การทำความเข้าใจตัวชี้วัดต่างๆ ในประชากรเป็นส่วนสำคัญของกลุ่มวิจัยทุกกลุ่ม ด้วยเหตุนี้ นักวิจัยจึงใช้ความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนของประชากรเพื่อวิเคราะห์หน่วยวัดต่างๆ ของชุดข้อมูล
แม้ว่าโดยผิวเผิน กระบวนการทั้งสองนี้ใช้สูตรคำนวณเชิงพีชคณิต แต่ก็ทำงานบนหลักการที่แตกต่างกัน ด้วยเหตุนี้ หลายคนจึงสับสนกับกระบวนการเหล่านี้และแลกเปลี่ยนซึ่งกันและกัน
ประเด็นที่สำคัญ
- ความแปรปรวนของตัวอย่างคือการวัดการกระจายตัวที่คำนวณจากชุดย่อยหรือตัวอย่างของประชากรจำนวนมากขึ้น โดยประมาณค่าความแปรปรวนของประชากรตามข้อมูลที่มีอยู่
- ความแปรปรวนของประชากรคือการวัดการกระจายตัวที่คำนวณโดยใช้ประชากรทั้งหมด ซึ่งแสดงถึงความแปรปรวนภายในชุดข้อมูลได้อย่างแม่นยำ
- ความแตกต่างหลักระหว่างความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนประชากรคือข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ ความแปรปรวนตัวอย่างขึ้นอยู่กับกลุ่มย่อยของประชากร ในขณะที่ความแปรปรวนประชากรใช้ประชากรทั้งหมด
ความแปรปรวนตัวอย่างเทียบกับความแปรปรวนของประชากร
ความแปรปรวนของประชากรคือการวัดความแปรปรวนของประชากร ซึ่งเป็นกลุ่มบุคคลทั้งหมดที่ผู้วิจัยมุ่งเน้น ความแปรปรวนตัวอย่าง คือการวัดความแปรปรวนในตัวอย่างที่เป็นส่วนย่อยของประชากร จะได้มาจากค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสองจากค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
ตารางเปรียบเทียบ
| พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | ความแปรปรวนตัวอย่าง | ความแปรปรวนของประชากร |
|---|---|---|
| มันคืออะไร | เป็นกระบวนการประมาณซึ่งสามารถวิเคราะห์และวัดผลหน่วยเมตริกของข้อมูลตัวอย่างใดๆ ได้อย่างเป็นระบบโดยใช้แนวทางที่เป็นระบบ | เป็นกระบวนการประมาณค่าที่สามารถวิเคราะห์และวัดผลตัวชี้วัดของประชากรใดๆ ได้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบ |
| ความต้องการ | ชุดข้อมูลตัวอย่างขนาดเล็ก | ชุดข้อมูลประชากรที่กว้างขวาง |
| ใช้โดย | กลุ่มวิจัยต่างๆ | เจ้าหน้าที่รัฐบาล. |
| ประโยชน์ | สามารถทำได้อย่างรวดเร็วด้วยงบประมาณที่จำกัด | ให้รายงานสรุปที่เชื่อถือได้ |
| ข้อเสียเปรียบ | ความน่าเชื่อถือของรายงานสรุปแตกต่างกันไปในแต่ละตัวอย่าง | การรวบรวมและวิเคราะห์กระบวนการต้องใช้เวลาและการลงทุนอย่างมาก |
ความแปรปรวนตัวอย่างคืออะไร?
ความแปรปรวนของตัวอย่างเป็นกระบวนการประมาณค่าซึ่งสามารถวิเคราะห์และวัดผลหน่วยเมตริกของข้อมูลตัวอย่างเฉพาะใดๆ ได้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบ สำหรับกระบวนการวิเคราะห์จะใช้สูตรคำนวณพีชคณิตต่างๆ
ความแปรปรวนตัวอย่างส่วนใหญ่จะใช้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดเล็ก โดยทั่วไป ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ความแปรปรวนตัวอย่างจะมีข้อมูลประมาณห้าหมื่นถึงห้าพันรายการ ประโยชน์ของความแปรปรวนตัวอย่างคือต้องใช้ทรัพยากรที่มีขนาดเล็กเกินไปในการรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์กระบวนการ
อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของความแปรปรวนตัวอย่างคือความถูกต้องของ คำทำนาย; รายงานการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่างและกระบวนการเลือกตัวอย่างอย่างกว้างขวาง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้คาดการณ์ความแปรปรวนตัวอย่างได้แม่นยำยิ่งขึ้น
กลุ่มวิจัยต่างๆ ใช้ความแปรปรวนตัวอย่างในการทำงาน ตัวอย่างเช่น นักวิจัยจำนวนมากของบริษัทผลิตยาใช้ความแปรปรวนของกลุ่มตัวอย่างกับคนกลุ่มเล็กๆ เพื่อดูประสิทธิภาพของยา
ความแปรปรวนของประชากรคืออะไร?
ความแปรปรวนของประชากรเป็นกระบวนการประมาณค่าซึ่งสามารถวิเคราะห์และวัดผลหน่วยเมตริกของประชากรใดๆ ได้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบ สำหรับกระบวนการวิเคราะห์ จำเป็นต้องมีการรวมกลุ่มของประชากรจำนวนมาก
ความแปรปรวนของประชากรส่วนใหญ่จะใช้ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยทั่วไป ชุดข้อมูลที่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ด้านความแปรปรวนประชากรจะมีข้อมูลเกี่ยวกับรายการหลายล้านรายการ
อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของความแปรปรวนของประชากรคือการรวบรวมข้อมูล ต้องใช้การลงทุนจำนวนมากในกระบวนการรวบรวมข้อมูลสำหรับความแปรปรวนของประชากร
เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายจำนวนมาก กลุ่มวิจัยขนาดเล็กส่วนใหญ่จึงไม่ได้ใช้ความแปรปรวนของประชากรในงานวิจัยเสมอไป หน่วยงานของรัฐส่วนใหญ่ใช้งบประมาณของตนในการรวบรวมข้อมูลและใช้ความแปรปรวนของประชากรเพื่อวิเคราะห์
หน่วยงานของรัฐต่างๆ ใช้ความแปรปรวนของประชากรเพื่อ วิเคราะห์ ข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร ช่วยให้พวกเขาวัดตัวชี้วัดต่างๆ ของสาธารณะ
ความแตกต่างหลักระหว่างความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนของประชากร
- ประการหนึ่ง ความแปรปรวนของตัวอย่างคือกระบวนการประมาณค่าซึ่งสามารถวิเคราะห์และวัดผลหน่วยเมตริกของข้อมูลตัวอย่างเฉพาะเจาะจงได้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบ ในทางกลับกัน ความแปรปรวนของประชากรเป็นกระบวนการประมาณค่าซึ่งสามารถวินิจฉัยและวัดเมตริกของประชากรใดๆ ได้ด้วยกระบวนการที่เป็นระบบ
- ความแปรปรวนตัวอย่างต้องใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างขนาดเล็กสำหรับการวิเคราะห์กระบวนการ อาจมีข้อมูลเกี่ยวกับห้าหมื่นถึงห้าหมื่นรายการ
- โดยส่วนใหญ่ กลุ่มวิจัยต่างๆ ใช้ความแปรปรวนตัวอย่างเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว หน่วยงานของรัฐจะใช้ความแปรปรวนของประชากรเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร
- ประโยชน์ของความแปรปรวนตัวอย่างคือสามารถทำได้อย่างรวดเร็วด้วยงบประมาณที่จำกัด ในทางกลับกัน ความแปรปรวนของประชากรจะให้รายงานสรุปที่เชื่อถือได้เสมอ
- ข้อเสียเปรียบของความแปรปรวนตัวอย่างคือความน่าเชื่อถือของรายงานสรุปแตกต่างกันไปในแต่ละตัวอย่าง ความรับผิดของความแปรปรวนของประชากรคือต้องใช้เวลาและการลงทุนอย่างมากในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
อัพเดตล่าสุด : 14 ตุลาคม 2023
ฉันใช้ความพยายามอย่างมากในการเขียนบล็อกโพสต์นี้เพื่อมอบคุณค่าให้กับคุณ มันจะมีประโยชน์มากสำหรับฉัน หากคุณคิดจะแชร์บนโซเชียลมีเดียหรือกับเพื่อน/ครอบครัวของคุณ การแบ่งปันคือ♥️
Emma Smith สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาภาษาอังกฤษจาก Irvine Valley College เธอเป็นนักข่าวมาตั้งแต่ปี 2002 โดยเขียนบทความเกี่ยวกับภาษาอังกฤษ กีฬา และกฎหมาย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับฉันเกี่ยวกับเธอ หน้าไบโอ.
แม้ว่าบทความนี้จะเป็นกรณีที่ชัดเจนสำหรับทั้งตัวอย่างและความแปรปรวนของประชากร แต่ก็สามารถเจาะลึกลงไปในสูตรทางสถิติที่เฉพาะเจาะจงได้
การเปรียบเทียบเชิงลึกที่เน้นความสำคัญของการวัดทางสถิติในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่แม่นยำ
สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิจัย บทความนี้จะอธิบายแนวคิดในลักษณะที่ชัดเจนและกระชับ
แน่นอนว่าการทำความเข้าใจมาตรการทางสถิติเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์และการตีความข้อมูลที่แม่นยำ
บทความนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนประชากร
บทความนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนของประชากรในบริบทการวิจัยที่หลากหลายอย่างมีประสิทธิภาพ
ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างความแปรปรวนทั้งสองประเภททำให้เข้าใจแนวคิดได้ง่ายขึ้น เขียนดี!
บทความนี้มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากและเน้นย้ำถึงการใช้งานจริงของทั้งความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนประชากร
มีการนำเสนอข้อดีและข้อเสียในทางปฏิบัติของความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนประชากรอย่างชัดเจน ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลครบถ้วน
ตารางเปรียบเทียบมีประโยชน์อย่างยิ่งในการแยกความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนตัวอย่างและความแปรปรวนประชากร
การอ่านบทความเกี่ยวกับแนวคิดทางสถิติที่เข้าใจง่ายและมีตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงเป็นเรื่องที่น่ายินดี