¿Qué es un parámetro de población?

En estadística, un Parámetro de población es un número que describe algo sobre todo un grupo o población. Esto no debe confundirse con los parámetros en otros tipos de matemáticas, que se refieren a valores que se mantienen constantes para una función matemática dada. Tenga en cuenta también que un parámetro de población no es una estadística, que son datos que se refieren a una muestra, o subconjunto, de una determinada población. Con un estudio bien diseñado, es posible que pueda obtener una estadística que calcule con precisión el verdadero valor de una población.

Conclusiones clave: parámetro de población

• En estadística, una población se refiere a todos los miembros de un grupo de personas o cosas. Una población puede ser grande o pequeña dependiendo de lo que le interese estudiar.
• Un parámetro son datos que describen a toda la población, mientras que una estadística son datos que describen una muestra de esa población..
• Una muestra es una parte, o un subconjunto, de una población.
• Con un estudio bien diseñado, un estadístico de muestra puede proporcionar una estimación precisa de un parámetro de población.

¿Qué es una población??

En estadística, una población se refiere a todos los miembros de un grupo. Una población puede ser grande o pequeña dependiendo de lo que le interese estudiar. Por ejemplo, una población podría ser "todos los residentes de Alemania" -que en 2017 se estimó en unos 83 millones de personas- o "todos los estudiantes de primer año en cierta escuela secundaria" - que puede variar desde una sola persona hasta un par de miles dependiendo de la escuela.

Y aunque haya escuchado el término "población" en referencia a las personas, una población también puede referirse a otros grupos de cosas. Por ejemplo, puede interesarle estudiar la población de aves que viven cerca de cierta área de la playa, o los globos producidos por un fabricante específico.

Población vs. Muestra

No importa cuán grande o pequeña sea una población, una muestra se refiere a un subconjunto, o parte, de esa población. Por ejemplo, si el número de estudiantes de primer año en una clase de escuela secundaria es 100, puede elegir estudiar solo 45 de los estudiantes.

Los estudios estadísticos generalmente usan muestras en lugar de poblaciones porque puede ser costoso, lento o simplemente imposible de encontrar o llegar a todos en una población. Sin embargo, si está realizando un estudio estadístico, debe intentar diseñar su estudio para que represente con precisión a la población. Por ejemplo, si desea una muestra que represente a todas las personas que residen en Alemania, puede seleccionar aleatoriamente personas de todas partes del país..

También debe asegurarse de que el tamaño de su muestra, o la cantidad de cosas que está estudiando, sea lo suficientemente grande como para que sus datos se vuelvan estadísticamente significativos: estima con precisión las estadísticas reales con respecto a una población.

¿Qué es un parámetro??

Es posible que ya haya oído hablar de parámetros en matemáticas, que son valores que son Permanece constante para una función matemática dada. En estadística, la definición de parámetro es diferente. Un parámetro son datos que se refieren a algo sobre un La población entera. Si su población es todos los almuerzos que los estudiantes de la escuela secundaria X comen en un día determinado, un parámetro de población podría ser que el 35 por ciento de los almuerzos se traen de casa.

Parámetro vs. Estadística

Los parámetros y las estadísticas son muy similares en el sentido de que ambos dicen algo sobre un grupo, por ejemplo, que "el 20% de los M&M son del color rojo", pero la diferencia clave es quien o qué ellos están describiendo Mientras que los parámetros se refieren a un todo población, las estadísticas se refieren a parte de esa población, o la muestra de la población investigada en un estudio.

Por ejemplo, en el ejemplo anterior, en lugar de pasar por todos los M&M existentes y contar cuántos rojos hay para obtener una población parámetro, puede contar cuántos M & M rojos hay en varios paquetes para obtener su muestra estadística. Si su estudio se diseñó bien, la estadística que obtenga debe estimar de cerca el parámetro de población real.