인구 란?
통계에서 모집단은 통계 표본이 추출되는 전체 풀입니다. 인구는 사람, 사물, 사건, 병원 방문 또는 측정의 전체 그룹을 가리킬 수 있습니다. 따라서 집단은 공통된 특징에 의해 함께 그룹화 된 피험자의 총체적 관찰이라고 할 수 있습니다.
표본과 달리 모집단에 대한 통계 분석을 수행 할 때보고 할 표준 오류가 없습니다. 즉, 이러한 오류는 표본을 사용하여 추정치가 실제 모집단 값에서 얼마나 벗어날 수 있는지 분석가에게 알리기 때문입니다. 그러나 당신이 진정한 인구와 일하고 있기 때문에 당신은 이미 진정한 가치를 알고 있습니다.
유엔은 7 월 11 일을 세계 인구의 날로 지정했습니다.
인구의 기초
모집단은 통계학자가 연구의 주제에 대한 결론을 내리기 위해 사용하는 그룹 내의 여러 특성으로 정의 할 수 있습니다. 인구는 모호하거나 구체적 일 수 있습니다. 인구의 예 (모호하게 정의 됨)에는 북미의 신생아 수, 아시아의 총 기술 스타트 업 수, 전 세계 모든 CFA 시험 응시자의 평균 신장, 미국 납세자의 평균 체중 등이 포함됩니다.
인구는 또한 갈색 눈을 가진 북미 신생아 수, 3 년 이내에 실패한 아시아의 스타트 업 수, 모든 여성 CFA 시험 응시자의 평균 신장, 모든 사람의 평균 체중과 같은보다 구체적으로 정의 될 수 있습니다. 특히 30 세 이상의 미국 납세자.
대부분의 경우 통계 학자와 연구원은 가능한 가장 정확한 결론을 도출하기 위해 모집단의 모든 개체의 특성을 알고 싶어합니다. 그러나 인구 집단이 상당히 큰 경향이 있기 때문에 이것은 대부분 불가능하거나 비현실적입니다.
예를 들어, 회사가 한 해 동안 서비스를받는 50, 000 명의 고객이 각각 만족하는지 여부를 알고 싶다면 전화로 각 고객에게 전화를 걸어 설문 조사를 수행하는 것은 어렵고 비용이 많이 들고 비현실적 일 수 있습니다. 시간, 자원 및 접근성의 제약으로 인해 모집단의 모든 개인의 특성을 측정 할 수 없으므로 모집단의 표본을 채집합니다.
100 억
21 세기 중반까지 세계 인구가 증가 할 것으로 예상되는 양.
인구 샘플
표본은 모집단 구성원의 무작위 선택입니다. 전체 인구의 특성을 가진 인구에서 추출 된 더 작은 그룹입니다. 표본 데이터에 대한 관찰 및 결론은 모집단에 기인합니다.
통계 샘플에서 얻은 정보를 통해 통계학자는 더 많은 인구에 대한 가설을 개발할 수 있습니다. 통계 방정식에서 모집단은 일반적으로 대문자 N 으로 표시되고 샘플은 일반적으로 소문자 n 으로 표시됩니다 .
인구 매개 변수
매개 변수는 전체 모집단을 기반으로하는 데이터입니다. 모집단에서 가져온 평균 및 표준 편차와 같은 통계량을 모집단 모수라고합니다. 모집단 평균 및 모집단 표준 편차는 각각 그리스 문자 µ 및 σ로 표시됩니다.
표준 편차는 표본의 변동으로 추정 된 모집단의 변동입니다. 표준 편차를 표본의 관측치 수의 제곱근으로 나누면 결과를 평균의 표준 오차라고합니다.
모수는 모집단의 특성이지만 통계량은 표본의 특성입니다. 추론 통계를 사용하면 해당 모집단에서 무작위로 추출한 표본에서 계산 된 통계를 기반으로 모집단 모수에 대해 교육 된 추측을 할 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 통계에서 모집단은 통계 표본이 추출되는 전체 풀입니다. 집단의 예는 북미의 신생아 수, 아시아의 총 기술 스타트 업 수, 모든 CFA 시험 응시자의 평균 신장 일 수 있습니다. 세계 납세자의 평균 무게 등 인구는 표본과 대조 될 수 있습니다.
인구의 실제 예
예를 들어, 데님 의류 제조업체가 소매점으로 배송하기 전에 청바지의 스티칭 품질을 확인하려고한다고 가정합니다. 제조업체가 생산하는 모든 단일 청바지 쌍 (인구)을 검사하는 것은 비용 효과적이지 않습니다. 대신 제조업체는 전체 모집단이 올바르게 꿰매어 졌는지 여부에 대한 결론을 도출하기 위해 단지 50 쌍 (샘플) 만 봅니다.
