Diferencia entre universo poblacion y muestra

Qué es el universo en estadística

En investigación, una población no siempre se refiere a personas. Puede significar un grupo que contiene elementos de cualquier cosa que se quiera estudiar, como objetos, eventos, organizaciones, países, especies, organismos, etc.

Ejemplo: Recogida de datos de una poblaciónUn administrador de un instituto quiere analizar las notas de los exámenes finales de todos los alumnos que se gradúan para ver si hay una tendencia. Como sólo está interesado en aplicar sus conclusiones a los alumnos que se gradúan en este instituto, utiliza el conjunto de datos de toda la población.

En el caso de poblaciones más grandes y dispersas, a menudo es difícil o imposible recoger datos de cada individuo. Por ejemplo, cada 10 años, el gobierno federal de EE.UU. se propone contar a todas las personas que viven en el país mediante el Censo de EE.UU.. Estos datos se utilizan para distribuir la financiación en toda la nación.

Sin embargo, históricamente, los grupos marginados y de bajos ingresos han sido difíciles de contactar, localizar y fomentar la participación. Debido a la falta de respuestas, el recuento de la población es incompleto y está sesgado hacia algunos grupos, lo que da lugar a una financiación desproporcionada en todo el país.

Ejemplo de universo de muestra

A menudo la gente no distingue correctamente entre población y muestra. Sin embargo, es esencial en cualquier análisis estadístico, partiendo de la estadística descriptiva con diferentes fórmulas para la varianza y la desviación típica según estemos ante una muestra o una población.

Además, la rama de la estadística denominada estadística inferencial suele definirse como la ciencia que permite extraer conclusiones sobre una población a partir de las observaciones realizadas sobre una muestra representativa de dicha población. Por lo tanto, es crucial distinguir adecuadamente entre ambos conceptos. Entonces, ¿cuál es exactamente la diferencia entre población y muestra?

Una población incluye a todos los miembros de un grupo específico, todos los posibles resultados o medidas que son de interés. La población exacta dependerá del alcance del estudio. Por ejemplo, digamos que quiere saber si existe una asociación entre el rendimiento laboral y la cantidad de horas de trabajo en casa por semana en el caso concreto de los científicos de datos belgas. En este caso, la población podría ser los científicos de datos belgas. Sin embargo, si el alcance del estudio es más estrecho (por ejemplo, el estudio se centra en los científicos de datos belgas francófonos que viven a un mínimo de 30 km de su lugar de trabajo), entonces la población será más específica e incluirá sólo a los trabajadores que cumplan los criterios. La cuestión es que la población sólo debe incluir a personas a las que se apliquen los resultados.

Diferencia entre la media de la población y la de la muestra

En estadística, los datos desempeñan un papel esencial para decidir la validez del resultado. Los datos que se utilizan deben ser pertinentes, correctos y representativos de todas las clases. Aunque un mayor número de datos es bueno para obtener resultados imparciales, es crucial asegurarse de que los datos recogidos son adecuados para el problema en cuestión.

Generalmente, la población se refiere a las personas que viven en una zona concreta en un momento determinado. Pero en estadística, la población se refiere a los datos de su estudio de interés. Puede ser un grupo de individuos, objetos, eventos, organizaciones, etc. Las poblaciones se utilizan para sacar conclusiones.

Un ejemplo de población sería todo el alumnado de un centro educativo. Contendría todos los alumnos que estudian en ese centro en el momento de la recogida de datos. En función del planteamiento del problema, se recogen datos de cada uno de estos alumnos. Un ejemplo es el de los alumnos que hablan hindi entre los estudiantes de un colegio.

Si se tuvieran que recoger los mismos datos de una población mayor, por ejemplo de todo el país de la India, sería imposible sacar conclusiones fiables debido a las limitaciones geográficas y de accesibilidad, por no hablar de las limitaciones de tiempo y recursos. Faltarían muchos datos o podrían ser poco fiables. Además, debido a los problemas de accesibilidad, las tribus o pueblos marginados podrían no proporcionar datos en absoluto, lo que haría que los datos estuvieran sesgados hacia ciertas regiones o grupos.

¿Qué quiere decir la población del universo

Estimado estudiante El universo es la población entera o el total de todos los elementos sobre los que queremos reunir información, mientras que la muestra es la parte de ese universo. Cuando estudiamos el universo significa que estamos estudiando la totalidad de la cosa en sí misma mientras que cuando estudiamos la muestra estamos estudiando una parte de ese universo que tiene las características del universo. Por ejemplo, si hay 200 estudiantes en una escuela en la que se lleva a cabo una encuesta, estos 200 se consideran el universo, mientras que si seleccionamos al azar sólo 20 estudiantes para llevar a cabo el mismo estudio, se consideran una muestra. Saludos

Universo El universo es todo lo que podemos tocar, sentir, percibir, medir o detectar. Incluye seres vivos, planetas, estrellas, galaxias, nubes de polvo, luz e incluso el tiempo. … El Universo contiene miles de millones de galaxias, cada una de las cuales contiene millones o miles de millones de estrellas. El espacio entre las estrellas y las galaxias está en gran parte vacío. Muestra Una muestra se refiere a una versión más pequeña y manejable de un grupo mayor. Es un subconjunto que contiene las características de una población mayor. Las muestras se utilizan en las pruebas estadísticas cuando el tamaño de la población es demasiado grande para que la prueba incluya todos los miembros u observaciones posibles. Una muestra debe representar a la población en su conjunto y no reflejar ningún sesgo hacia un atributo específico.

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