Buzz
Mytour / Matthew Collins
Định nghĩa Dân số
Trong thống kê, dân số là nhóm mẫu mà được lựa chọn để nghiên cứu. Vì vậy, bất kỳ lựa chọn nào được nhóm lại theo đặc điểm chung đều có thể được coi là dân số. Mẫu là một phần đại diện có ý nghĩa thống kê của dân số.
Những điều quan trọng cần nhớ
- Trong thống kê, dân số là toàn bộ nhóm mà dữ liệu được thu thập và phân tích.
- Thường khó khăn về chi phí và thời gian để thu thập đủ dữ liệu từ toàn bộ dân số, vì vậy thường sử dụng mẫu để suy luận về dân số.
- Một mẫu của dân số phải được lựa chọn ngẫu nhiên để kết quả nghiên cứu phản ánh chính xác toàn bộ dân số.
Hiểu về Dân số
Các nhà thống kê, nhà khoa học và nhà phân tích muốn biết đặc điểm của từng thực thể trong dân số để rút ra những kết luận chính xác nhất có thể. Tuy nhiên, điều này thường không thể thực hiện được do dân số thường rất lớn. Thường phải lấy một mẫu từ dân số vì không thể đo đạc đặc điểm của từng cá nhân trong dân số do hạn chế về thời gian, tài nguyên và khả năng tiếp cận.
Ghi chú
Chú ý rằng trong thống kê, thuật ngữ 'cá nhân' không luôn chỉ người. Thống kê, cá nhân là một thực thể duy nhất trong nhóm đang nghiên cứu.
Ví dụ, không có cách nào thu thập dữ liệu về tất cả cá mập trắng lớn trong đại dương (dân số) vì việc tìm và gắn thẻ từng con không khả thi. Do đó, các nhà sinh thái học gắn thẻ cá mập trắng mà họ có thể (một mẫu) và bắt đầu thu thập thông tin để suy luận về toàn bộ dân số cá mập trắng. Đây là phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên vì các cuộc gặp đầu tiên với cá mập trắng có thẻ hoàn toàn ngẫu nhiên.
Một thống kê hợp lệ có thể được lấy từ một mẫu hoặc một nghiên cứu về toàn bộ dân số. Mục tiêu của một mẫu ngẫu nhiên là tránh thiên lệch trong kết quả. Mẫu là ngẫu nhiên nếu mỗi thành viên trong toàn bộ dân số có cơ hội bằng nhau được chọn tham gia.
Cách đo lường dân số
Sự khó khăn trong việc đo lường dân số nằm ở cái bạn cố gắng phân tích và những gì bạn cố gắng đạt được. Dữ liệu phải được thu thập thông qua khảo sát, đo lường, quan sát hoặc các phương pháp khác.
Do đó, việc thu thập dữ liệu trên một dân số lớn thường không được thực hiện do chi phí, thời gian và tài nguyên cần thiết để thu thập. Ví dụ, khi bạn thấy các quảng cáo tuyên bố, '62% bác sĩ khuyên dùng XYZ cho bệnh nhân của họ,'—chưa chắc đã liên lạc được với tất cả các bác sĩ có bệnh nhân có thể sử dụng XYZ tại Hoa Kỳ. Trong số các bác sĩ đã phản hồi vào hàng trăm hoặc hàng nghìn cuộc khảo sát được yêu cầu, 62% cho biết họ sẽ khuyên dùng XYZ—điều này là một mẫu dân số.
Dân số và Đầu tư
Một tham số là một đặc điểm của dân số, một thống kê là một đặc điểm của một mẫu, và các mẫu chỉ có thể dẫn đến các suy luận về một đặc điểm của dân số. Thống kê suy diễn cho phép bạn đưa ra một phỏng đoán có căn cứ về tham số của dân số dựa trên một thống kê tính từ một mẫu được lựa ngẫu nhiên từ dân số đó.
Các thống kê như trung bình (mean) và độ lệch chuẩn, khi được lấy từ dân số, được gọi là tham số dân số. Nhiều thống kê như trung bình và độ lệch chuẩn của dân số được biểu thị bằng các chữ cái Hy Lạp như µ (mu) và σ (sigma). Phần lớn thời gian, các thống kê này có tính suy diễn vì sử dụng mẫu thay vì dân số.
Nếu bạn có tất cả dữ liệu cho dân số đang nghiên cứu, bạn không cần phải sử dụng suy luận thống kê vì bạn sẽ không cần sử dụng một mẫu của dân số.
Các nhà phân tích thị trường và đầu tư sử dụng thống kê để phân tích dữ liệu đầu tư và đưa ra suy luận về thị trường, một khoản đầu tư cụ thể hoặc một chỉ số. Trong một số trường hợp, các nhà phân tích tài chính có thể đánh giá toàn bộ dân số vì dữ liệu giá đã được ghi lại trong nhiều thập kỷ. Ví dụ, giá của mọi cổ phiếu niêm yết có thể được phân tích để đánh giá thị trường tổng thể vì giá cả được ghi lại—đây là một dân số, trong thuật ngữ phân tích đầu tư. Dân số khác có thể là giá cổ phiếu của tất cả các công ty công nghệ từ năm 2010.
Một nhà phân tích có thể tính toán các tham số với tất cả các dữ liệu này; tuy nhiên, các tham số được sử dụng bởi các nhà phân tích chỉ đôi khi được sử dụng cùng cách mà các nhà thống kê và nhà khoa học sử dụng chúng.
Một số tham số mà bạn có thể thấy được sử dụng bởi các nhà phân tích đầu tư, nhà thống kê và nhà khoa học và sự khác biệt của chúng là:
Alpha: Lợi nhuận vượt trội của tài sản so với chỉ số tham chiếu
Độ lệch chuẩn: Sự biến động trung bình trong giá cả, được sử dụng để đo lường biến động và rủi ro
Trung bình động: Được sử dụng để làm mịn các biến động giá ngắn hạn để chỉ ra xu hướng
Beta: Đo lường hiệu suất của một khoản đầu tư/ danh mục so với toàn thị trường
Alpha: Xác suất mắc phải lỗi loại I, hoặc từ chối giả thuyết không có căn cứ khi nó là sự thật
Độ lệch chuẩn: Sự biến động trung bình trong dữ liệu
Trung bình động: Làm mịn các biến động ngắn hạn trong giá trị dữ liệu
Beta: Xác suất mắc phải lỗi loại II, hoặc không chính xác khi từ chối giả thuyết không có căn cứ
Ý nghĩa của Trung bình Dân số là gì?
Trung bình dân số là giá trị trung bình của bất cứ giá trị nào bạn đang đo trong một dân số cụ thể.
2 Ví dụ về Dân số là gì?
Một ví dụ về dân số có thể là tất cả trẻ em có mắt xanh ở Hoa Kỳ dưới 12 tuổi. Một ví dụ khác có thể là tất cả các cá mập trắng lớn ở đại dương.
Ví dụ hay nhất về Dân số là gì?
Hãy tưởng tượng bạn là một giáo viên muốn xem lớp toán lớp năm của bạn đã làm bài kiểm tra chuẩn hóa như thế nào so với tất cả học sinh lớp năm ở Hoa Kỳ. Dân số sẽ là điểm toán của tất cả học sinh lớp năm trong cả nước.
Điểm quan trọng nhất
Trong thống kê, dân số là hồ bơi đang được nghiên cứu từ đó dữ liệu được trích xuất. Dân số có thể khó thu thập dữ liệu, đặc biệt là nếu chủ đề nghiên cứu rộng lớn và phân tán rộng rãi. Nghiên cứu con người là một ví dụ xuất sắc - không có cách nào để thu thập dữ liệu về mọi người có mắt nâu trên thế giới (một dân số thống kê), vì vậy mẫu ngẫu nhiên là cách duy nhất để suy luận về dân số đó.
Trong phân tích đầu tư, các dân số thường là các loại tài sản cụ thể đang được phân tích. Các bộ dữ liệu này thường nhỏ (trong thuật ngữ thống kê) và dễ dàng thu thập vì chúng đã được ghi lại, khác với dữ liệu về các sinh vật sống, mà thu thập nó khó khăn hơn nhiều.
