人口是一个独特的个人群体,无论这个群体是由一个国家组成,还是由一群具有共同特征的人组成。在统计学中,人口是从中抽取统计样本进行研究的个人的集合。因此,任何由一个共同特征组合在一起的个体的选择都可以说是一个群体。
一个样本是一个群体中具有统计意义的部分,而不是整个群体。因此,对一个样本进行统计分析时,必须报告整个样本结果的近似标准差或标准误差。只有对整个人口的分析才不会有标准误差。
联合国将7月11日定为世界人口日。
在大多数用法中,人口一词意味着一群人或至少是一群生物。然而,统计学家把他们研究的任何群体都称为一个群体。研究对象可能是2021年在北美出生的婴儿、2000年以来亚洲科技初创企业的总数、所有会计考试考生的平均身高或美国纳税人的平均体重。
统计学家和研究人员更喜欢了解人口中每个实体的特征,以便得出最精确的结论。然而,这在大多数情况下是不可能或不切实际的,因为人口集往往相当大。
例如,如果一家公司想知道其50000名客户中的大多数是否对公司去年的服务满意,那么给每个客户打电话进行调查是不切实际的。由于时间、资源和可及性的限制,无法衡量人口中每个个体的特征,因此必须对人口进行抽样。
根据联合国的数据,到21世纪中叶,世界人口将增加。
人口的定义可以很狭隘,比如北美棕色眼睛的新生儿数量,亚洲三年内失败的初创企业数量,所有**会计考试考生的平均身高,或者30岁以上美国纳税人的平均体重。
政治民调科学提供了一个很好的例子,说明随机抽取人口样本的困难。最近两次总统选举民调中有许多都是错误的,其中一个原因可能是,愿意回答民调问题的人可能不构成可能选民的随机样本。
尽管如此,调查和民意测验可能是确定和确认影响广大民众的问题和趋势的唯一有效途径。例如,越来越多的人对网络骚扰表示担忧,但这到底有多普遍呢?皮尤研究中心(Pew Research)的一项研究表明,41%的美国成年人经历过网络骚扰,其中11%的人表示自己受到过直接跟踪,14%的人表示自己受到过人身威胁。
样本是一个群体成员的随机选择。它是从人口中抽取的一个较小的群体,具有整个人口的特征。根据样本数据得出的观察结果和结论归因于整个人口。
从统计样本中获得的信息使统计学家能够对更大的人口提出假设。在统计方程中,总体通常用大写N表示,而样本通常用小写N表示。
参数是基于整个总体的数据。统计数据,如平均数和标准差,当采取人口,被称为人口参数。总体均值和总体标准差用希腊字母表示µ 以及σ, 分别。
一个有效的统计数据可以从人口样本或整个人口的研究中得出。随机抽样的目的是避免结果出现偏差。如果全体人口中的每一个成员都有平等的机会被选中参与,那么一个样本就是随机的。
参数是总体的特征,而统计量是样本的特征。推断统计使您能够根据从总体中随机抽取的样本计算出的统计信息,对总体参数进行有根据的猜测。
标准差是从样本的变化推断出的总体变化。当标准差除以样本中观察次数的平方根时,结果称为平均值的标准误差。
人口统计为公共政策和商业决策提供信息。一些例子:
以下是一些关于世界人口和一项研究的人口的常见问题的答案。
根据联合国经济和社会事务部的预测,世界人口预计将从2019年的77亿增长到2050年的97亿。 预计非洲撒哈拉以南地区的人口增长率最高,可能会翻一番,而欧洲和北美的增长率最低,只有2%。
截至2019年,中国和印度是迄今为止世界上人口最多的国家。 根据Statista的数据,以下是排名前10位的国家及其估计人口:
据联合国估计,目前世界人口为77亿,其中1%为7700万。
研究的参与者统称为人群。如果随机选择,研究结果可能被视为代表了更大的人口。例如,在最近一次盖洛普民意调查中,在随机抽取的1015名退休人员中,57%的人表示社会保障是他们收入的“主要”来源。 根据调查人群的反应,可以得出结论,大多数美国退休人员依赖社会保障。
一项有意义的研究的最小样本量是100个,而最大样本量大约是1000个。
人口过剩的问题至少从1786年开始就有了争论,当时经济学家托马斯·马尔萨斯(Thomas Malthus)发表了他的理论,认为人口增长总是会超过食品供应的增长。这个理论被称为马尔萨斯主义。
马尔萨斯认为这个问题是资源的过度使用。今天的思想家倾向于更加重视资源的道德和有效分配。
无论如何,人口趋势是复杂的,其结果也有争议。毫无疑问,地球人口在过去70年中急剧增加,从1950年的不到30亿增加到现在的近80亿。但同期,发达国家的出生率急剧下降。
我们每个人都是许多人口的一个组成部分。除了是地球人类的一员和一个国家的公民之外,我们也是基于年龄、性别、收入、健康状况和许多其他因素的许多亚群体的成员。
当统计学家试图确定这些子总体的一个或多个事实时,他们通常依赖于样本总体。这些随机选取的受试者得出的结论可推广到被研究的一般人群。
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