인구와 연구 샘플은 공통적 인 특징을 공유하고 관심의 데이터를 얻기 위해 통계 분석하는 개인의 그룹입니다.
통계만으로는 정확한 과학으로 이해할 수 없습니다. 이러한 이유로 모집단과 표본은 모두 존재하는 데 필수적입니다.
집단은 관찰이 이루어질 개인 또는 요소의 집합으로 이해 될 수 있습니다.
이 그룹은 유한하거나 무한하며 사람, 출판사, TV 프로그램, 동물, 식물 종 등으로 구성 될 수 있습니다 (Punta, 2017).
샘플은 연구를 수행 할 모집단에서 파생 된 부분 집합입니다 (David, 2017).
이것은 무작위성, 계층화 또는 체계화를 포함하는 다른 방법을 사용하여 선택됩니다. 샘플을 선택하는 과정을 샘플링이라고합니다.
샘플링은 수학적 및 논리적 공식을 사용하여 모집단의 대표 세그먼트를 선택합니다. 또한 해당 선택을위한 매개 변수, 절차 및 기준을 설정합니다.
샘플링은 전체 모집단에 공통된 특정 데이터를 정확하게 나타낼 수있는 개인 그룹을 선택하는 역할을합니다.
인구 개념의 정의
모집단은 주어진 컨텍스트 내에서 공통된 특징을 공유하는 요소, 개인 또는 측정의 일반 또는 전체 그룹입니다.
연구 모집단에 포함될 개인을 선택할 때 이러한 특성을 고려해야합니다 (BMJ Publishing Group, 2017).
인구 특성
모든 통계 연구는 연구 할 모집단을 선택할 때 다음 기능 또는 매개 변수를 고려해야합니다.
날씨
시간은 연구 대상 인구가 발견되는 연대 기적 순간입니다. 연구하고자하는 인구가 5 년 전 연대순에 있는지 아니면 반대로 현재에 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
통계 연구는 시간이 지남에 따라 관련 정보를 식별하기 위해 수년 및 세대 동안 인구를 연구 할 수 있습니다.
수량
이 항목은 인구를 구성하는 사람의 수, 즉 크기를 나타냅니다.
모집단 크기는 연구 세그먼트 (샘플)의 크기를 결정하므로 조사에서 가장 중요한 항목 중 하나입니다.
반면에 연구 모집단의 규모는 연구 기관의 시간 및 자원 가용성에 따라 달라집니다.
우주
공간은 연구 대상 인구가 위치한 물리적 장소입니다. 인구의 규모와 마찬가지로 연구 영역의 범위는 연구원이 보유한 시간과 자원에 따라 달라집니다.
동종
이 항목은 연구 주제와 관련하여 선택된 구성원의 특성 간의 유사성에 대해 이야기합니다.
샘플 개념의 정의
표본은 모집단에서 가져온 유한하고 중요한 세그먼트 또는 하위 집합입니다. 광범위한 스펙트럼 조사 프로세스 내에서 샘플을 선택하는 것이 필수적입니다.
이는 대규모 개인 그룹을 대상으로하는 연구에는 많은 돈, 시간 및 노력에 대한 투자가 필요하기 때문입니다 (Inc, 2017).
표본은 전체 모집단의 그림을 얻기에 충분한 경향이 있습니다. 엄격하게 선택하면 연구를 통해 일반 인구를 대표하는 데이터를 얻을 수 있습니다.
견본 추출
연구자의 관심사에 따라 다양한 방법으로 샘플을 채취 할 수 있습니다. 연구의 품질과 분석 할 특징에 따라 선택할 샘플 유형이 결정됩니다 (López, 2004).
다음 방법을 사용하여 샘플을 선택할 수 있습니다.
1- 무작위 :이 샘플링 방법은 모집단 구성원의 예측할 수없는 선택을 기반으로합니다. 모집단의 모든 구성원이 표본의 일부가 될 기회가 동등하기 때문에 특징입니다.
2- 계층화 : 계층화는 집단 또는 인구의 지층으로의 분할로 구성됩니다. 이 그룹은 조사 할 특성을 고려하여 형성됩니다. 이러한 각 지층은 인구에 비례하여 선택됩니다.
3- 체계적 : 이 샘플링 방법은 모집단에서 개인을 선택하기위한 패턴 식별에서 시작됩니다. 이 방법으로 설정된 선택 기준은 거의 항상 수치입니다. 예를 들어 한 연구원이 슈퍼마켓에 들어가는 10 명당 한 명의 여성을 인터뷰 할 수 있습니다.
샘플 크기
샘플의 크기는 샘플에 포함될 개인의 수를 나타냅니다. 따라서 샘플에 포함 된 개인의 수는 연구를 통해 달성 할 정밀도에 따라 달라집니다.
이상적으로는 더 큰 샘플을 연구해야합니다. 이는 일반 모집단에 대한 데이터를 더 정확하게 산출하기 때문입니다.
그러나 표본의 크기는 연구원의 시간과 자원 가용성에 따라 달라집니다.
대부분의 경험이 풍부한 연구자들은 샘플에 최소 30 명을 포함 할 것을 권장합니다. 그러나 연구 유형에 따라 샘플은 일반 인구의 10 ~ 20 %로 구성 될 수 있습니다.
샘플 연구의 장점
모집단을 연구하는 대신 표본을 연구하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 시간 : 소규모 그룹을 공부할 때 시간을 절약합니다.
- 비용 : 적은 자원을 필요로하여 연구 과정에서 비용을 절감 할 수 있습니다.
- 타당성 : 전체 인구를 연구하는 것은 거의 항상 불가능한 작업입니다. 샘플을 연구 할 때 샘플의 모든 구성원이 분석된다는 것이 보장됩니다.
- 점진적 증가 : 연구에 투자 할 수있는 자원과 시간이 증가함에 따라 표본의 크기를 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 인구 조사시 발생하지 않는 조사의 정확성을 조절할 수 있습니다.
-시간 엄수 선택 : 균일 한 특성 그룹을 선택할 수있어 가장 관련성이 높은 특성이나 특성을 시간 엄수로 분석 할 가능성이 높아집니다.
참고 문헌
- BMJ 출판 그룹, L. (2017). 인구 및 샘플. 인구로부터 획득 : bmj.com
- (2017). 통계 솔루션. 인구와 표본의 차이점은 무엇입니까? : statisticssolutions.com에서 검색
- Inc, W. (2017). 비즈니스 사전. 통계 샘플에서 검색 : businessdictionary.com
- López, PL (2004). 인구 표본 및 표본 추출. 영점.
- 푼타, U.d. (2017). 수학 모듈 III. 인구 및 샘플에서 얻음 : contentsdigitales.ulp.edu.ar.