Diferença entre população e amostra (com tabela)

Muitas pessoas não conseguem entender a diferença básica entre a população e a amostra. No entanto, ao analisar os dados, é vital saber a diferença entre os dois termos.

População vs Amostra

The difference between population and sample is that the population includes all the units from a set of data. The sample includes a small group of units selected from the population For example, a population may be all people living in Australia and the sample may be a specific group of people living in Australia.

Outro exemplo pode ser que você deseja verificar o número de pessoas que se aproximam da idade de aposentadoria em uma organização. Sua população é toda a força de trabalho da organização, enquanto sua amostra pode ser composta por funcionários com mais de 50 anos.


 

Tabela de comparação entre população e amostra (na forma tabular)

Parâmetro de ComparaçãoPopulaçãoAmostra
DefiniçãoA população inclui todo o conjunto de dados. O tamanho da população depende do escopo de sua pesquisa.A amostra inclui dados selecionados da população. É um subconjunto da população.
Qualidade MensurávelÉ chamado de parâmetro.Isso é chamado de estatística.
VantagensQuando toda a população é usada para realizar um estudo, os resultados podem ser mais precisos.Se a amostra for representativa da população, estimativas confiáveis podem ser feitas com menos tempo e esforços empregados.
DesvantagensNa maioria dos casos, é impossível testar uma população inteira.Se a amostra selecionada não for representativa da população, os resultados não são satisfatórios.
ExemploTodas as crianças matriculadas em uma escolaCrianças que tiraram A

 

O que é população?

Quando lemos o termo população, pensamos nas pessoas que vivem em um país. No entanto, ao realizar a análise de dados e comparar um conjunto de dados estatisticamente, a palavra população tem um significado diferente.

Uma população inclui todos os membros de um grupo específico de dados. Por exemplo, a idade média das mulheres. Esta é uma população hipotética porque inclui todas as mulheres que viveram, estão vivas e viverão no futuro.

It is humanly impossible to test the entire population in the above scenario because not all members of the population are observable (for e.g. women who will live in the future).

Mesmo que seja possível testar toda a população, isso implicará em custos enormes e em muito tempo. Em vez disso, poderíamos usar um subconjunto da população que é uma amostra. A amostra ajuda a realizar um teste na população acima e encontrar a idade média das mulheres.

Por exemplo, David está coletando dados para saber as preferências de refeição dos alunos em uma escola. Ao coletar dados como David, é importante saber o propósito de toda a população.

Uma população inclui todos os elementos de dados. Por exemplo, se David deseja coletar informações sobre todos os alunos de sua escola, a população neste cenário seria todos os alunos de sua escola. 

However it is not practical to collect information from every unit of the population. When this happens we have to find an alternate approach by obtaining information from a small group of members that represents the entire population.

David has the same issue, he cannot obtain information from every student in his school. Instead, He will need to get a sample.

 

O que é amostra?

Sample contains a part of the population. The size of the sample is always less than the size of the population. A sample is the units of the data who actually participate in the study.

The question is, why use a sample and not the entire population?

  1. A população é muito grande na maioria dos casos e não pode ser testada. Por exemplo, é humanamente impossível testar todos os homens do mundo para encontrar a altura média da população masculina.
  2. A população é hipotética. Por exemplo, não sabemos a altura dos homens que viverão no futuro.
  3. A população não está acessível em alguns casos. Por exemplo, existem certas tribos nas selvas africanas que ainda não são conhecidas pelo mundo e, portanto, não são acessíveis.

Por esse motivo, as medições são feitas em um subconjunto da população. Se as amostras forem coletadas de maneira eficaz, os resultados obtidos serão tão precisos quanto seriam se as medições fossem feitas em toda a população.

The most commonly used sampling method is random sampling. Each sample is selected from the population on a random basis such that each item of the population has an equal chance of being selected. It is an unbiased sample and hence gives very effective results.

Um dos métodos mais comuns de seleção de uma amostra aleatória é por meio do método de loteria. Cada unidade da população recebe um número aleatório.

Os números são colocados em uma jarra e devidamente misturados. Então, uma pessoa vendada da equipe de pesquisa seleciona “N”Números. Os itens da população selecionada estão incluídos na amostra.

No entanto, em alguns casos, é impossível realizar uma amostra aleatória. Nesses casos, é importante considerar a melhor forma alternativa de selecionar a amostra.


Principais diferenças entre população e amostra

Antes de coletar quaisquer dados e realizar pesquisas. É vital saber a diferença entre população e amostra.

  1. Uma população inclui todos os elementos de dados, enquanto uma amostra é uma pequena parte da população que representa toda a população.
  2. A população é um conjunto completo de dados, enquanto a amostra é um subconjunto da população.
  3. A qualidade mensurável da população é chamada de parâmetro, enquanto a qualidade mensurável das amostras é chamada de estatística.
  4. Se toda a população for testada, os resultados são uma representação verdadeira da opinião, enquanto se uma amostra não representativa for selecionada, os resultados terão uma margem de erro.

 

Conclusão

Em suma, a amostra é um pequeno grupo de unidades que são selecionadas da população e farão parte do estudo e a população é a totalidade dos dados aos quais os resultados se aplicam.

Realizar medições em toda a população é impossível na maioria dos casos e as amostras são selecionadas para tirar uma conclusão sobre a população. No entanto, para resultados precisos, a amostra selecionada deve ser representativa da população.

Amostra aleatória é o método de amostragem mais comumente usado e geralmente fornece a amostra mais representativa.


 

Referências

  1. https://dl.sciencesocieties.org/publications/cs/abstracts/31/2/CS0310020469
  2. https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1315665
  3. https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/20/8/608/2725951