Por que você precisa para identificar uma população de Investigação Estatística

Para praticamente qualquer estudo estatístico da população, você tem que centrar sua atenção sobre um determinado grupo de indivíduos (por exemplo, um grupo de pessoas, cidades, animais, amostras de rocha, notas dos exames, e assim por diante). Por exemplo:

  • O que os americanos pensam sobre a política externa do presidente?

  • Qual a percentagem de culturas plantadas em Wisconsin fez veados destruir o ano passado?


  • Qual é o prognóstico para pacientes com câncer de mama tomar uma nova droga experimental?

  • Qual a percentagem de todas as caixas de cereais são preenchidas de acordo com a especificação?

Em cada um destes exemplos, uma pergunta é colocada. E em cada caso, é possível identificar um grupo específico de indivíduos que estão sendo estudados: o povo americano, todas as culturas plantadas em Wisconsin, todos os pacientes com câncer de mama, e todas as caixas de cereais que estão sendo preenchidos, respectivamente. O grupo de indivíduos que você quer estudar, a fim de responder à sua pergunta de pesquisa é chamado de população. Populações, no entanto, pode ser difícil de definir. Em um bom estudo, os pesquisadores definir a população de forma muito clara, enquanto que em um estudo ruim, a população não é bem definida.

A questão de se os bebês dormem melhor com a música é um bom exemplo de como é difícil definir a população pode ser. Exatamente como você definiria um bebê? Menos de três meses? Menos de um ano? E você quer estudar bebês só nos Estados Unidos, ou todos os bebês em todo o mundo? Os resultados podem ser diferentes para bebês mais velhos e mais novos, para o americano contra Europeia contra bebés africanos, e assim por diante.

Muitas vezes, os pesquisadores querem estudar e tirar conclusões sobre uma população ampla, mas no final - para economizar tempo, dinheiro, ou simplesmente porque eles não conhecem nada melhor - eles estudam apenas uma população estreitamente definida. Esse atalho pode levar a grandes problemas quando as conclusões são desenhadas. Por exemplo, suponha que um professor universitário quer estudar como anúncios de TV convencer os consumidores a comprar produtos. Seu estudo é baseado em um grupo de seus próprios alunos que participaram de obter cinco pontos de crédito extra. Este grupo de teste pode ser conveniente, mas seus resultados não podem ser generalizados para qualquer população além de seus próprios alunos, porque nenhuma outra população foi representada em seu estudo.

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