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주요 차이점
모집단과 표본의 주요 차이점은 모집단에 데이터 집합의 모든 요소가 포함되고 표본이 모집단에서 얻은 하나 이상의 관측치로 구성된다는 것입니다.
인구 대 표본
인구는 하나 이상의 공통된 특징을 갖는 요소로 구성된 큰 그룹을 의미합니다. 표본이라는 용어는 전체 그룹을 나타내도록 선택된 모집단의 일부일뿐입니다. 모집단은 결과를 적용 할 상위 그룹의 사람들이며 샘플은 연구에 참여하는 개인 그룹입니다. 인구는 특정 특성을 가진 사람, 단위, 사물 및 생각할 수있는 모든 것을 보여줍니다. 반대로, 표본은 모집단의 제한된 부분 집합으로, 부모 집합의 특성을 찾기 위해 체계적인 프로세스에 의해 선택됩니다. 당신은 수족관으로서의 해양 표본으로 인구를 생각할 수 있습니다.
비교 차트
| 인구 | 견본 |
| 인구는 모든 것을 구성하는 공통 특성을 가진 모든 요소의 수집과 관련이 있습니다. | 표본은 연구 참여를 위해 선택된 모집단 구성원의 하위 그룹입니다. |
| 특성 | |
| 인구는 특성상 매개 변수입니다. | 표본은 통계적 특성입니다. |
| 포함 | |
| 그룹의 모든 단위. | 소수의 인구 단위. |
| 에 집중 | |
| 특성 식별 | 인구에 대한 추론. |
| 데이터 수집 | |
| 완전한 열거 또는 인구 조사 | 샘플 설문 조사 또는 샘플링 |
| 자연 | |
| 인구 모수는 모집단의 측면을 설명하는 수치 측정 값입니다. | 샘플 통계는 샘플의 측면을 설명하는 수치 측정입니다. |
인구 란?
인구는 하나 이상의 공통된 특성을 갖는 연구중인 모든 요소의 총계를 의미합니다. 예를 들어, 파키스탄에 사는 모든 사람들이 인구를 나타냅니다. 인구는 사람에게만 국한되지 않고 동물, 사건, 사물, 건물 등을 포함 할 수도 있습니다. 어느 정도의 범위 일 수 있으며 인구의 구성 요소 또는 구성원의 수는 인구 규모라고합니다. 다른 유형의 인구는 다음과 같이 간주됩니다.
- 유한 한 인구: 모집단의 구성 요소 수가 고정되어 전체를 계산할 수있는 경우, 모집단은 유한하거나 제한되어 있다고합니다.
- 무한 인구: 모집단의 그룹 수를 계산할 수 없으므로 우주의 모든 항목을 관찰하는 것이 복잡하면 모집단이 무한대로 검사됩니다.
- 존재하는 인구: 현실에 존재하는 객체를 포함하는 인구를 존재 또는 실제 인구라고합니다.
- 가상 인구: 가정 또는 개념 인구는 가정 또는 가정에 가까워지는 인구입니다.
샘플이란 무엇입니까?
샘플이라는 단어는 연구 참여를 위해 불규칙적으로 선택된 인구의 일부 또는 섹션을 의미합니다. 표본 관찰이 집단에 대한 일반화를하기 위해 사용되므로, 표본은 모든 특성에서 모집단을 대표하고 작은 대표 표본을 생성하기 위해 편향이 없어야한다. 다시 말해서 모집단에서 선호하는 응답자는 '샘플'을 구성하고 보복을 선택하는 프로세스는 '샘플링'이라고합니다. 검사중인 단위를 샘플링 단위라고하며, 표본의 단위 수를 표본 크기라고합니다. . 통계 테스트를 수행하는 동안 표본 크기가 너무 커서 연구 대상 집단의 모든 구성원을 포함 할 수 없을 때 주로 표본이 사용되었습니다. 샘플링은 여러 가지 이유로 잘 알려져 있습니다.
- 열거보다 비용이 적게 듭니다 (전체 모집단 샘플링).
- 미래 데이터에 익숙하지 않으므로 과거를 샘플링해야합니다
- 테스트하여 일부 아이템을 파괴해야하며 모든 아이템을 파괴하고 싶지는 않습니다.
주요 차이점
- 인구는 전체 가치 또는 개인의 집합입니다. 당신은 관심이 있습니다. 표본은 모집단의 하위 단위이며 추정에 사용하는 값 세트입니다.
- 표본 관측치를 측정하는 동안 모수라고하는 모든 단위를 기반으로하는 모집단의 기능을 통계라고합니다.
- 인구 집단의 경우, 초점은 요소의 특성을 식별하는 반면, 샘플의 경우에 중요합니다. 표본이 나온 집단의 특성을 일반화하는 데 중점을 두었습니다.
- 인구는 전체 그룹의 모든 구성 요소로 구성됩니다. 반면에 모집단 중 소수의 항목 만 표본에 포함되었습니다.
- 모집단의 모든 기사에서 정보를 수집 할 때이 방법을 목록 또는 전체 수라고합니다. 반대로, 검사 된 샘플은 샘플링 방법을 사용하여 샘플로부터 정보를 수집하기 위해 수행됩니다.
결론
상기 차이에 관계없이, 샘플과 모집단이 서로 관련되어 있다는 것, 즉, 샘플이 모집단으로부터 증류되었으므로, 모집단 샘플이 존재하지 않을 수도있다. 또한 표본의 주요 목적은 모집단에 대한 정적 결론을 내리는 것이며 가능한 한 정확해야합니다. 표본의 크기가 클수록 추상화 확신의 질이 더 큽니다.
