人口とは？
統計では、母集団は、統計サンプルが抽出されるプール全体です。 人口とは、人々、オブジェクト、イベント、病院への訪問、または測定のグループ全体を指す場合があります。 したがって、母集団は、共通の特徴によってグループ化された被験者の集合観察であると言えます。
サンプルとは異なり、母集団の統計分析を実行する場合、レポートする標準エラーはありません。つまり、そのようなエラーは、サンプルを使用してアナリストに推定値が実際の母集団値からどれだけ逸脱するかを通知するためです。 しかし、あなたは真の母集団で働いているので、あなたはすでに真の価値を知っています。
国連は7月11日を世界人口デーに指定しました。
人口の基本
母集団は、統計学者が研究の被験者に関する結論を引き出すために使用するグループ内の任意の数の特性によって定義できます。 人口は曖昧または特定である場合があります。 人口の例（漠然と定義）には、北米の新生児の数、アジアのハイテクスタートアップの総数、世界のすべてのCFA試験受験者の平均身長、米国納税者の平均体重などが含まれます。
人口もより具体的に定義できます。たとえば、茶色の目をした北米の新生児の数、3年以内に失敗したアジアの新興企業の数、すべての女性CFA試験受験者の平均身長、すべての平均体重とりわけ30歳以上の米国納税者。
ほとんどの場合、統計学者と研究者は、可能な限り最も正確な結論を引き出すために、母集団内のすべてのエンティティの特性を知りたいと考えています。 ただし、ほとんどの場合、母集団は非常に大きくなる傾向があるため、これは不可能または非実用的です。
たとえば、会社が年間にサービスを提供する50, 000人の顧客のそれぞれが満足しているかどうかを知りたい場合、電話で各クライアントに電話して調査を実施することは困難で、費用がかかり、非現実的です。 人口のすべての個人の特性は、時間、リソース、アクセシビリティの制約のために測定できないため、人口のサンプルが取得されます。
100億
21世紀半ばまでに世界の人口が増加すると予想される量。
人口サンプル
サンプルは、母集団のメンバーのランダムな選択です。 これは、母集団全体の特徴を持つ母集団から引き出された小さなグループです。 サンプルデータに対して行われた観察と結論は、母集団に起因します。
統計サンプルから取得した情報により、統計学者はより大きな母集団に関する仮説を立てることができます。 統計方程式では、母集団は通常大文字の Nで 示され、サンプルは通常小文字の nで 示され ます。
人口パラメータ
パラメータは、母集団全体に基づいたデータです。 母集団から取得した平均や標準偏差などの統計は、母集団パラメーターと呼ばれます。 母平均と母標準偏差は、それぞれギリシャ文字µとσで表されます。
標準偏差は、サンプルの変動から推測される母集団の変動です。 標準偏差をサンプルの観測値の数の平方根で割ると、結果は平均の標準誤差と呼ばれます。
パラメータは母集団の特性ですが、統計はサンプルの特性です。 推論統計を使用すると、母集団からランダムに抽出されたサンプルから計算された統計に基づいて、母集団パラメーターについて経験に基づいた推測を行うことができます。
重要なポイント
- 統計では、母集団は統計サンプルが抽出されるプール全体です。母集団の例としては、北米の新生児の数、アジアのハイテクスタートアップの総数、米国のすべてのCFA試験受験者の平均身長などがあります。世界、米国の納税者の平均体重など。人口はサンプルと対比できます。
人口の実世界の例
たとえば、デニムのアパレルメーカーが小売店に出荷する前に、ブルージーンズのステッチの品質を確認したいとします。 メーカーが生産するブルージーンズのすべてのペア（人口）を調べることは、費用対効果が高くありません。 代わりに、製造業者はわずか50ペア（サンプル）を見て、母集団全体が正しくステッチされている可能性が高いかどうかについて結論を導きます。
