Perbedaan antara sampel dan populasi

Sampel vs populasi

Populasi dan sampel adalah dua istilah penting dalam 'statistik' subjek. Secara sederhana, populasi adalah koleksi barang terbesar yang kami minati untuk dipelajari, dan sampel adalah subset dari suatu populasi. Dengan kata lain, sampel harus mewakili populasi dengan jumlah item yang lebih sedikit tetapi cukup. Satu populasi dapat memiliki beberapa sampel dengan ukuran yang berbeda.

Sampel

Sampel dapat terdiri dari dua atau lebih item yang telah dipilih dari populasi. Ukuran serendah mungkin untuk sampel adalah dua dan tertinggi akan sama dengan ukuran populasi. Ada beberapa cara untuk memilih sampel dari suatu populasi. Secara teoritis, memilih 'sampel acak' adalah cara terbaik untuk mencapai kesimpulan yang akurat tentang populasi. Jenis sampel ini juga disebut sampel probabilitas, karena setiap item dalam populasi memiliki kesempatan yang sama untuk dimasukkan dalam sampel.

Teknik 'Pengambilan Sampel Acak Sederhana' adalah teknik pengambilan sampel acak paling terkenal. Dalam hal ini, item yang akan dipilih untuk sampel dipilih secara acak dari populasi. Sampel seperti itu disebut 'sampel acak sederhana' atau SRS. Teknik populer lainnya adalah 'pengambilan sampel sistematis'. Dalam hal ini, item untuk sampel dipilih berdasarkan urutan sistematis tertentu.

Contoh: Setiap orang ke -10 dari antrian dipilih untuk sampel.

Dalam hal ini, urutan sistematis adalah setiap orang ke -10. Ahli statistik bebas untuk mendefinisikan urutan ini dengan cara yang bermakna. Ada teknik pengambilan sampel acak lainnya seperti pengambilan sampel cluster atau pengambilan sampel bertingkat, dan metode pemilihan sedikit berbeda dari yang di atas.

Untuk tujuan praktis, sampel non acak seperti sampel kenyamanan, sampel penilaian, sampel bola salju dan sampel purposive dapat digunakan. Terlebih lagi, item yang dipilih untuk sampel non acak berkaitan dengan kesempatan. Faktanya, setiap item populasi tidak memiliki kesempatan yang sama untuk dimasukkan dalam sampel non acak. Jenis sampel ini juga disebut sampel non probabilitas.

Populasi

Kumpulan entitas apa pun, yang menarik untuk diselidiki secara sederhana didefinisikan sebagai 'populasi.'Populasi adalah dasar untuk sampel. Setiap set objek di alam semesta dapat menjadi populasi, berdasarkan deklarasi studi. Secara umum, suatu populasi harus relatif besar dalam ukuran dan sulit untuk menyimpulkan beberapa karakteristik dengan mempertimbangkan barang -barangnya secara individual. Pengukuran yang akan diselidiki dalam populasi disebut parameter. Dalam praktiknya, parameter diperkirakan dengan menggunakan statistik yang merupakan pengukuran sampel yang relevan.

Contoh: Saat memperkirakan tanda matematika rata -rata 30 siswa di kelas dari tanda matematika rata -rata 5 siswa, parameternya adalah tanda matematika rata -rata kelas. Statistiknya adalah tanda matematika rata -rata 5 siswa.

Sampel vs populasi

Hubungan yang menarik antara sampel dan populasinya adalah bahwa populasi dapat ada tanpa sampel, tetapi, sampel mungkin tidak ada tanpa populasi. Argumen ini lebih lanjut membuktikan bahwa sampel tergantung pada populasi, tetapi yang menarik, sebagian besar kesimpulan populasi tergantung pada sampel. Tujuan utama sampel adalah untuk memperkirakan atau menyimpulkan beberapa pengukuran populasi seakurat mungkin. Akurasi yang lebih tinggi dapat disimpulkan dari hasil keseluruhan yang diperoleh dari beberapa sampel dari populasi yang sama daripada dari satu sampel. Hal penting lainnya untuk diketahui adalah, saat memilih lebih dari satu sampel dari populasi satu item juga dapat dimasukkan dalam sampel lain. Kasing ini dikenal sebagai 'Sampel dengan Penggantian'. Lebih jauh lagi, menginvestasikan pengukuran populasi yang relevan dari sampel dan mendapatkan output yang hampir sama adalah peluang emas untuk menghemat nilai biaya dan waktu.

Sangat penting untuk mengetahui bahwa, ketika ukuran sampel meningkat, keakuratan estimasi untuk parameter populasi juga meningkat. Secara logis, untuk memiliki perkiraan yang lebih baik untuk populasi, ukuran sampel tidak boleh terlalu kecil. Selanjutnya, sampel acak juga harus dianggap memiliki perkiraan yang lebih baik. Oleh karena itu, sangat penting untuk memperhatikan ukuran dan keacakan sampel untuk menjadi representatif untuk mendapatkan perkiraan terbaik bagi populasi.