Warum benötigen Sie für die statistische Forschung eine Population zu identifizieren

Für nahezu jede statistische Untersuchung einer Population, haben Sie Ihre Aufmerksamkeit auf eine bestimmte Gruppe von Personen zum Zentrum (zum Beispiel eine Gruppe von Menschen, Städte, Tiere, Gesteinsproben, Prüfungsergebnisse, und so weiter). Beispielsweise:

  • Was denken Amerikaner über die Außenpolitik des Präsidenten?

  • Wie viel Prozent der gepflanzten Kulturen in Wisconsin hat Hirsch zerstören im letzten Jahr?


  • Was ist die Prognose für Brustkrebs-Patienten eine neue experimentelle Medikament nehmen?

  • Wie viel Prozent aller Getreidekästen erhalten nach Spezifikation gefüllt?

In jedem dieser Beispiele wird eine Frage gestellt. Und in jedem Fall können Sie eine bestimmte Gruppe von Personen zu identifizieren untersucht: das amerikanische Volk, alle gepflanzt Kulturen in Wisconsin, alle Brustkrebspatienten und alle Getreidefelder, die gefüllt werden, beziehungsweise. Die Gruppe von Personen, die Sie zu studieren möchten, dass Ihre Forschungsfrage zu beantworten, heißt ein Bevölkerung. Populations kann jedoch zu definieren hart sein. In einer guten Studie definieren die Forscher die Bevölkerung sehr deutlich, während sie in einer schlechten Studie ist die Bevölkerung schlecht definiert.

Die Frage, ob Babys besser schlafen mit Musik ist ein gutes Beispiel dafür, wie schwierig die Definition der Bevölkerung sein kann. Genau wie würden Sie ein Baby definieren? Unter drei Monate alt? Unter einem Jahr? Und wollen Sie Babys nur in den Vereinigten Staaten zu studieren, oder alle Babys weltweit? Die Ergebnisse können für ältere und jüngere Babys, für Amerikaner im Vergleich zu europäischen Vergleich zu afrikanischen Babys, und so weiter unterschiedlich sein.

Viele Male, wollen die Forscher zu untersuchen und Rückschlüsse über eine breite Bevölkerung, aber am Ende - Zeit, Geld zu sparen, oder einfach nur, weil sie nicht wissen, besser - sie studieren nur einen eng definierten Population. Das Verknüpfung kann zu großen Schwierigkeiten führen, wenn Schlussfolgerungen gezogen werden. Beispiel: Angenommen, ein College-Professor studieren will, wie TV-Werbung die Verbraucher überzeugen, Produkte zu kaufen. Ihre Studie basiert auf einer Gruppe von ihren eigenen Studenten, die fünf Punkte zusätzliche Kredite bekommen teilgenommen. Diese Testgruppe kann bequem sein, aber ihre Ergebnisse nicht über ihre eigenen Studenten zu jeder Population verallgemeinert werden, weil keine andere Bevölkerung in ihrer Studie vertreten war.


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