Perbezaan Antara Sampel dan Penduduk

Contoh vs Penduduk

Penduduk dan Sampel adalah dua istilah penting dalam subjek 'Statistik'. Secara ringkas, populasi adalah koleksi barang terbesar yang kami berminat untuk belajar, dan sampel adalah subset dari populasi. Dalam erti kata lain, sampel harus mewakili populasi dengan bilangan item yang kurang tetapi mencukupi. Satu populasi boleh mempunyai beberapa sampel dengan saiz yang berbeza.

Contoh

Sampel boleh terdiri daripada dua atau lebih item yang telah dipilih daripada populasi. Saiz yang paling rendah untuk sampel adalah dua dan tertinggi akan sama dengan saiz penduduk. Terdapat beberapa cara untuk memilih sampel dari populasi. Secara teorinya, memilih 'sampel rawak' adalah cara terbaik untuk mencapai kesimpulan yang tepat tentang populasi. Jenis sampel ini juga dipanggil sampel kebarangkalian, kerana setiap item dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dimasukkan ke dalam sampel.

Teknik 'persampelan rawak mudah' adalah teknik pensampelan rawak yang paling terkenal. Dalam kes ini, item yang dipilih untuk sampel dipilih secara rawak dari populasi. Contoh sedemikian dipanggil 'Mudah Rawak Sampel' atau SRS. Satu lagi teknik yang popular adalah 'persampelan sistematik'. Dalam kes ini, item untuk sampel dipilih berdasarkan susunan sistematik tertentu.

Contoh: Setiap orang ke-10 dalam barisan dipilih untuk sampel.

Dalam kes ini, pesanan yang sistematik adalah setiap orang ke-10. Statistik ahli bebas menentukan cara ini dengan cara yang bermakna. Terdapat teknik pensampelan rawak lain seperti pensampelan kluster atau pensampelan berstrata, dan kaedah pemilihan agak berbeza dari dua di atas.

Untuk tujuan praktikal, sampel bukan rawak seperti sampel kemudahan, sampel penghakiman, sampel bola salji dan sampel purposive boleh digunakan. Lebih banyak, item yang dipilih untuk sampel bukan rawak adalah berkaitan dengan peluang. Malah, setiap item penduduk tidak mempunyai peluang yang sama untuk dimasukkan ke dalam sampel bukan rawak. Jenis sampel ini juga dipanggil sampel kebarangkalian bukan.

Penduduk

Sebarang koleksi entiti, yang menarik untuk disiasat hanya ditakrifkan sebagai 'populasi'. Penduduk adalah asas untuk sampel. Mana-mana set objek di alam semesta boleh menjadi penduduk, berdasarkan deklarasi kajian. Secara amnya, satu populasi perlu bersaiz besar dan sukar untuk membuat kesimpulan beberapa ciri dengan mempertimbangkan barangannya secara individu. Pengukuran untuk disiasat dalam populasi dipanggil parameter. Dalam praktiknya, parameter dianggarkan dengan menggunakan statistik yang merupakan pengukuran sampel yang berkaitan.

Contoh: Apabila menganggarkan Marka Purata Matematik sebanyak 30 pelajar dalam kelas dari markah Purata Matematik sebanyak 5 pelajar, parameter tersebut ialah Kelas Markah Matematik Purata. Statistik adalah Markah Matematik Purata 5 pelajar.

Contoh vs Penduduk

Hubungan yang menarik antara sampel dan populasi adalah bahawa populasi boleh wujud tanpa sampel, tetapi, sampel mungkin tidak wujud tanpa populasi. Hujah ini seterusnya membuktikan bahawa sampel bergantung kepada populasi, tetapi dengan menariknya, kebanyakan kesimpulan penduduk bergantung kepada sampel. Tujuan utama sampel adalah untuk menganggarkan atau membuat kesimpulan beberapa ukuran penduduk setepat mungkin. Ketepatan yang lebih tinggi dapat disimpulkan dari hasil keseluruhan yang diperoleh dari beberapa sampel penduduk yang sama dan bukannya dari satu sampel. Satu lagi perkara penting yang perlu diketahui ialah apabila memilih lebih daripada satu sampel dari populasi satu item juga boleh dimasukkan dalam sampel lain. Kes ini dikenali sebagai 'sampel dengan penggantian'. Tambahan lagi, melaburkan ukuran penduduk yang berkaitan dari sampel dan mendapatkan output hampir sama adalah peluang emas untuk menjimatkan kos dan nilai masa.

Adalah penting untuk mengetahui bahawa, apabila saiz sampel bertambah, ketepatan anggaran bagi parameter populasi juga meningkat. Secara logik, untuk mempunyai anggaran yang lebih baik untuk populasi, saiz sampel tidak boleh terlalu kecil. Tambahan pula, sampel rawak juga perlu dipertimbangkan untuk mempunyai anggaran yang lebih baik. Oleh itu, adalah penting untuk memberi perhatian kepada saiz dan rawak sampel untuk mewakili untuk mendapatkan anggaran terbaik bagi penduduk.