- 1. Diferença entre uma população e uma amostra Caro aluno, para entender os fundamentos para testes de hipóteses e outros tipos de estatísticas inferenciais é importante entender a diferença entre amostra e população. Nem sempre é conveniente ou possível examinar todos os membros de uma população inteira. Por exemplo, não é prático para contar os amassados em todas as maçãs colhidas em um pomar.
- 2. No entanto, é possível, contar os amassados em um conjunto de maçãs tomadas a partir dessa população. Este subconjunto de população é chamado de uma amostra. Por exemplo, pode-se contar o número de maçãs amassadas em uma amostra aleatória e, em seguida, usar um teste de hipóteses para estimar a percentagem de todas as maçãs que têm amassados.
- 3. Uma população é um conjunto de pessoas, itens ou eventos sobre os quais você quer fazer inferências. Uma amostra é um subconjunto de pessoas, itens ou eventos de uma população maior que se coleta e analisa para fazer inferências.
- 4. O que fazer inferências? A Inferência Estatística consiste de procedimentos para fazer generalizações sobre as características de uma população a partir da informação contida na amostra. Exemplo: Suponha que sementes geneticamente similares sejam selecionadas ao acaso e cultivadas em um ambiente enriquecido (tratamento) ou sob condições padrão (controle). Após determinado período de tempo, as plantas são cortadas, secas e pesadas.
- 5. Interessa ao pesquisador verificar se existe efeito de tratamento e qual a magnitude deste efeito. Esta pergunta será respondida com base na informação amostral. O pesquisador deseja saber qual o melhor tratamento para a população, e não saber apenas o que aconteceu em suas amostras. Ele deseja generalizar, fazer inferências para a população.
- 6. Para representar bem a população, uma amostra deve ser colectada aleatoriamente e ser adequadamente grande. Se a amostra é aleatória e grande o suficiente, pode-se usar as informações colectadas a partir da amostra para fazer inferências sobre a população.
Fonte
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A diferença entre a população e a amostra não é por vezes clara para alguns investigadores, tornando ainda mais difícil esclarecer e decidir os métodos de amostragem a aplicar.
A População teórica (ou universo estatístico) corresponde assim todo o conjunto de indivíduos com uma caraterística comum que se submete a um estudo estatístico. A Amostra é um subconjunto representativo da população, criteriosamente escolhido, sobre o qual incide a observação.
Na maioria dos estudos de psicologia e ciências sociais, procura-se desenvolver teorias e explicações que sejam generalizáveis para todos os humanos, ou grupos de humanos, ou seja, para a populações. Na prática teremos ainda de selecionar, dentro da população teórica, a população do estudo, por motivos de logística sobretudo.
Por exemplo, podemos considerar uma População Teórica de 10 milhões de portugueses, mas muitas vezes precisamos de recorrer a grupos mais restritos e que possam ser facilmente acedidos – a este grupo designamos por População do Estudo, como por exemplo o grupo dos portugueses residentes em Lisboa e Vale do Tejo. Este exemplo é ilustrado na figura seguinte.
Fonte: João Marôco (2011). Análise Estatística com o SPSS Statistics, 5ª edição. Pero Pinheiro, Report Number Edições, p. 9. |
Depois de identificada a população do estudo é ainda necessário definir como vão ser selecionados os sujeitos ou objetos que constituem a Amostra, ou seja, que tipo de Amostragem vai ser feita – vão ser selecionados todos os indivíduos, vão ser selecionados alguns indivíduos ao acaso? Através da internet, ou nas escolas?
O processo de amostragem deve ser analisado e ponderado mediante vários fatores. A(s) amostra(s) deve(m) ser constituída(s) de forma que as conclusões obtidas a partir da caraterização da amostra – o objeto da Estatística Descritiva – sejam generalizáveis para a População Teórica, ou seja, as amostras têm de ser representativas das populações sob estudo. Este processo de generalização das conclusões obtidas pelo estudo da amostra para a população designa-se por Estatística Inferencial – estas duas dimensões da Análise Estatística podem ser entendidas no post anterior “Introdução ao Estudo de Estatística“.
A principal diferença entre população e amostra é que uma população inclui todos os elementos de um conjunto de dados e uma amostra consiste em uma ou mais observações extraídas da população.
População vs. amostra
A população implica um grande grupo constituído por elementos que têm pelo menos uma característica comum. O termo amostra, que nada mais é do que uma parte da população que é selecionada para representar todo o grupo. A população é o grande grupo de pessoas ao qual seus resultados se aplicarão, enquanto a amostra é o grupo de pessoas que participam de seu estudo. A população ilustra a totalidade de pessoas, unidades, objetos e qualquer coisa concebível que tenha certas propriedades. Em vez disso, a amostra é um subconjunto limitado da população, que é escolhido por um processo sistemático, para aprender as características do conjunto pai. Você pode pensar na população como a amostra do oceano como um aquário.
Quadro comparativo
População | Amostra |
A população refere-se ao conjunto de todos os elementos que possuem características comuns, o que inclui tudo. | Uma amostra é um subgrupo dos membros da população escolhidos para participar do estudo. |
Característica | |
A população é um parâmetro na característica. | A amostra é uma estatística na propriedade. |
Inclui | |
cada unidade do grupo. | Apenas um punhado de unidades populacionais. |
Focar em | |
Identifique as características. | Faça inferências sobre a população. |
Coleta de dados | |
Enumeração ou Censo Completo | Amostragem ou inquérito por amostragem |
Natureza | |
Parâmetros populacionais são medidas numéricas que descrevem um aspecto de uma população. | Estatísticas de amostra são medidas numéricas que descrevem um aspecto de uma amostra. |
O que é a população?
População significa o total de todos os elementos em estudo que possuem uma ou mais características comuns; por exemplo, todas as pessoas que vivem no Paquistão representam a população. A população não se limita apenas a pessoas, mas também pode conter animais, eventos, objetos, edifícios, etc. Pode ser de qualquer extensão, e o número de componentes ou membros de uma população é conhecido como tamanho da população. Os diferentes tipos de população considerados em:
- População finita : Quando o número de componentes da população é fixo e, portanto, é possível contá-lo em sua totalidade, diz-se que a população é finita ou confinada.
- População infinita – Quando o número de grupos em uma população é incontável e, portanto, é complexo observar todos os elementos do universo, a população é examinada como infinita.
- População existente : A população que contém objetos que realmente existem é chamada de população existente ou real.
- População hipotética : A população hipotética ou conceitual é a população que rende hipoteticamente ou supostamente.
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O que é uma amostra?
A palavra amostra refere-se a uma parte ou parcela da população escolhida irregularmente para participar do estudo. A amostra preferencial deve ser tal que represente a população em todas as suas características, e deve ser livre de vieses, de modo a produzir uma amostra representativa pequena, pois as observações da amostra são utilizadas para fazer generalizações sobre a população. Em outras palavras, os respondentes preferenciais fora da população constituem uma ‘amostra’, e o processo de seleção dos entrevistados é conhecido como ‘amostragem’. As unidades que estão sendo examinadas são chamadas de unidades de amostragem, e o número de unidades em uma amostra é chamado de tamanho da amostra. Ao realizar testes estatísticos, As amostras são usadas principalmente quando o tamanho da amostra é muito grande para incluir todos os membros da população em estudo. A amostragem é bem conhecida por vários motivos:
- É mais barato que uma enumeração (amostragem de toda a população)
- não tem adeptos de dados futuros, por isso deve amostrar o passado
- você tem que destruir alguns itens testando-os e você não quer destruir todos eles
Principais diferenças
- A população é o conjunto completo de valores ou indivíduos; você está interessado. A amostra é uma subunidade da população e é o conjunto de valores que você usa na sua estimativa.
- A característica da população baseada em todas as unidades é chamada de parâmetro, enquanto a medida observacional da amostra é chamada de estatística.
- Com população, a abordagem é identificar as características dos elementos enquanto no caso da amostra; o foco colocado na generalização das características da população de onde provém a amostra.
- A população é composta por todos os componentes de todo o grupo. Por outro lado, apenas alguns elementos da população incluídos em uma amostra.
- Quando as informações são coletadas em todos os itens da população, o método é conhecido como lista completa ou contagem. Pelo contrário, a amostra examinada é feita para coletar informações da amostra usando o método de amostragem.
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Conclusão
Independentemente das diferenças acima, também é real que a amostra e a população estão relacionadas entre si, ou seja, a amostra foi destilada da população, portanto, exceto a amostra populacional, ela pode não sobreviver. Além disso, o principal objetivo da amostra é tirar uma conclusão estática sobre a população, e isso também seria o mais preciso possível. Quanto maior o tamanho da amostra, maior a qualidade da convicção de abstração.