Популяция против выборки: различия и то, как они работают вместе

17 мая 2021 г.

Область статистики опирается на данные, чтобы получить представление об определенных наборах данных, два из которых — совокупность и выборки. Данные являются ключом к точному анализу бизнес-операций, маркетинговых компаний и правительств. Чтобы понять, как данные влияют на рекламу и маркетинг, важно знать разницу между популяцией и выборкой. В этой статье мы объясним, что такое популяции и выборки, опишем основные различия и проиллюстрируем, как они работают вместе.

Что такое население?

Популяция – это целая группа, предназначенная для анализа или изучения. Точная численность населения зависит от области исследования или опроса и данных, на сбор которых направлено исследование. Популяции включают только тех членов, на которых повлияли результаты исследования.

Параметры представляют собой измерение целых популяций и сообщаются в виде среднего значения и стандартного отклонения. Среднее вычисляет среднее или среднее значение ответов или результатов члена совокупности на опрос или исследование. Стандартное отклонение учитывает различия в точках данных, поскольку они относятся к среднему значению. Анализ результатов выявляет тенденции или различия среди населения, данные, которые обеспечивают основу для маркетинговых стратегий.

Важно помнить, что население не всегда относится к людям и может включать:

• Объекты

• События

• Организации

• Страны

• Разновидность

• Организмы

Примеры населения:

• Все кофейни в 20-мильном периметре

• Выпускники старшеклассников округа Хендерсон

• Олимпийские чемпионы из европейских стран

• Косатка-резидент на северо-западе Тихого океана

Что такое образец?

Выборка — это подмножество, взятое непосредственно из генеральной совокупности. Выборки — это определенные группы, участвующие в опросе или исследовании, и представители населения. Выборки всегда меньше генеральной совокупности, но всегда представляют ее. Они служат для дальнейшего сужения популяции и/или определения поведения популяции на основе статистического анализа данных.

В то время как параметры определяют совокупность, статистика определяет характеристики измерений выборки. Обоснованные предположения обо всем населении являются результатом анализа статистики. Выборки полезны при определении того, как ориентироваться на определенный сегмент населения. Выбор образца, хотя и сложный, происходит с использованием одного из двух основных методов:

Вероятностная выборка

Это процесс случайного выбора участников, поэтому выборка представляет все население без предвзятости. Вероятностная выборка снижает риск исключения части выборки и направлена ​​на точное представление генеральной совокупности. Клинические испытания обычно используют этот метод, так что случайная выборка позволяет изучить разнообразную группу.

Невероятностная выборка

В этом более распространенном методе образцы должны соответствовать определенным критериям, связанным с местоположением, возрастом, расстоянием, полом или аналогичными условиями. Хотя маловероятностные выборки означают более быстрый доступ к данным, они представляют собой проблему для точного измерения фактической совокупности. Изучение нескольких образцов решает большинство проблем с точностью.

Примеры образцов:

• * Кофейни в радиусе 20 миль, которые открываются в 6:00 и продают бутерброды на завтрак.

• Выпускники округа Хендерсон со средним баллом 3,5 и выше

• Золотые медалисты Олимпийских игр Европы в возрасте до 25 лет, тренировавшиеся в других странах.

• Жительница штата Вашингтон косатка, родившая за последние три года

Различия между популяцией и выборкой

Хотя и те, и другие нацелены на получение результатов, популяции и выборки служат разным целям. Совокупность служит для идентификации выборок, которые предоставляют данные, которые приносят пользу совокупности. Изучение населения дает представление о поведении всей группы, а выборки помогают вам ориентироваться на потребителя, который с наибольшей вероятностью купит ваш продукт или услугу. Популяции и выборки различаются:

Использовать

Точный анализ всей популяции сталкивается с трудностями из-за размера популяции или ее доступности. Например, из-за трудностей, связанных с идентификацией и определением местонахождения, анализ всей популяции любителей кофе может оказаться нецелесообразным. Однако популяции выделяют более мелкие сегменты для дальнейшего изучения с целью определения тенденций, маркеров или моделей поведения.

Выборка пьющего кофе населения в пределах определенной границы представляет собой сегмент для изучения как представление населения. Таким образом, вы можете изучить выборку определенных потребителей кофе в возрасте от 18 до 45 лет, которые употребляют кофе со льдом. В некоторых случаях использование нескольких выборок сегментирует совокупность для более широкого и всеобъемлющего анализа.

Пример:

Исследование численности женщин, поступающих на рынок труда в Соединенных Штатах, могло бы предоставить данные, которые выявляют определенную тенденцию в отношении конкретных женщин. Образцы дополнительно анализируют население, чтобы обнаружить сходство. Разнообразие образцов может включать:

• Женщины, входящие в состав рабочей силы в возрасте от 16 до 20 лет

• Женщины, входящие в состав рабочей силы в возрасте от 20 до 50 лет

• Женщины начинают новую карьеру

Размер

Размер совокупности всегда больше, так как это целое множество, содержащее каждого члена указанной совокупности. Популяции могут быть настолько большими, что ими трудно управлять. Выборка — это подмножество генеральной совокупности, меньшее по размеру и легко контролируемое. Такие факторы, как возможность ошибки, уменьшаются с увеличением размера выборки и обеспечивают более точное представление всего населения.

Пример:

Онлайн-исследование лечения охватывает большую группу людей, страдающих одним и тем же заболеванием. Из-за обширного характера Интернета и количества участников отслеживание населения является сложной задачей. Вместо этого разделение населения на выборки создает статистические данные, используемые для обоснованных предположений о населении в целом.

Преимущества использования данных о населении

Анализ всего набора лучше всего работает, когда популяции малы и легкодоступны. Члены должны быть готовы предоставить доступ и сотрудничать для сбора точных данных. Нет необходимости в сегментации, когда исследования небольших групп населения собирают достаточно данных для получения однозначных результатов. Анализ населения приводит к отчетам об общем мнении и предполагает, что результаты представляют всю группу.

Данные о населении помогают определить общее представление о вашем идеальном клиенте. Эти данные могут дать вам общее представление, которое вы можете разделить на образцы для углубленного анализа.

Преимущества использования демонстрационных данных

Выборка работает лучше всего, когда популяции настолько велики, что могут затормозить сбор отдельных данных. Образцы могут быть практичным и более эффективным методом сбора данных и получения результатов гораздо раньше, что особенно важно в критических исследованиях. Выборка экономит деньги из-за меньшего количества участников, меньших расходов на оборудование или лабораторию и более низких затрат на исследования. Базы данных меньшего размера упрощают и удешевляют управление образцами.

Большие или множественные выборки населения обеспечивают точное статистическое представление всего населения. Эти данные предоставляют подробную информацию об идеальном потребителе, поэтому вы можете нацеливать рекламу или создавать контент, соответствующий интересам этого рынка.

Как популяции и выборки работают вместе?

Выборки возможны только с популяцией. Чтобы выборка точно представляла совокупность, она соответствует стандартам качества и подвергается проверке гипотез, чтобы определить, отличаются ли статистические данные выборки от параметров совокупности. В совокупности результаты могут сформировать полное представление о популяции для разработки эффективных маркетинговых стратегий и тактик продаж или расширения вашего присутствия на рынке.

Пример:

Компания Main Street Ice Cream планирует расшириться до следующего округа и открыть пять магазинов мороженого. Чтобы определить потенциальных клиентов и целесообразность открытия пяти магазинов, компания проводит опрос потребителей мороженого в соседнем округе. Результаты показывают, что люди в возрасте от 18 до 40 лет обычно покупают мороженое на вынос, в то время как люди в возрасте от 50 до 70 лет предпочитают наслаждаться своим рожком в магазине.

Компания идентифицирует образцы населения и направляет их вопросы этим потребителям для дальнейшего выявления предпочтений. Результаты помогают компании принять решение об открытии трех магазинов вместо пяти и предложить уличных продавцов мороженого большинству покупателей на вынос.