了解不同的人口指标是每个研究小组的重要组成部分。因此，研究者经常使用样本方差和总体方差来分析数据集的不同度量。

尽管表面上这两个过程都使用代数计算公式，但它们的工作原理不同。由于这个原因，许多人对这些过程感到困惑，并且经常相互交换。

样本方差(sample variance) vs. 总体方差(population variance)

样本方差与总体方差的区别在于，样本方差是一个估计过程，通过这个过程，任何特定样本数据的指标都可以通过一个系统的过程进行分析和测量，经常被各个研究小组使用，而人口方差是一个估计过程，通过这个过程，任何人口的指标都可以通过一个系统的过程进行分析和测量，**机构经常使用它。

样本方差与总体方差对照表（表格形式）

什么是样本方差(sample variance)？

样本方差是一个估计过程，通过这个过程，任何特定样本数据的度量都可以通过一个系统的过程进行分析和测量。在分析过程中，采用了各种代数计算公式。

大多数样本方差用于分析小数据集。通常，用于样本方差的数据集包含大约5万到5千个项目的信息。样本方差的好处是它需要较小的资源来收集数据和分析过程。出于这个原因，它可以用较少的预算在很短的时间内完成。

然而，样本方差最大的挑战是预测的准确性；分析报告在很大程度上取决于样本量和样本选择过程。大数据集提供了更准确的样本方差预测。另一方面，小数据集的结论报告不太可靠。同样，数据集多样性的任何增加也会增加结论报告的可靠性。

不同的研究小组在工作中经常使用样本方差。例如，药品生产公司的许多研究人员经常对一小群人使用样本方差来观察药品的有效性。同样，许多媒体在选举时也经常使用样本方差来预测选举结果。

什么是总体方差(population variance)？

总体方差是一个估计过程，任何总体的指标都可以通过一个系统的过程进行分析和测量。在分析过程中，需要**大量人口。

大多数总体方差用于分析大型数据集。通常，用于总体方差目的的数据集包含有关数百万项的信息。总体方差的好处是分析和预测结果非常准确。与样本方差相比，这个过程提供了更准确的预测。

然而，人口差异的最大挑战是信息收集。总体方差的数据收集过程需要大量的投资。随着预算的增加，总体方差分析过程所需的时间也越来越长。

由于花费巨大，大多数小型研究小组的研究工作并不总是使用总体方差。相反，大多数**机构使用其预算来收集数据，并使用人口差异作为其分析目的。

各**机构利用人口方差分析人口普查数据。它帮助他们衡量公众的不同标准。这些信息有助于他们总结公共信息。在未来，它有助于他们在决策过程中为**。

样本方差与总体方差的主要差异

• 一方面，样本方差是一个估计过程，通过该过程可以分析任何特定样本数据的度量；通过一个系统的过程来衡量的。另一方面，总体方差是一个估计过程，通过该过程可以分析任何总体的度量；通过一个系统的过程来衡量的。
• 样本方差需要一个小样本数据集来分析过程。它可能包含五万到五万个项目的信息。然而，总体方差需要一个大的数据集来分析过程。它可能包含数百万人的信息。
• 大多数情况下，各个研究小组都使用样本方差进行研究。但大多数情况下，**机构使用人口方差来分析人口普查数据。
• 样本方差的好处是可以在有限的预算内快速完成。另一方面，总体方差总是给出一个可靠的结论报告。
• 样本方差的缺点是结论报告的可靠性因样本而异，而总体方差的缺点是数据收集和分析过程需要大量的时间和投资。

结论

样本方差和总体方差都是用来理解总体中不同指标的分析系统。它不仅被**机构使用，而且许多公司也用它来了解产品的有效性。

许多医学研究公司经常使用样本方差，具有预算少、分析时间快等优点。无独有偶，许多媒体在选举期间也利用这一过程进行民意测验预测。然而，由于样本的差异，结论报告的可靠性总是因样本而异。

另一方面，大多数**机构可以负担人口方差数据收集和分析过程的昂贵预算。这些机构分析公共信息，帮助**为公众制定富有成效的政策。由于数据量大，总体方差的结论报告更为准确。

参考文献

• https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/bf02065813.pdf
• https://www.jstage.jst.go.jp/article/jmath1948/1/2/1_2_111/_article/-char/ja/