da studiare, mentre il campione è una parte rappresentativa della popolazione.
L'analisi di un campione prelevato dall'insieme, anziché dall'insieme, rappresenta un chiaro vantaggio in termini di gestione delle informazioni. Vediamo più in dettaglio le principali differenze tra i due concetti di seguito..
È chiaro ora che una popolazione può essere costituita da un insieme molto ampio di elementi: persone, animali, microrganismi o particelle. Affrontare lo studio di ciascuno di questi elementi separatamente richiede una grande quantità di risorse, tempo e impegno..
Ma scegliendo un campione accuratamente selezionato, i risultati derivati dal suo studio vengono estesi alla popolazione, senza significative perdite di informazioni..
| Popolazione | Mostrare | |
| Definizione | L'insieme di tutti gli elementi considerati per uno studio. | È una parte della popolazione, selezionata per essere rappresentativa e quindi facilitarne l'analisi. |
| Simbolo | Dimensione della popolazione: N | Taglia in foto: n |
| Analisi | Dispone di parametri, come valori descrittivi. | Viene analizzato utilizzando le statistiche. |
| Esempi | Numero totale di uccelli che abitano una foresta. | Per un'indagine vengono prelevati 1000 uccelli da una foresta. |
In Statistica il concetto di popolazione ha un significato più ampio di quello quotidiano. Una popolazione è associata al numero di abitanti di un paese o di una città, tuttavia una popolazione statistica può essere costituita da persone ed esseri viventi, ma anche oggetti grandi e piccoli, particelle, eventi, eventi e idee..
Esempi di popolazioni di diversa natura sono:
-Molecole d'aria all'interno di un contenitore sigillato.
-Tutte le stelle della Via Lattea.
-Gli uccelli che popolano una foresta.
-Il numero totale di alberi nella stessa o in un'altra foresta.
-L'insieme di abbonati di una compagnia telefonica con filiali in America e in Europa.
-I lanci che facciamo di una moneta.
-Il numero di batteri in una coltura.
-La produzione mensile di viti in una fabbrica.
Sappiamo già quanto possono essere diverse le popolazioni. Vediamo ora come possono essere classificati in base alla loro estensione.
Una quantità finita è quella che può essere espressa da un numero, come il numero di biglie in una scatola. D'altra parte, di una quantità infinita non possiamo dare un valore preciso.
Questa differenza ci consentirà di definire due tipi di popolazioni in base alla loro estensione.
Supponiamo di avere 20 biglie in una scatola e di provare 2 biglie senza rimpiazzarle. Alla fine le biglie nella scatola si esauriranno, quindi la popolazione è finita.
Un numero può essere finito anche se è molto grande. Una cultura di batteri è costituita da un numero elevato, ma è finito, come il numero di stelle nella galassia o le molecole di una porzione di gas racchiusa in un contenitore..
Cosa succede se ogni volta che estraiamo un campione di biglie le rimettiamo nella scatola dopo averle osservate? In tal caso possiamo prelevare un numero infinito di campioni, e in questo modo considerare che la popolazione di biglie è infinita.
Abbiamo un altro esempio di una popolazione infinita nel lancio di monete o dadi, poiché in teoria puoi prendere tutti i campioni che vuoi, senza alcun limite..
Anche una popolazione finita nota per contenere un gran numero di elementi può essere considerata infinita in pratica, se necessario..
Per questo motivo, è molto importante definire attentamente la popolazione prima di intraprendere lo studio, il che significa fissarne i limiti, poiché la sua dimensione determinerà la forma e la dimensione dei campioni che ne verranno successivamente estratti..
È anche importante conoscere la posizione cronologica della popolazione. Non è la stessa cosa studiare i registri degli abitanti di una grande città all'inizio del XX secolo che fare lo stesso con gli abitanti della stessa città all'inizio del XXI secolo..
Allo stesso modo, l'analista deve aver cura di tenere conto dell'ubicazione della popolazione, nonché di accertarne l'omogeneità o la sua mancanza.-.
Il campione è l'insieme di elementi selezionati dalla popolazione per rappresentarlo. Lo scopo di fare questo, come abbiamo detto, è semplificare il lavoro. Gestendo una minore quantità di dati, vengono investite meno risorse e si ottengono risultati più rapidi.
Tuttavia, affinché funzioni correttamente, il campione deve essere adeguato. Il processo di selezione viene effettuato utilizzando tecniche di campionamento che utilizzano criteri matematici..
Il campione estratto non deve essere univoco. Infatti, una popolazione può dare origine a più campioni.
Ad esempio, supponiamo che la popolazione sia l'insieme degli studenti in una scuola secondaria che ha diverse sezioni per ogni classe. Un campione rappresentativo dovrebbe contenere alcuni studenti di ciascuna delle sezioni di ciascuna classe, ad esempio quelli il cui nome inizia con la lettera A.
D'altra parte, un campione non così rappresentativo potrebbe essere se fossero scelti tutti gli studenti dello stesso grado. Diamo un'occhiata ad altri esempi:
I proprietari dei grandi magazzini vogliono stimare la quantità media di denaro che i clienti spendono per gli acquisti. Per fare questo, raccolgono tutte le fatture per un certo periodo, diciamo un anno.
Il numero di fatture dell'ultimo anno è la popolazione da analizzare.
Ora, se un campione completamente casuale di 150 fatture viene estratto da questo gruppo, sarebbe già il campione.
Quando si avvicinano le elezioni, sia a livello nazionale che locale, i partiti politici spesso assumono società specializzate per l'analisi dei dati. In questo modo conoscono l'intenzione del voto degli abitanti e pianificano strategie di campagna appropriate.
In questo caso, la popolazione è costituita dall'intero universo degli elettori registrati nel sistema elettorale corrispondente..
Poiché occorrerebbe molto tempo e impegno per individuare e interrogare ogni elettore, i sondaggisti scelgono un campione di elettori da sondare e da lì estraggono le percentuali e determinano le tendenze..
La selezione del campione appropriato è solo l'inizio, ma è un passaggio fondamentale per garantire il successo dello studio..
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