Diferença entre uma população e uma amostra Caro aluno , para entender os fundamentos para testes de hipóteses e outros tipos de estatísticas inferenciais é importante entender a diferença entre amostra e população . Nem sempre é conveniente ou possível examinar todos os membros de uma população inteira . Por exemplo , não é prático para contar os amassados em todas as maçãs colhidas em um pomar .
No entanto , é possível , contar os amassados em um conjunto de maçãs tomadas a partir dessa população . Este subconjunto de população é chamado de uma amostra . Por exemplo , pode -se contar o número de maçãs amassadas em uma amostra aleatória e, em seguida , usar um teste de hipóteses para estimar a percentagem de todas as maçãs que têm amassados .
Uma população é um conjunto de pessoas , itens ou eventos sobre os quais você quer fazer inferências . Uma amostra é um subconjunto de pessoas , itens ou eventos de uma população maior que se coleta e analisa para fazer inferências .
O que fazer inferências ? A Inferência Estatística consiste de procedimentos para fazer generalizações sobre as características de uma população a partir da informação contida na amostra. Exemplo: Suponha que sementes geneticamente similares sejam selecionadas ao acaso e cultivadas em um ambiente enriquecido (tratamento) ou sob condições padrão (controle). Após determinado período de tempo, as plantas são cortadas, secas e pesadas.
Interessa ao pesquisador verificar se existe efeito de tratamento e qual a magnitude deste efeito. Esta pergunta será respondida com base na informação amostral . O pesquisador deseja saber qual o melhor tratamento para a população, e não saber apenas o que aconteceu em suas amostras. Ele deseja generalizar, fazer inferências para a população.
Para representar bem a população , uma amostra deve ser colectada aleatoriamente e ser adequadamente grande . Se a amostra é aleatória e grande o suficiente , pode -se usar as informações colectadas a partir da amostra para fazer inferências sobre a população .