Hva er en populasjon i statistikk?
Foto av George Rose/Getty Images
I statistikk brukes begrepet populasjon for å beskrive emnene i en bestemt studie - alt eller alle som er gjenstand for en statistisk observasjon. Befolkninger kan være store eller små i størrelse og definert av et hvilket som helst antall egenskaper, selv om disse gruppene vanligvis er definert spesifikt i stedet for vagt – for eksempel en populasjon av kvinner over 18 år som kjøper kaffe på Starbucks i stedet for en populasjon av kvinner over 18.
Statistiske populasjoner brukes til å observere atferd, trender og mønstre i måten individer i en definert gruppe samhandler med verden rundt dem, slik at statistikere kan trekke konklusjoner om egenskapene til emnene som studeres, selv om disse emnene oftest er mennesker, dyr , og planter, og til og med gjenstander som stjerner.
Betydningen av populasjoner
Australian Government Bureau of Statistics bemerker:
Det er viktig å forstå målpopulasjonen som studeres, slik at du kan forstå hvem eller hva dataene refererer til. Hvis du ikke har klart definert hvem eller hva du ønsker i befolkningen din, kan du ende opp med data som ikke er nyttige for deg.
Det er selvfølgelig visse begrensninger med å studere populasjoner, mest ved at det er sjelden å kunne observere alle individene i en gitt gruppe. Av denne grunn studerer forskere som bruker statistikk også underpopulasjoner og tar statistiske prøver av små deler av større populasjoner for mer nøyaktig å analysere hele spekteret av atferd og egenskaper til befolkningen for øvrig.
Hva utgjør en befolkning?
En statistisk populasjon er en hvilken som helst gruppe individer som er gjenstand for en studie, noe som betyr at nesten alt kan utgjøre en populasjon så lenge individene kan grupperes sammen av et felles trekk, eller noen ganger to felles trekk. For eksempel, i en studie som prøver å fastslå mener vekten av alle 20 år gamle menn i USA, vil befolkningen være alle 20 år gamle menn i USA.
Et annet eksempel vil være en studie som undersøker hvor mange mennesker som bor i Argentina, der befolkningen vil være hver person som bor i Argentina, uavhengig av statsborgerskap, alder eller kjønn. Derimot kan befolkningen i en egen studie som spurte hvor mange menn under 25 år som bodde i Argentina være alle menn som er 24 år og under som bor i Argentina uavhengig av statsborgerskap.
Statistiske populasjoner kan være så vage eller spesifikke som statistikeren ønsker; det avhenger til syvende og sist av målet for forskningen som utføres. En kubonde vil ikke vite statistikken over hvor mange røde hunnkyr han eier; i stedet vil han gjerne vite dataene om hvor mange hunnkyr han har som fortsatt er i stand til å produsere kalver. Den bonden ville ønske å velge sistnevnte som studiepopulasjon.
Befolkningsdata i aksjonDet er mange måter du kan bruke befolkningsdata på i statistikk. StatisticsShowHowto.com forklarer et morsomt scenario der du motstår fristelser og går inn i en godteributikk, hvor eieren kanskje tilbyr noen få vareprøver av produktene hennes. Du ville spist ett godteri fra hver prøve; du vil ikke spise en prøve av hvert godteri i butikken. Det vil kreve prøvetaking fra hundrevis av glass, og vil sannsynligvis gjøre deg ganske syk. I stedet forklarer det statistiske nettstedet:
«Du kan basere din mening om hele butikkens godteri på (bare) prøvene de har å tilby. Den samme logikken gjelder for de fleste undersøkelser innen statistikk. Du vil bare ta et utvalg av hele befolkningen (populasjonen i dette eksemplet vil være hele godterilinjen). Resultatet er en statistikk om den populasjonen.'
Den australske regjeringens statistikkbyrå gir et par andre eksempler, som er litt modifisert her. Tenk deg at du bare vil studere mennesker som bor i USA som er født i utlandet – et hett politisk tema i dag i lys av den opphetede nasjonale debatten om immigrasjon. I stedet så du imidlertid tilfeldigvis på alle mennesker født i dette landet. Dataene inkluderer mange personer du ikke ønsker å studere. «Du kan ende opp med data du ikke trenger fordi målgruppen din ikke var klart definert, bemerker statistikkbyrået.
En annen relevant studie kan være en titt på alle barneskolebarn som drikker brus. Du må tydelig definere målgruppen som «barneskolebarn» og «de som drikker brus», ellers kan du ende opp med data som inkluderer alle skolebarn (ikke bare elever i grunnskoleklasser) og/eller alle de som drikker brus. Inkludering av eldre barn og/eller de som ikke drikker brus vil forvrenge resultatene dine og sannsynligvis gjøre studien ubrukelig.
Begrensede ressurser
Selv om den totale befolkningen er det forskerne ønsker å studere, er det svært sjelden å kunne gjennomføre en telling av hvert enkelt medlem av befolkningen. På grunn av begrensninger av ressurser, tid og tilgjengelighet, er det nesten umulig å utføre en måling på hvert emne. Som et resultat bruker mange statistikere, samfunnsvitere og andre inferensiell statistikk , hvor forskere er i stand til å studere bare en liten del av befolkningen og fortsatt observere håndgripelige resultater.
I stedet for å utføre målinger på hvert medlem av befolkningen, vurderer forskere en undergruppe av denne populasjonen kalt en statistisk utvalg . Disse prøvene gir målinger av individene som forteller forskerne om tilsvarende målinger i populasjonen, som deretter kan gjentas og sammenlignes med forskjellige statistiske prøver for å beskrive hele populasjonen mer nøyaktig.
Populasjonsundersett
Spørsmålet om hvilke populasjonsundergrupper som bør velges er derfor svært viktig i studiet av statistikk, og det finnes en rekke forskjellige måter å velge et utvalg på, hvorav mange ikke vil gi noen meningsfulle resultater. Av denne grunn er forskere konstant på utkikk etter potensielle underpopulasjoner fordi de vanligvis oppnår bedre resultater når de gjenkjenner blandingen av typer individer i populasjonene som studeres.
Ulike prøvetakingsteknikker, for eksempel forming stratifiserte prøver , kan hjelpe med å håndtere underpopulasjoner, og mange av disse teknikkene antar at en bestemt type prøve, kalt en enkelt tilfeldig utvalg , er valgt fra befolkningen.