许多人无法理解人口和样本之间的基本区别。然而，在分析数据时，了解这两个术语之间的差异是至关重要的。

人口(population) vs. 样品(sample)

总体和样本的区别在于总体包含了一组数据中的所有单位。样本包括从人口中选择的一小组单位。例如，一个人口可以是居住在澳大利亚的所有人，样本可以是居住在澳大利亚的特定人群。

另一个例子可能是，您希望检查一个组织中接近退休年龄的人数。您的人口是整个组织的劳动力，而您的样本可以是年龄超过50岁的员工。

总体与样本对照表（表格形式）

什么是人口(population)？

当我们读人口这个词时，我们想到的是生活在一个国家的人。然而，在进行数据分析和对一组数据进行统计比较时，population一词有着不同的含义。

总体包括特定数据组的所有成员。例如，**的平均年龄。这是一个假设的人口，因为它包括所有曾经、现在和将来生活的妇女。

在上述情况下，人类不可能对整个人口进行测试，因为并非所有的人口成员都是可观察的（例如，将生活在未来的妇女）。

即使有可能对整个人群进行测试，也将花费巨大的成本和大量的时间。相反，我们可以使用一个样本群体的子集。该样本有助于对上述人群进行测试，找出**的平均年龄。

例如，David正在收集数据，以了解一所学校学生的膳食偏好。当收集像大卫这样的数据时，了解整个人口的目的是很重要的。

总体包括所有数据元素。例如，如果David想收集他学校所有学生的信息，那么这个场景中的人口就是他学校的所有学生。

然而，从每一个人那里收集信息是不现实的。当这种情况发生时，我们必须通过从代表整个人口的一小群成员那里获取信息来找到另一种方法。

大卫也有同样的问题，他不能从他学校的每个学生那里获得信息。相反，他需要得到一个样本。

什么是样品(sample)？

样本包含一部分人群。样本的大小总是小于人口的大小。样本是实际参与研究的数据单位。

问题是，为什么使用样本而不是整个种群？

1. 在大多数情况下，人口过多，无法检测。例如，要测试世界上所有的男人来找出**人口的平均身高，这在人类是不可能的。
2. 人口是假设的。例如，我们不知道未来生活的人有多高。
3. 在某些情况下，无法接触到人口。例如，非洲丛林中的某些部落仍然不为世界所知，因此无法进入。

因此，对人口的一部分进行测量。如果有效地抽取样本，所获得的结果就像对整个人群进行测量一样准确。

最常用的抽样方法是随机抽样。每一个样本都是从总体中随机选取的，这样总体中的每一个项目都有同等的被选中的机会。这是一个无偏的样本，因此给出了非常有效的结果。

最常见的随机抽样方法之一是通过抽奖法。人口的每一个单位都有一个随机数。

这些数字放在一个罐子里并适当混合。然后，研究小组的一个蒙着眼睛的人选择“N”个数字。所选总体的项目包括在样本中。

然而，在某些情况下，不可能进行随机抽样。在这种情况下，考虑选择样品的最佳替代方法是很重要的。

总体与样本的主要差异

人口(population)和样品。(sample.)的区别

1. 总体包括所有数据元素，而样本是总体的一小部分，代表整个总体。
2. 总体是一组完整的数据，而样本是总体的一个子集。
3. 总体可测量质量称为参数，而样本可测量质量称为统计量。
4. 如果对整个人群进行测试，结果是真实的意见代表，而如果选择了不具代表性的样本，结果有一定的误差。

结论

综上所述，样本是从人群中挑选出来的一小群单位，他们将参与研究，而人群是结果将应用的全部数据。

在大多数情况下，对整个人口进行测量是不可能的，选择样本是为了得出关于人口的结论。然而，为了得到准确的结果，所选的样本应该是具有代表性的人群。

随机抽样是最常用的抽样方法，往往提供最具代表性的样本。

参考文献

1. https://dl.sciencesocieties.org/publicati***/cs/abstracts/31/2/CS0310020469
2. https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/NEJMoa1315665
3. https://academic.oup.com/sleep/article-abstract/20/8/608/2725951