População alvo

Neste artigo explicamos qual é a população-alvo nas estatísticas. Assim, você encontrará a definição de população-alvo, exemplos de populações-alvo e qual a diferença entre a população-alvo e uma amostra de estudo.

Qual é a população-alvo?

Nas estatísticas, a população-alvo é o conjunto de indivíduos que se deseja investigar. Ou seja, a população-alvo é constituída por todas as pessoas, animais ou objetos sobre os quais deve ser realizado um estudo estatístico.

Assim, todos os elementos que compõem uma população-alvo apresentam determinadas características em comum, o que permite que sejam definidos como um grupo.

A noção de população-alvo também é conhecida como população de estudo ou população estatística .

Por outro lado, o tamanho da população (ou tamanho da população) refere-se ao número total de elementos que compõem a população-alvo. Embora às vezes não seja possível saber exatamente o tamanho exato da população-alvo.

Exemplos de população-alvo

Uma vez vista a definição da população-alvo, nesta secção veremos vários exemplos de populações-alvo para melhor compreender o seu significado.

Um exemplo básico, quando é realizado um estudo estatístico sobre as notas obtidas pelos alunos de uma turma ao longo de um ano, os alunos dessa turma constituem a população-alvo.

Outro exemplo, se quiser fazer uma análise estatística da qualidade das peças produzidas numa fábrica ao longo de um período de tempo, todas as peças produzidas por esta fábrica durante esse período constituem a população alvo, uma vez que são estes os elementos que são estudados. .

Os habitantes de um território também constituem uma população-alvo quando são realizadas estatísticas sobre esse território. Por exemplo, ao calcular a esperança de vida de um país, a população desse país representa a população alvo do estudo estatístico.

População-alvo e amostra estatística

A seguir, veremos como a população-alvo e a amostra de uma análise estatística diferem, uma vez que são dois conceitos estatísticos importantes.

Nas estatísticas, a diferença entre a população-alvo e a amostra é a proporção relativa ao número total de elementos do estudo. A população alvo são todos os elementos sobre os quais o estudo é realizado, contudo a amostra estatística representa apenas parte de todos os elementos do estudo.

O tamanho da amostra é, portanto, sempre menor ou igual ao tamanho da população-alvo.

Normalmente, para estudar estatisticamente a população-alvo, não são retirados dados de cada elemento da população, mas sim uma amostra representativa, o estudo é realizado na amostra e depois os resultados são extrapolados para toda a população. população.

Por exemplo, quando você deseja realizar uma pesquisa de mercado, você não entrevista todos os interessados no produto, mas sim uma pesquisa por amostragem e uma pesquisa de mercado com os dados coletados.

Tenha em mente que o tamanho da amostra de um estudo estatístico não é fácil de determinar, pois quanto maior o tamanho da amostra, melhor representará a população, mas quanto maior for o tamanho da amostra, mais complicada será a sua análise. serão necessários mais recursos e mais dinheiro. Você pode ver mais informações sobre este tópico aqui:

População-alvo e amostragem

Nas estatísticas, a amostragem é o processo pelo qual a amostra da população-alvo é selecionada. Em outras palavras, amostragem é um método pelo qual é selecionado o grupo de indivíduos da população-alvo que participarão do estudo estatístico.

Como você pode imaginar, a amostragem é muito importante na realização de pesquisas estatísticas, uma vez que a amostra selecionada deve ser fiel à população-alvo e representar corretamente as características da população-alvo. Logicamente, se a análise for realizada numa amostra cujas características são diferentes das da população-alvo, as conclusões tiradas do estudo serão erradas.

Por exemplo, quando se deseja investigar uma eleição, deve-se ter cuidado especial na seleção dos entrevistados. Bem, se você perguntar apenas a pessoas que pensam como você, os resultados das pesquisas serão muito diferentes dos resultados reais das eleições. Portanto, é importante escolher o método de amostragem apropriado para obter uma amostra representativa.