Popolazione statistica | Concetto, esempi e caratteristiche

Una popolazione statistica è definita come un insieme di esseri, individui, oggetti, elementi o eventi con determinate caratteristiche. Generalmente, i campioni sono ottenuti dalla popolazione, cioè un insieme rappresentativo di essa.

Definizioni statistiche sulla popolazione

La definizione di popolazione nelle statistiche comprende più di quanto comunemente noto. Poiché una popolazione è specificata come un insieme finito o infinito di persone o oggetti che hanno caratteristiche comuni. La statistica nasce con lo scopo di misurare e quantificare le caratteristiche della vita quotidiana, Un esempio potrebbero essere i censimenti della popolazione preparati dal governo, le tavole di mortalità o nascita e le proprietà degli abitanti di una popolazione. Da lì nasce la parola popolazione statistica, per quantificare le cose della popolazione di un determinato territorio. Un altro concetto di popolazione statistica sarebbe dato dal numero totale di individui o dall’insieme di individui che rappresentano il tratto caratteristico di un oggetto di studio. La popolazione statistica è anche nota come quella variabile correlata agli individui o agli oggetti che si prevede di essere analizzati in un’indagine. Ciascuno degli elementi di la popolazione di studio è nota come individui e in alcuni casi condividono alcune caratteristiche. Una popolazione statistica può anche essere un insieme di oggetti o persone effettivamente esistenti, come gli abitanti di una specifica popolazione. Ma può anche essere un insieme di persone o oggetti ipotetici e infiniti, che vengono chiamati “generalizzati”, ad esempio l’insieme di tutte le giocate possibili in una partita di baseball. Le popolazioni statistiche sono date da un insieme di soggetti, cose, elementi, animali o oggetti, con caratteristiche comuni, sui quali si effettua uno studio, al fine di trarre conclusioni. All’interno della popolazione statistica esiste un parametro chiamato dimensione della popolazione, che si riferisce al numero di soggetti o individui che fanno parte di una popolazione. Quando si studia questo parametro, si ottengono i seguenti tipi di popolazione:

  • Popolazione statistica finita: è definito come quello in cui i valori che lo compongono hanno una fine. Ad esempio, il numero di fiori in un giardino è finito, anche se varia nel tempo, in un dato momento ha una fine.
  • Popolazione statistica infinita: come indica il nome, si tratta di quella popolazione che non ha fine. Ad esempio, il numero di pianeti che abitano l’universo, poiché è un numero così grande e sconosciuto, statisticamente si presume infinito.
  • popolazione reale: È il gruppo di elementi concreti. Ad esempio, il numero di persone in età produttiva in Spagna.

Allo stesso modo, ci sono altri tipi di popolazione come la popolazione in base alla distribuzione dei dati, in base al tipo di dati, popolazione qualitativa, quantitativa, polinomiale e molti altri.
popolazione statistica

Caratteristiche della popolazione statistica

La popolazione statistica ha tratti caratteristici che la identificano, tra questi abbiamo:

  • Hanno qualità che consentono di descriverli a fini di ricerca e hanno variabili dette qualitative e quantitative.
  • È la popolazione alla quale si intende ottenere un determinato risultato.
  • Permette di avere un’idea precisa degli elementi di studio.
  • Si manifestano sotto forma di variabili.
  • Delimitano un periodo di tempo (ora, mese, giorno, anno, ecc.) e uno spazio (paese, continente, città, regione, ecc.).
  • Hanno termini di osservazione che consentono di ottenere un campione statistico.
  • Sono composti da un numero di elementi, individui o oggetti. Il numero può essere grande o piccolo.
  • Dipendono da una determinata causa.
  • In alcuni casi deve essere misurato e preso in considerazione.
  • I dati selezionati da esso, hanno caratteristiche simili.
  • Il suo scopo è trarre conclusioni da uno studio particolare.

Uso e applicazioni della popolazione statistica

La popolazione statistica ha molti usi e applicazioni, alcuni dei quali fanno parte di altri processi:

  • Sono usati per formare parte di un campione rappresentativo.
  • Sono usati per quantificare cose, oggetti, popolazione, animali, ecc.
  • Sono utilizzati o fanno parte della raccolta di informazioni per uno studio particolare.
  • Sono utilizzati per ottenere conclusioni su un argomento di studio specifico.
  • Sono usati per determinare il margine di errore di un campione realizzato.

Allo stesso modo, la popolazione statistica è implicita in importanti procedure, nelle quali possiamo evidenziare:

  • Campionamento statistico.
  • campionamento probabilistico.
  • Eseguire calcoli di esempio.
  • Sondaggi o censimenti.
  • Studi di marketing, social network, business, media, studi di mercato e studi di controllo qualità.
  • Progetti di ricerca.
  • Molte altre applicazioni.

Esempi di popolazione statistica

Per spiegare chiaramente una popolazione statistica, lo faremo prendendo in considerazione la seguente immagine:
popolazione statistica
Si può vedere nell’immagine che abbiamo una popolazione statistica di 300 individui. Queste 300 persone sono studenti di ingegneria in un’università. (Quando il numero di individui in una popolazione è basso, si consiglia di utilizzare i dati sulla popolazione totale, ma in casi più grandi è impossibile o molto difficile da fare). Per spiegare questo esempio, immaginiamo di far parte di quei 300 studenti di ingegneria e ci viene chiesto di fare uno studio su quale percentuale di studenti considera il tempo una dimensione e ci vengono dati 15 minuti per risolverlo. In 15 minuti non possiamo cercare tutti gli studenti, né chiedere alle diverse classi, alle diverse materie e classi. Quindi quello che faremo è chiedere a pochi, cioè un campione specifico, ad esempio 10 persone. Questi dati non possono rappresentare l’opinione dei 300 individui in modo affidabile al 100%, ma potrebbero darci un’idea approssimativa, per fare la stima.

Errori comuni nella popolazione statistica

Quando una popolazione fa parte di una procedura statistica, si verificano diversi tipi di errori, in cui spiccano:

  • Errore di campionamento: è la differenza tra il valore reale della popolazione e il valore ipotizzato o stimato sulla base di un campione raccolto.
  • Errore o variazione tra le statistiche dei campioni casuali: differenza tra ogni campione e popolazione, tra più campioni che fanno parte dei campioni ottenuti nella raccolta delle informazioni.
  • Margine di errore: si riferisce alla quantità di errore di campionamento casuale risultante dallo sviluppo di un censimento o di un’indagine.

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