样本方差与总体方差：差异与比较

了解人群中的不同指标是每个研究小组的重要组成部分。为此，研究人员使用样本方差和总体方差来分析数据集的各种指标。

尽管从表面上看，这两个过程都使用代数计算公式，但它们的工作原理不同。出于这个原因，许多人对这些过程感到困惑，并将它们互换。

关键精华

1. 样本方差是从较大总体的子集或样本计算出的分散度度量，根据可用数据估计总体方差。
2. 总体方差是使用整个总体计算的离散度度量，准确表示数据集中的可变性。
3. 样本方差和总体方差的主要区别是用于计算的数据； 样本方差基于总体的一个子集，而总体方差使用整个总体。

样本方差与总体方差

人口方差是人口方差的度量，人口是研究人员关注的整个个体群体。 样本方差是作为总体子集的样本方差的度量。 它是通过与样本均值的平方差的均值得到的。

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对比表

比较参数	样本方差	人口差异
它是什么	这是一个估算过程，可以通过系统方法分析和测量任何特定样本数据的指标。	这是一个估算过程，可以通过系统方法分析和测量任何人群的指标。
	小样本数据集。	广泛的人口数据集。
使用者	各种研究小组。	政府机构。
认证的益处	它可以用有限的预算快速完成。	给出可靠的结论报告。
退税	结论报告的可靠性因样本而异。	数据收集和分析过程需要大量时间和投资。

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什么是样本方差？

样本方差是一个估计过程，可以通过系统方法分析和测量任何特定样本数据的指标。 对于分析过程，使用了各种代数计算公式。

大多数样本方差用于分析小数据集。 通常，用于样本方差目的的数据集包含大约 XNUMX 到 XNUMX 个项目的信息。 样本方差的好处是它可以占用较少的资源来收集数据和分析流程。

然而，样本方差的最大挑战是 预测; 分析报告在很大程度上取决于样本量和样本选择过程。 大数据集提供更准确的样本方差预测。

不同的研究小组在他们的工作中使用样本方差。例如，药品生产公司的许多研究人员使用一小群人的样本方差来观察药物的有效性。

 

什么是总体方差？

人口方差是一个估计过程，可以通过系统方法分析和测量任何人口的指标。 对于分析过程，需要大量的会众。

大多数人口方差用于分析大型数据集。 通常，用于总体方差目的的数据集包含有关数百万项的信息。

然而，人口方差的最大挑战是信息收集。 人口方差的数据聚合过程需要大量投资。

由于巨大的开支，大多数小型研究小组并不总是在他们的研究工作中使用人口方差。 相反，大多数政府机构使用其预算来收集数据并使用人口方差进行分析。

各种政府机构使用人口方差 分析 人口普查数据。 它帮助他们衡量公众的不同指标。

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样本方差和总体方差之间的主要区别

1. 一方面，样本方差是一个估计过程，可以通过系统方法分析和测量任何特定样本数据的指标。 另一方面，人口方差是一个估计过程，可以通过系统过程诊断和测量任何人口的指标。
2. 样本方差需要一个小样本数据集来分析过程。 它可能包含大约五到五万个项目的信息。
3. 大多数时候，不同的研究小组将样本方差用于他们的研究目的。 但大多数时候，政府机构使用人口方差来分析人口普查数据。
4. 样本方差的好处是可以用有限的预算快速完成。 另一方面，总体方差总是给出可靠的结论报告。
5. 样本方差的缺点是结论报告的可靠性因样本而异。 人口方差的责任在于数据收集和分析过程需要花费大量时间和投资。

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参考资料

1. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jmath1948/1/2/1_2_111/_article/-char/ja/

最后更新：14 年 2023 月 XNUMX 日