O que é uma população em estatística?

Nas estatísticas, o termo população é usado para descrever os assuntos de um estudo específico - tudo ou todos que são sujeitos de uma observação estatística. Populações pode ser grande ou pequeno em tamanho e definido por qualquer número de características, embora esses grupos sejam tipicamente definidos especificamente em vez de vagamente - por exemplo, uma população de mulheres com mais de 18 anos que compram café na Starbucks em vez de uma população de mulheres com mais de 18.

As populações estatísticas são usadas para observar comportamentos, tendências e padrões na maneira como os indivíduos em um grupo definido interagem com o mundo ao seu redor, permitindo estatísticos para tirar conclusões sobre as características dos sujeitos do estudo, embora estes sejam na maioria das vezes seres humanos, animais, plantas e até objetos como estrelas.

O Bureau of Statistics do governo australiano observa:

É importante entender a população-alvo em estudo, para que você possa entender a quem ou a que dados estão se referindo. Se você não definiu claramente quem ou o que deseja na sua população, poderá acabar com dados que não lhe são úteis.

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Obviamente, existem algumas limitações no estudo das populações, principalmente pelo fato de ser raro poder observar todos os indivíduos em um determinado grupo. Por esse motivo, os cientistas que usam estatísticas também estudam subpopulações e colhem amostras estatísticas de pequenas porções de populações maiores para analisar com mais precisão todo o espectro de comportamentos e características da população em ampla.

Uma população estatística é qualquer grupo de indivíduos que é objeto de um estudo, o que significa que quase tudo pode constituir uma população desde que os indivíduos possam ser agrupados por uma característica comum, ou às vezes duas características. Por exemplo, em um estudo que está tentando determinar o significar peso de todos os homens de 20 anos nos Estados Unidos, a população seria de todos os homens de 20 anos nos Estados Unidos.

Outro exemplo seria um estudo que investiga quantas pessoas vivem na Argentina em que a população seria toda pessoa que vive na Argentina, independentemente da nacionalidade, idade ou sexo. Por outro lado, a população de um estudo separado que perguntou quantos homens com menos de 25 anos viviam na Argentina pode ser todos os homens com 24 anos ou menos que vivem na Argentina, independentemente da cidadania.

As populações estatísticas podem ser tão vagas ou específicas quanto os desejos do estatístico; em última análise, depende do objetivo da pesquisa que está sendo conduzida. Um criador de vacas não gostaria de conhecer as estatísticas de quantas vacas vermelhas fêmeas ele possui; em vez disso, ele gostaria de conhecer os dados de quantas fêmeas ele possui e que ainda são capazes de produzir bezerros. Esse agricultor gostaria de selecionar o último como sua população de estudo.

Existem várias maneiras de usar os dados da população nas estatísticas. StatisticsShowHowto.com explica um cenário divertido em que você resiste à tentação e entra em uma loja de doces, onde o proprietário pode estar oferecendo algumas amostras de seus produtos. Você comeria um doce de cada amostra; você não gostaria de comer uma amostra de todos os doces da loja. Isso exigiria amostragem de centenas de frascos e provavelmente o deixaria bastante doente. Em vez disso, o site estatístico explica:

"Você pode basear sua opinião sobre toda a linha de doces da loja nas (apenas) amostras que elas oferecem. A mesma lógica é verdadeira para a maioria das pesquisas em estatísticas. Você só quer coletar uma amostra de toda a população ("população" neste exemplo seria toda a linha de doces). O resultado é uma estatística sobre essa população ".

O departamento de estatísticas do governo australiano fornece alguns outros exemplos, que foram ligeiramente modificados aqui. Imagine que você queira estudar apenas pessoas que vivem nos Estados Unidos que nasceram no exterior - um tópico político quente hoje à luz do acalorado debate nacional sobre imigração. Em vez disso, você acidentalmente olhou para todas as pessoas nascidas neste país. Os dados incluem muitas pessoas que você não deseja estudar. "Você pode acabar com os dados que não precisa, porque sua população-alvo não estava claramente definida", observa o departamento de estatísticas.

Outro estudo relevante pode ser um olhar para todas as crianças da escola primária que bebem refrigerante. Você precisaria definir claramente a população-alvo como "crianças do ensino fundamental" e "aqueles que bebem refrigerante", caso contrário, você poderia acabar com dados que incluíam todas as crianças em idade escolar (não apenas os alunos do ensino fundamental) e / ou todos aqueles que bebem refrigerante pop. A inclusão de crianças mais velhas e / ou que não bebem refrigerantes distorceria seus resultados e provavelmente tornaria o estudo inutilizável.

Embora a população total seja o que os cientistas desejam estudar, é muito raro ser capaz de realizar um censo de cada membro individual da população. Devido a restrições de recursos, tempo e acessibilidade, é quase impossível realizar uma medição em todos os assuntos. Como resultado, muitos estatísticos, cientistas sociais e outros usam Estatística inferencial, onde os cientistas são capazes de estudar apenas uma pequena parcela da população e ainda observar resultados tangíveis.

Em vez de realizar medições em todos os membros da população, os cientistas consideram um subconjunto dessa população chamado de amostra estatística. Essas amostras fornecem medições dos indivíduos que informam os cientistas sobre as medições correspondentes no população, que pode ser repetida e comparada com diferentes amostras estatísticas para descrever com mais precisão todo o população.

A questão de quais subconjuntos populacionais devem ser selecionados, portanto, é altamente importante no estudo das estatísticas, e há várias maneiras diferentes de selecionar uma amostra, muitas das quais não produzirão nenhum significado resultados. Por esse motivo, os cientistas estão constantemente à procura de possíveis subpopulações porque eles normalmente obtém melhores resultados ao reconhecer a mistura de tipos de indivíduos nas populações estudou.

Diferentes técnicas de amostragem, como a formação amostras estratificadas, pode ajudar a lidar com subpopulações e muitas dessas técnicas assumem que um tipo específico de amostra, chamado de amostra aleatória simples, foi selecionado da população.