모집단 및 표본

이 기사에서는 통계에서 모집단과 표본의 차이점을 설명합니다. 따라서 통계 조사의 모집단과 표본이 무엇인지, 그리고 개념을 완전히 동화시킬 수 있는 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다.

도시

통계에서 모집단은 통계 연구가 의도하는 유사한 특성을 가진 요소 집합입니다.

이 개념은 통계적 모집단, 목표 모집단 또는 연구 모집단이라고도 할 수 있습니다.

모집단은 반드시 사람의 집합일 필요는 없지만 조사하려는 불량 제품 그룹일 수도 있고 조사하려는 동물 그룹일 수도 있다는 점을 명심하십시오. 즉, 인구는 유사한 요소들의 집합으로 구성됩니다.

그런 다음 인구 규모 라고도 하는 인구 규모는 연구할 그룹의 전체 요소 수로 구성됩니다.

견본

표본 (또는 통계 표본)은 통계 모집단의 개인 그룹입니다. 즉, 통계에서 표본은 실제로 통계 연구가 수행되는 모집단의 일부입니다.

예를 들어 선거 조사를 실시할 때 통계 표본은 질문을 받은 모든 사람으로 구성됩니다.

일반적으로 연구를 하려고 할 때 스터디 그룹을 구성하는 모든 요소를 연구할 수는 없습니다. 이전 예와 마찬가지로 선거에서 투표한 모든 사람을 조사하는 것은 불가능합니다. 따라서 일반적으로 연구 그룹의 일부만 분석하고 그 결과를 전체 그룹에 추정하기 위해 표본을 선택합니다.

따라서 표본 크기(또는 표본 크기)는 연구 표본을 구성하는 개인의 수입니다.

모집단과 표본의 차이

통계에서 모집단과 표본의 차이는 연구의 전체 요소 수에 대한 비율입니다. 모집단은 연구가 수행되는 요소의 집합인 반면, 표본은 모집단의 일부이며 통계적 기법으로 연구되는 개인 그룹입니다.

따라서 표본 크기는 항상 모집단 크기보다 작거나 같습니다.

예를 들어, 기업이 판매하는 식품의 품질에 대한 통계적 연구를 수행할 때, 모집단은 해당 기업이 판매하는 모든 식품으로 구성되고, 표본은 연구를 수행하기 위해 분석된 식품만으로 구성됩니다.

논리적으로 회사가 판매하는 모든 제품 단위에 대한 통계 분석을 수행하는 것은 불가능합니다. 따라서 일반적으로 단위 샘플은 무작위로 선택되며 선택된 단위만 품질 관점에서 검사됩니다. 그런 다음 추론 통계 기법을 사용하여 표본을 통해 얻은 결과를 전체 모집단에 대해 추정할 수 있습니다.

인구, 표본, 개인 및 성격

마지막으로 모집단, 표본, 개인, 성격의 통계적 개념에는 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다.

• 인구(Population): 통계 연구를 수행하려는 유사한 특성을 가진 요소 집합입니다.
• 표본: 통계 연구가 수행되는 모집단의 일부.
• 개인(Individual): 인구를 구성하는 각 요소.
• 성격: 인구 집단의 모든 개인이 소유하고 있으므로 통계 연구의 대상이 될 수 있는 각각의 특성입니다.

예를 들어, 한 국가의 모든 사람의 발 크기에 대한 통계적 연구를 수행하면 인구는 해당 국가에 거주하는 모든 사람입니다. 그러나 한 국가에 많은 사람들이 살고 있기 때문에 모든 사람에게 발 크기를 물을 수는 없지만 20%의 사람들에게만 물어볼 것이며 이것이 연구 표본을 구성합니다. 마찬가지로, 각 국가의 주민은 연구에서 개인을 대표합니다. 그리고 마지막으로 연구의 성격은 사람의 발 크기이다.

인구, 표본 및 표본 추출

통계에서 샘플링은 모집단에서 샘플을 선택하는 프로세스입니다. 즉, 샘플링은 통계 연구를 수행하기 위해 개인 그룹을 선택하는 방법입니다.

예를 들어, 샘플링을 수행하는 한 가지 방법은 무작위로 개인을 선택하는 것입니다. 따라서 통계적 모집단의 규모를 연구하려면 단순 무작위 샘플링을 통해 연구 표본을 선택할 수 있습니다.

모집단을 샘플링하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 장점과 단점이 있습니다. 통계에는 어떤 종류의 표본추출이 있는지, 통계연구의 특성에 따라 어떤 표본추출법을 사용해야 하는지 알아보려면 다음 링크를 클릭하세요.