总体与样本的区别

人口定义

人口，最简单的形式是指在调查范围内具有一个或多个共同特征的全体事物。例如，印度全境的人口。除了指个人，"人口"这个词还可以用来描述物体、事件、结构等。

人口规模是一个地区居住的总人数。例如，如果印度有1亿公民，那么其人口就是N。人口的大小可以任意。

以下将讨论各种人口类型

有限人口

当人口的组成部分的总体数量是固定的，可以全部统计时，该人口被认为是有限的。

无限人口

当人口中的单位数量太多而无法测量，以至于无法看到世界上所有的事物时，则认为该人口是无限的。

现存人口

“现存人口”一词指的是真实的人类和生物。

假设人口

只存在于头脑中的人口被称为假设人口或想象人口。

示例

• 糖厂的总雇员人数。
• 特定制造商生产的自行车数量。
• 某个区域的蚊子数量。
• 印度纳税公民的数量。

样本

“样本”是指为参与研究而随机选择的人口的一部分。选择的样本应该是能够代表人口的所有特征的，并且应该是无偏的，以便提供一个微小的横截面，因为样本的观测值用于推断人口的普遍结论。

换句话说，“样本”包括从人口中选出的受访者，而受访者的选择被称为“抽样”。样本中的单位数量称为样本量，而被调查的单位称为抽样单位。

在大多数统计检验进行时，当样本量太大而无法包含整个被检查的人口时，就会使用样本。

人口与样本的对比

样本和人口之间的重要区别

以下原因使得样本和人口的区别更加清晰

• 人口是宇宙中具有共同属性的全体元素的总和。样本是指为研究而选出的人口成员的子集。
• 整个群体中的每个成员都包含在人口中。另一方面，样本只包含人口的一小部分。
• 样本观测值的度量称为统计量，而基于所有单位的人口特征称为参数。
• 当从每个群体单位收集数据时，该过程被视为对整个群体的普查。相比之下，抽样调查是使用抽样技术来收集群体数据。
• 在人口中，重点是识别组成元素的特征。然而，在样本中，重点是根据样本是从中抽出的元素来推断人口的普遍结论。

结论

尽管有上述区别，但样本和人口的关系是，样本是从人口中抽取的；因此，没有人口，样本可能就不存在。此外，样本的主要目标是尽可能精确地得出关于人口的统计结论。样本的大小越大，概括的准确性就越高。

人口和样本常见问题解答

问题 1: 样本人口的局限性是什么？

答案: 抽样方法需要通过有限的选择来改进，这会导致我们做出错误的推断。当抽样方法被滥用时，就会产生偏差。选择不当的大样本可能不如精心选择的小样本可靠。

问题 2: 如何判断一组数据是人口还是样本？

答案: “人口”描述的是您想要从中得出结论的完整人群。“样本”是指您将从中收集数据的总体。

问题 3: 样本总是代表人口吗？

答案: 研究人员和统计学家使用样本来代表人口并收集数据。样本在对人口进行有意义的推断和代表人口方面很有用。由于样本是人口的一部分，因此它们总是小于它们所代表的人口。