Comprendere i diversi parametri della popolazione è una parte essenziale di ogni gruppo di ricerca. Per questo motivo, i ricercatori utilizzano la varianza del campione e la varianza della popolazione per analizzare vari parametri del set di dati.
Anche se, in superficie, entrambi questi processi utilizzano formule computazionali algebriche, funzionano su principi diversi. Per questo motivo molte persone si confondono con questi processi e li scambiano l'uno con l'altro.
Punti chiave
- La varianza campionaria è una misura della dispersione calcolata da un sottoinsieme o campione di una popolazione più ampia, stimando la varianza della popolazione in base ai dati disponibili.
- La varianza della popolazione è una misura della dispersione calcolata utilizzando l'intera popolazione, che rappresenta accuratamente la variabilità all'interno del set di dati.
- La principale distinzione tra varianza del campione e varianza della popolazione sono i dati utilizzati per il calcolo; la varianza campionaria si basa su un sottoinsieme della popolazione, mentre la varianza della popolazione utilizza l'intera popolazione.
Varianza del campione vs varianza della popolazione
La varianza della popolazione è una misura della varianza in una popolazione, che è l'intero gruppo di individui su cui si è concentrato il ricercatore. La varianza campionaria è una misura della varianza in un campione che è un sottoinsieme della popolazione. Si ottiene dalla media del quadrato della differenza rispetto alla media campionaria.
Tavola di comparazione
| Parametro di confronto | Varianza di campionamento | Varianza della popolazione |
|---|---|---|
| Che cos'è | È un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi dato campione specifico possono essere analizzate e misurate attraverso un approccio sistematico. | È un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi popolazione possono essere analizzate e misurate attraverso un approccio sistematico. |
| requisiti | Piccolo set di dati di esempio. | Ampio set di dati sulla popolazione. |
| Usato da | Vari gruppi di ricerca. | Agenzie governative. |
| Vantaggi | Si può fare rapidamente con un budget limitato. | Fornisci un rapporto conclusivo attendibile. |
| Inconveniente | L'affidabilità del rapporto conclusivo varia da campione a campione. | Ci vogliono molto tempo e investimenti per la raccolta dei dati e l'analisi dei processi. |
Che cos'è la varianza campionaria?
La varianza del campione è un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi dato campione specifico possono essere analizzate e misurate attraverso un approccio sistematico. Per il processo di analisi vengono utilizzate varie formule computazionali algebriche.
La maggior parte della varianza del campione viene utilizzata per analizzare piccoli set di dati. Generalmente, il set di dati utilizzato ai fini della varianza campionaria contiene informazioni da cinquanta a cinquemila elementi. Il vantaggio della varianza campionaria è che occorrono risorse sottodimensionate per assemblare i dati e analizzare i processi.
Tuttavia, la più grande sfida della varianza campionaria è l'accuratezza del predizione; il rapporto di analisi dipende ampiamente dalla dimensione del campione e dal processo di selezione del campione. Un set di dati di grandi dimensioni fornisce una previsione della varianza del campione più accurata.
Vari gruppi di ricerca utilizzano la varianza campionaria per il loro lavoro. Ad esempio, molti ricercatori dell’azienda produttrice di medicinali utilizzano la varianza del campione su un piccolo gruppo di persone per verificare l’efficacia del medicinale.
Cos'è la varianza della popolazione?
La varianza della popolazione è un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi popolazione possono essere analizzate e misurate attraverso un approccio sistematico. Per il processo di analisi è necessaria una congregazione di una vasta popolazione.
La maggior parte della varianza della popolazione viene utilizzata per analizzare set di dati di grandi dimensioni. Generalmente, il set di dati utilizzato ai fini della varianza della popolazione contiene informazioni su milioni di elementi.
Tuttavia, la più grande sfida della varianza della popolazione è la raccolta di informazioni. Ci vuole un investimento significativo nel processo di aggregazione dei dati per la varianza della popolazione.
A causa delle enormi spese, la maggior parte dei piccoli gruppi di ricerca non utilizza sempre la varianza della popolazione per il proprio lavoro di ricerca. Invece, la maggior parte delle agenzie governative utilizza il proprio budget per raccogliere dati e utilizza la varianza della popolazione per l'analisi.
Varie agenzie governative usano la varianza della popolazione per l'analisi dati del censimento. Li aiuta a misurare diverse metriche del pubblico.
Principali differenze tra varianza del campione e varianza della popolazione
- Da un lato, la varianza del campione è un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi dato campione specifico possono essere analizzate e misurate attraverso un approccio sistematico. D'altra parte, la varianza della popolazione è un processo di stima mediante il quale le metriche di qualsiasi popolazione possono essere diagnosticate e misurate attraverso un processo sistematico.
- La varianza campionaria richiede un piccolo set di dati campione per l'analisi dei processi. Può contenere informazioni da cinquanta a cinquantamila elementi.
- Il più delle volte, vari gruppi di ricerca utilizzano la varianza campionaria per i loro scopi di ricerca. Ma la maggior parte delle volte, le agenzie governative usano la varianza della popolazione per analizzare i dati del censimento.
- Il vantaggio della varianza campionaria è che può essere eseguita rapidamente con un budget limitato. D'altra parte, la varianza della popolazione fornisce sempre un rapporto conclusivo affidabile.
- Lo svantaggio della varianza campionaria è che l'affidabilità del rapporto conclusivo varia da campione a campione. La responsabilità della varianza della popolazione è che ci vogliono molto tempo e investimenti per il processo di raccolta e analisi dei dati.
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