母集団のさまざまな指標を理解することは、すべての研究グループにとって不可欠な部分です。このため、研究者はサンプル分散と母集団分散を使用して、データセットのさまざまな指標を分析します。
表面的には、これらのプロセスはどちらも代数計算式を使用していますが、異なる原理に基づいて動作します。このため、多くの人がこれらのプロセスを混同し、別のプロセスと交換してしまいます。
主要な取り組み
- サンプル分散は、より大きな母集団のサブセットまたはサンプルから計算された分散の尺度であり、利用可能なデータに基づいて母集団分散を推定します。
- 母集団分散は、母集団全体を使用して計算された分散の尺度であり、データ セット内の変動性を正確に表します。
- サンプル分散と母集団分散の主な違いは、計算に使用されるデータです。 サンプル分散は母集団のサブセットに基づいていますが、母集団分散は母集団全体を使用します。
サンプル分散と母集団分散
母集団の分散は、研究者が焦点を当てた個人のグループ全体である母集団の分散の尺度です。 標本分散は、母集団のサブセットである標本における分散の尺度です。 これは、サンプル平均からの二乗差の平均によって取得されます。
比較表
| 比較パラメータ | サンプル分散 | 人口分散 |
|---|---|---|
| それは何ですか | これは、特定のサンプル データのメトリックを体系的なアプローチで分析および測定できる推定プロセスです。 | これは、体系的なアプローチを通じてあらゆる母集団の指標を分析および測定できる推定プロセスです。 |
| 必要条件 | 小さなサンプル データ セット。 | 豊富な人口データセット。 |
| によって使われた | さまざまな研究グループ。 | 政府機関。 |
| 福利厚生 | 限られた予算ですぐにできます。 | 信頼できる結論報告を出してください。 |
| 欠点 | 結論レポートの信頼性は、サンプルごとに異なります。 | データの収集と分析プロセスには、多くの時間と投資が必要です。 |
サンプル分散とは
サンプル分散は、特定のサンプル データのメトリックを体系的なアプローチで分析および測定できる推定プロセスです。 解析プロセスには、さまざまな代数計算式が使用されます。
ほとんどのサンプル分散は、小さなデータ セットを分析するために使用されます。 一般に、標本分散の目的で使用されるデータ セットには、XNUMX 万から XNUMX 千の項目に関する情報が含まれています。 サンプル分散の利点は、データを収集してプロセスを分析するのに必要なリソースが少ないことです。
ただし、サンプル分散の最大の課題は、 予測; 分析レポートは、サンプルサイズとサンプル選択プロセスに大きく依存します。 大規模なデータ セットは、より正確なサンプル分散予測を提供します。
さまざまな研究グループが研究に標本分散を使用しています。たとえば、医薬品製造会社の多くの研究者は、薬の有効性を確認するために、少数の人々のサンプル分散を使用します。
母集団分散とは何ですか?
母集団の分散は、体系的なアプローチを通じて母集団のメトリックを分析および測定できる推定プロセスです。 分析プロセスには、大規模な人口の集まりが必要です。
ほとんどの人口分散は、大規模なデータ セットを分析するために使用されます。 一般に、母分散の目的で使用されるデータ セットには、何百万ものアイテムに関する情報が含まれています。
しかし、母集団分散の最大の課題は情報収集です。 母分散のデータ収集プロセスには、かなりの投資が必要です。
莫大な費用がかかるため、ほとんどの小規模な研究グループは、研究活動に常に母分散を使用しているわけではありません。 代わりに、ほとんどの政府機関は予算を使用してデータを収集し、人口分散を使用して分析します。
さまざまな政府機関が人口分散を使用して 分析する 国勢調査データ。 公共のさまざまな指標を測定するのに役立ちます。
サンプル分散と母集団分散の主な違い
- 一方では、サンプル分散は、特定のサンプルデータのメトリックを体系的なアプローチで分析および測定できる推定プロセスです。 一方、母集団分散は、体系的なプロセスを通じて任意の母集団のメトリックを診断および測定できる推定プロセスです。
- サンプル分散には、プロセスを分析するための小さなサンプル データ セットが必要です。 XNUMX 万から XNUMX 万の項目に関する情報が含まれている場合があります。
- ほとんどの場合、さまざまな研究グループが研究目的で標本分散を使用します。 しかし、ほとんどの場合、政府機関は人口分散を使用して国勢調査データを分析しています。
- サンプル差異の利点は、限られた予算で迅速に実行できることです。 一方、母分散は常に信頼できる結論レポートを提供します。
- サンプル分散の欠点は、結論レポートの信頼性がサンプルごとに異なることです。 母分散の欠点は、データの収集と分析プロセスに多くの時間と投資がかかることです。
最終更新日 : 14 年 2023 月 XNUMX 日
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Emma Smith は、アーバイン バレー カレッジで英語の修士号を取得しています。 彼女は 2002 年からジャーナリストとして、英語、スポーツ、法律に関する記事を書いています。 彼女についてもっと読む バイオページ.
この記事は標本と母集団の分散の両方について強力に主張していますが、特定の統計式についてさらに深く掘り下げる可能性があります。
正確なデータ分析と解釈における統計的測定の重要性を強調する洞察力に富んだ比較。
特に研究においては、これらの違いを理解することが重要です。この記事では、その概念を明確かつ簡潔に説明しています。
データの正確な分析と解釈には、これらの統計的尺度を理解することが不可欠です。
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2 つのタイプの分散を明確に区別することで、概念を理解しやすくなります。よく書かれました！
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標本分散と母集団分散の実際的な利点と欠点が明確に提示され、情報に基づいた意思決定を支援します。
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理解しやすく、実際の例が示されている統計概念に関する記事を読むのは新鮮です。