ทุกคนได้ศึกษาสถิติในชั้นเรียนคณิตศาสตร์ของเรา และเราได้ศึกษาเรื่องค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมดแล้ว นี่เป็นคำศัพท์ทางสถิติในคณิตศาสตร์ และฉันมั่นใจว่าไม่ใช่ทุกคนจะชอบวิชานี้
ตอนนี้ ค่าเฉลี่ยในภาษาเชิงสถิติจะแสดงค่าเฉลี่ยของข้อมูลเฉพาะ หากต้องการหาค่าเฉลี่ยของชุดตัวเลข คุณต้องรวมตัวเลขทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนค่า จากนั้นคุณจะได้ค่าเฉลี่ย
ภายใต้ค่าเฉลี่ย มีสองประเภทที่คุณจะพบค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร ฉันแน่ใจว่าพวกคุณส่วนใหญ่ทราบถึงความแตกต่างระหว่างทั้งสอง และพวกเขาก็มีความหมายที่ค่อนข้างง่ายในทางสถิติ
ในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยประชากรจะแสดงเป็นกลุ่มทั้งหมด และประชากรในสถิติอาจหมายถึงกลุ่มคน วัตถุ และสิ่งของประเภทอื่นๆ ค่าเฉลี่ยประชากรหมายถึงการสังเกตโดยรวมที่จัดกลุ่มตามลักษณะทั่วไป
ประเด็นที่สำคัญ
- ค่าเฉลี่ยตัวอย่างคือค่าเฉลี่ยของชุดย่อยของข้อมูลจากประชากร ในขณะที่ค่าเฉลี่ยประชากรคือค่าเฉลี่ยของประชากรทั้งหมด
- ค่าเฉลี่ยตัวอย่างใช้ในการประมาณค่าเฉลี่ยประชากร ในขณะที่ค่าเฉลี่ยประชากรจะวัดแนวโน้มส่วนกลางของประชากรทั้งหมด
- เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยตัวอย่างจะเป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยประชากรมากขึ้น และความแตกต่างระหว่างทั้งสองจะมีน้อยลง
ค่าเฉลี่ยตัวอย่างเทียบกับค่าเฉลี่ยประชากร
ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากรคือ ค่าเฉลี่ยตัวอย่างคือค่าตัวอย่างที่สะสมหรือรวบรวม และในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยประชากรหมายถึงค่าเฉลี่ยของประชากร แม้ว่าการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากรอาจเกือบจะใกล้เคียงกัน แต่ค่าเฉลี่ยตัวอย่างจะแสดงด้วยสัญลักษณ์หรือตัวอักษร x โดยมีแถบด้านบนแสดงแทน ในทางตรงกันข้าม ค่าเฉลี่ยประชากร มาจากคำภาษากรีก mu
ตารางเปรียบเทียบ
พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง | ค่าเฉลี่ยประชากร |
---|---|---|
ความหมาย | ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง หมายถึง ค่าเฉลี่ยของข้อมูลตัวอย่างและค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล | ในทางกลับกัน ประชากร หมายถึงเลขคณิตหรือค่าเฉลี่ยทางสถิติของประชากรทั้งหมด |
ความถูกต้อง | ค่าเฉลี่ยตัวอย่างมีความแม่นยำต่ำกว่าค่าเฉลี่ยประชากร | ในทางกลับกัน ประชากรมีความแม่นยำสูงกว่า |
ชุด | เป็นส่วนย่อยของประชากรทั้งหมด | เป็นชุดที่สมบูรณ์ |
ที่มีเฉพาะกลุ่ม | ค่าเฉลี่ยตัวอย่างเป็นส่วนย่อยที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด | ประกอบด้วยวัตถุทั้งหมดของกลุ่มที่กำหนด |
การคำนวณ | คำนวณง่าย | ยากที่จะคำนวณ |
ค่าเฉลี่ยตัวอย่างคืออะไร?
ตามที่ระบุไว้ข้างต้น ค่าเฉลี่ยตัวอย่างคือตัวอย่างข้อมูลเล็กๆ ที่ดึงมาจากประชากร กล่าวอีกนัยหนึ่ง ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง คือ ค่าเฉลี่ยที่สามารถคำนวณได้จากกลุ่มข้อมูลที่สุ่มหรือ ตัวแปร.
ค่าเฉลี่ยตัวอย่างถือว่ามีประสิทธิภาพ และเป็นตัวประมาณค่าที่เป็นกลางในการคำนวณค่าเฉลี่ยประชากร ซึ่งหมายความว่าค่าที่คาดหวังมากที่สุดสำหรับตัวอย่าง สถิติ คือสถิติประชากร
เมื่อเปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยประชากรจะมีความแตกต่างบางประการ ถึงกระนั้น ก็คำนวณได้เกือบจะในลักษณะเดียวกัน กล่าวคือ โดยการสรุปผลการสังเกตทั้งหมดหารด้วยจำนวนการสังเกต
ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวที่ทั้งสองทำคือวิธีการนำเสนอ เครื่องหมายแสดงความแตกต่างในทั้งสองกรณี
หลายๆ คนกล่าวว่าการคำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่างของตัวแปรเฉพาะนั้นง่ายมาก เนื่องจากองค์ประกอบในการคำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่างมีน้อยมาก จึงใช้เวลาในการคำนวณน้อยลง นี่ไม่ใช่กรณีของการคำนวณค่าเฉลี่ยประชากร เนื่องจากคำนวณได้ยาก
ค่าเฉลี่ยประชากรคืออะไร?
ในทางกลับกัน ประชากร หมายถึง ค่าเฉลี่ยของค่านิยมของประชากรทั้งหมด นี่คือค่าเฉลี่ยประเภทอื่นในโลกทางสถิติหรือเลขคณิต
ค่าเฉลี่ยประชากรเรียกว่าค่าเฉลี่ยขององค์ประกอบทั้งหมดของประชากร ประชากรสามารถเป็นอะไรก็ได้ เช่น กลุ่มของวัตถุหรือบุคคลใดๆ
เนื่องจากประชากรมีขนาดใหญ่และไม่ทราบ ค่าเฉลี่ยของประชากรจึงไม่ทราบค่าคงที่ ค่าเฉลี่ยประชากรแสดงด้วยสัญลักษณ์กรีกที่เรียกว่า mu
องค์ประกอบของประชากรหมายถึงสามารถแสดงด้วยอักษรตัวใหญ่ 'N' เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยประชากรในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การคำนวณจะแสดงด้วยเครื่องหมายซิกมา
ความแตกต่างหลักระหว่างค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร
- ค่าเฉลี่ยที่ดึงออกมาจากประชากรเรียกว่าค่าเฉลี่ยตัวอย่าง ในขณะที่ค่าเฉลี่ยประชากรคือผลรวมของประชากรทั้งหมด
- ค่าเฉลี่ยตัวอย่างแสดงด้วยตัวอักษร x โดยมีแถบที่ด้านบนของ x และเรียกว่าแถบ x ในขณะที่เครื่องหมาย mu ในภาษากรีกแสดงถึงค่าเฉลี่ยประชากร
- การคำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่างนั้นค่อนข้างง่ายเนื่องจากมีองค์ประกอบน้อยกว่า ในขณะที่การคำนวณค่าเฉลี่ยประชากรนั้นทำได้ยาก หลังจาก ทั้งหมดนี้มีองค์ประกอบเพิ่มเติมที่ใช้เวลานาน
- ความแม่นยำของค่าเฉลี่ยตัวอย่างต่ำกว่าค่าเฉลี่ยประชากร
- ตัวอักษร 'N' ใช้สำหรับนำเสนอองค์ประกอบของประชากร ในขณะที่ตัวอักษร 'n' หมายถึงขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
อัพเดตล่าสุด : 11 มิถุนายน 2023
Emma Smith สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาภาษาอังกฤษจาก Irvine Valley College เธอเป็นนักข่าวมาตั้งแต่ปี 2002 โดยเขียนบทความเกี่ยวกับภาษาอังกฤษ กีฬา และกฎหมาย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับฉันเกี่ยวกับเธอ หน้าไบโอ.
บทความนี้มีรายละเอียดมากมายจนล้นหลามเล็กน้อย มันอาจจะมากเกินไปสำหรับผู้อ่านบางคน
ฉันเห็นสิ่งที่คุณหมายถึง อาจได้ประโยชน์จากแนวทางที่กระชับกว่านี้
ฉันคิดว่าระดับรายละเอียดมีความเหมาะสมเนื่องจากความซับซ้อนของหัวข้อ
ผู้เขียนทำงานที่น่ายกย่องในการอธิบายความซับซ้อนของค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร เป็นชิ้นที่ชวนให้คิด
ฉันเห็นด้วย. มันทำให้คุณนึกถึงความแตกต่างของสถิติจริงๆ
บทความนี้มีข้อมูลมากมายและให้การเปรียบเทียบโดยละเอียดระหว่างค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร
ฉันเห็นด้วย. เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับทุกคนที่กำลังศึกษาสถิติ
บทความนี้อาจมีเนื้อหาทางเทคนิคมากเกินไปและท้าทายสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้สถิติ อาจได้ประโยชน์จากภาษาที่เข้าถึงได้มากขึ้น
ฉันเห็นประเด็นของคุณ ไม่ใช่ทุกคนจะพบว่ามันง่ายที่จะเข้าใจ
ฉันพบว่าบทความนี้ค่อนข้างแห้งและยากที่จะติดตาม มันไม่ได้ทำให้หัวข้อนี้เข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น
ฉันไม่เห็นด้วย. ฉันคิดว่าระดับของรายละเอียดและความซับซ้อนเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับหัวข้อนี้
ฉันรู้สึกแบบเดียวกับที่. สามารถนำเสนอได้น่าสนใจยิ่งขึ้น
บทความนี้นำเสนอความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร เป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับนักศึกษา
ฉันเห็นด้วย เป็นงานเขียนที่ดีและให้ข้อมูล
บทความนี้จะให้ภาพรวมโดยละเอียดของค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากร เป็นข้อมูลอ้างอิงที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจแนวคิดนี้
ฉันขอขอบคุณคำอธิบายเชิงลึกในบทความนี้
ฉันพบว่าบทความนี้ค่อนข้างอวดรู้และมีรายละเอียดมากเกินไป
บทความนี้อธิบายความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากรได้ดีมาก เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากสำหรับผู้ที่กำลังศึกษาสถิติ
ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่ง เป็นคำอธิบายที่ครอบคลุมมาก
บทความนี้ได้รับการค้นคว้าและนำเสนอข้อมูลอย่างชัดเจนและเป็นระเบียบ
ฉันไม่เห็นด้วยด้วยความเคารพ ฉันคิดว่ามันซับซ้อนเกินไป
ฉันไม่เห็นด้วยมากขึ้น มันเป็นชิ้นที่ยอดเยี่ยม
บทความนี้เน้นย้ำถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยตัวอย่างและค่าเฉลี่ยประชากรอย่างมีประสิทธิภาพ มันค่อนข้างกระจ่างแจ้ง
ฉันพบว่ามันมีประโยชน์มากสำหรับการเรียนของฉัน ฉันขอขอบคุณความชัดเจนของคำอธิบาย