통계적 인구

이번 포스팅에서는 통계적 모집단이 무엇인지 설명하겠습니다. 통계적 모집단의 몇 가지 예, 존재하는 다양한 유형의 모집단, 마지막으로 통계에서 모집단과 표본의 차이점을 찾을 수 있습니다.

통계적 모집단이란 무엇입니까?

통계에서 모집단은 통계 연구가 수행하려는 유사한 특성을 가진 요소 집합입니다.

이 개념은 통계적 인구 또는 간단히 인구라고 혼용될 수 있습니다.

다음으로, 모집단 크기 라고도 하는 모집단 크기는 연구하려는 그룹의 총 요소 수입니다.

통계적 모집단의 예

통계적 인구의 정의를 고려하여 그 의미를 더 잘 이해하기 위해 인구의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어, 한 학급의 학생들이 1년 동안 얻은 성적에 대한 연구를 수행할 때 해당 학급의 학생들은 연구의 통계적 모집단을 구성합니다.

또 다른 예를 들어, 특정 기간 동안 공장에서 생산된 부품의 품질에 대한 통계 분석을 수행하려는 경우 이 기간 동안 이 공장에서 생산된 모든 부품이 연구 대상 인구를 구성합니다.

마지막으로, 예를 들어 국가의 기대 수명을 계산할 때와 같이 해당 영토에서 통계가 수행되는 경우 해당 지역의 주민도 통계 인구이며, 해당 국가의 주민은 연구의 통계 인구를 나타냅니다.

통계적 모집단의 유형

통계 모집단에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 유한 통계 모집단 : 요소 수가 유한한 모집단, 즉 셀 수 있는 모집단입니다.
• 무한 통계 모집단 : 요소 수가 무한한, 즉 끝이 없는 모집단.

예를 들어, 하루 동안 도로를 주행하는 자동차의 수는 매우 크더라도 셀 수 있으므로 유한한 인구를 구성합니다. 대신, 우주에 있는 행성의 수는 아직 모든 행성이 발견되지 않아 셀 수 없기 때문에 무한한 인구를 구성합니다.

통계적 모집단 유형을 그룹화하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 변수에 따라 정성적 모집단과 양적 모집단으로 나눌 수도 있다는 점을 명심해야 합니다. 그러나 일반적으로 유한한 인구와 무한한 인구를 크게 분류합니다.

통계적 모집단 및 표본

마지막으로 모집단과 표본이라는 개념이 일반적으로 함께 사용되는 두 가지 용어이기 때문에 통계에서 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

통계에서 모집단과 표본의 차이는 연구의 전체 요소 수에 대한 비율입니다. 통계적 모집단은 연구가 수행되는 모든 요소이지만 통계 표본은 연구의 모든 요소의 일부입니다.

따라서 표본의 크기는 항상 모집단의 크기보다 작거나 같습니다.

통계 표본은 모집단의 하위 집합이라고도 할 수 있습니다.

일반적으로 인구를 통계적으로 연구하려면 인구의 각 요소에서 데이터를 가져오는 것이 아니라 대표 표본을 선택하고 표본에 대해 연구를 수행한 다음 결과를 전체 인구에 추정합니다. 인구.

예를 들어, 시장조사를 하고자 할 때, 귀하의 제품에 관심이 있는 모든 사람에게 묻지 않고, 일부만 조사하고 수집된 데이터로 시장을 조사합니다.

통계 연구의 표본 크기(표본 크기)는 결정하기가 쉽지 않습니다. 표본 크기가 클수록 모집단을 더 잘 대표하지만 표본 크기가 클수록 분석이 더 복잡해지기 때문입니다. 될거야. 그러므로 더 많은 자원과 돈이 필요할 것입니다.