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Estudando estatística para concursos? Confira aqui qual é a diferença entre população e amostra?

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Bom estudo!

 

 

Uma população é uma coleção de pessoas, resultados, itens, respostas, eventos ou contagens sobre os quais deseja-se fazer inferências. Por questões financeiras, ou logísticas, normalmente não é conveniente ou possível examinar todas as respostas de uma população inteira.

Imaginemos uma eleição para presidente do Brasil. Não é viável entrevistar a todos os mais de 100 milhões de eleitores que existem, porém é possível entrevistar uma conjunto menor de eleitores. Este subconjunto da população recebe o nome de amostra.

Uma amostra é um subconjunto ou subgrupo de resultados, pessoas, respostas, itens, contagens ou eventos de uma população maior que você coleta e analisa para fazer inferências. A regra básica para que a amostra seja confiável e reflita o que acontece com toda a população é seja suficientemente grande e coletada aleatoriamente.

Se a amostra é aleatória e grande o suficiente, os resultados obtidos podem ser considerados confiáveis para fazer previsões sobre toda a população. Voltando ao exemplo, um candidato a presidente que possui 10% de intenções de voto em uma amostra suficientemente grande e coletada aleatoriamente deve ter uma porcentagem bem próxima de 10% de intenções de voto em toda a população. Porém como sabemos, a estatística é uma ciência “quase” exata, e existem outros testes para a verificação da margem de erro de uma pesquisa.

 

 

Aprendeu a diferença entre população e amostra?

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