Pengertian populasi

Populasi adalah seluruh koleksi sesuatu yang menarik. Dalam penggunaan umum, kata populasi mengacu pada jumlah orang atau hewan. Dalam statistik, bagaimanapun, populasi tidak terbatas pada makhluk hidup. Misalnya, semua batuan di bulan membentuk populasi batuan bulan. Setiap kasus penyakit genetik akan menjadi populasi kasus penyakit itu. Dan, setiap mobil yang pernah diluncurkan dari jalur perakitan Ford adalah populasi mobil Ford. Sangat sulit untuk mengukur seluruh populasi apa pun. Itu sebabnya para ilmuwan menggunakan teknik pengambilan sampel untuk membuat kesimpulan tentang sisa anggota populasi.

Apa itu populasi?

Kebanyakan orang menemukan kata populasi dalam kehidupan sehari-hari. Biasanya dalam konteks berapa banyak orang yang tinggal di area tertentu. Misalnya, populasi California adalah sekitar 40 juta orang. Atau penduduk Turki diperkirakan 84 juta orang. Intinya, itu berarti ada garis tak kasat mata di tanah. Populasi adalah jumlah semua orang yang tinggal di dalam batas itu.

Dalam statistik, ide yang sama berlaku. Anda mulai dengan mendefinisikan batas itu, tetapi itu tidak perlu di lapangan. Kemudian, segala sesuatu di dalam batas itu membentuk populasi yang menarik. Misalnya, Anda ingin memahami ukuran pohon redwood di Taman Nasional Hutan Redwood. Perbatasan taman bertindak untuk menentukan batas fisik. Fakta bahwa Anda tertarik pada pohon redwood semakin menentukan populasi yang diminati. Oleh karena itu, Anda tidak akan menghitung Douglas-fir, hemlock barat, tanoaks, atau madrones. Populasi yang menarik hanya pohon redwood yang ada di dalam batas taman.

Terkadang, populasi bunga tidak begitu rapi dan rapi. Katakanlah seorang peneliti ingin mengetahui efektivitas pengobatan baru pada COVID-19. Populasi yang menarik adalah semua orang yang memiliki virus itu. Tapi, jumlah itu terus berubah karena beberapa orang tertular penyakit ini, dan yang lain sembuh atau mati. Jadi, populasi penelitian sulit diukur.

Dalam beberapa kasus, populasi bahkan mungkin tidak terbatas; misalnya, rata-rata semua lemparan satu set dadu tertentu. Karena secara teoritis Anda dapat terus melempar dadu itu selamanya, jumlah lemparan dalam populasi tidak terbatas.

Apa perbedaan antara sampel dan populasi?

Sebuah populasi terdiri dari setiap anggota dalam kelompok tertentu. Sampel adalah bagian dari populasi. Misalnya, jika populasi yang diinginkan adalah semua buku di perpustakaan tertentu, secara acak mengambil selusin buku dari rak adalah sampel dari apa yang ada di perpustakaan. Atau, jika Anda merencanakan acara besar dan membutuhkan katering, semua makanan yang dibuat katering adalah populasi yang diminati. Mencicipi satu gigitan setiap hidangan adalah sampelnya.

Sampel memungkinkan Anda untuk merasakan populasi lainnya. Beberapa gigitan makanan itu memberi Anda gambaran yang layak tentang bagaimana sisa jamuan makan itu akan terasa. Karakteristik sampel adalah representasi yang baik dari populasi makanan yang lebih besar. Oleh karena itu, aman untuk membuat generalisasi tentang hal-hal yang tidak Anda makan berdasarkan hal-hal yang Anda lakukan.

Demikian juga, ukuran sampel 12 buku dari perpustakaan akan memberi Anda gambaran tentang sisa buku di rak — yaitu, kecuali Anda hanya memilih buku dari satu bagian perpustakaan. Jika ya, Anda tidak dapat membuat asumsi yang dapat diandalkan tentang sisa rak buku. Misalnya, jika Anda hanya mengambil buku anak-anak, panjang rata-rata sampel Anda mungkin tidak memberikan perkiraan yang tidak bias tentang panjang semua buku di perpustakaan.

Apa perbedaan antara sampel populasi dan parameter populasi?

Dalam statistik, parameter populasi menggambarkan sesuatu tentang seluruh populasi. Misalnya, Anda ingin tahu berapa banyak uang yang dibawa orang. Anda dapat mencoba menghitung jumlah uang yang ada di kantong setiap orang di kota Anda. Uang tunai rata-rata yang dipegang oleh semua orang itu akan menjadi parameter. Ini mendefinisikan seluruh populasi tanpa ambiguitas.

Namun, Anda tidak perlu mewawancarai setiap orang untuk mendapatkan ide bagus tentang parameter itu. Anda bisa saja mewawancarai 50 orang secara acak. Itu akan memberi Anda sampel populasi. Jumlah rata-rata uang tunai yang dipegang oleh 50 orang tersebut adalah statistik deskriptif (perkiraan parameter), yang memberi Anda gambaran tentang orang lain. Rata-rata sampel (rata-rata nilai dalam sampel) adalah perkiraan yang masuk akal dari rata-rata populasi, dalam beberapa distribusi probabilitas.

Parameter memiliki definisi lain, sehingga dapat membingungkan. Arti lainnya dari parameter adalah nilai yang mendefinisikan kondisi dari suatu distribusi atau model. Misalnya, distribusi normal (alias kurva lonceng) adalah fungsi untuk menggambarkan varians dalam satu set nilai. Ini simetris, dengan sebagian besar kejadian terletak dekat dengan pusat. Ada beberapa pengamatan yang jauh dari tengah, tetapi lebih jarang terjadi. Distribusi normal memiliki dua parameter — mean (rata-rata dari semua nilai) dan standar deviasi (ukuran dispersi, yang menggambarkan seberapa jauh pengamatan menyimpang dari tengah). Parameter tersebut menentukan bentuk distribusi.

Seberapa berguna populasi dalam statistik?

Tujuan utama statistik adalah untuk membuat generalisasi tentang populasi yang lebih luas. Sebenarnya, kata statistik menyiratkan bahwa itu adalah perkiraan tentang parameter populasi (nilai nyata yang menggambarkan seluruh populasi).

Statistik deskriptif menggambarkan hasil sampel, biasanya termasuk informasi tentang tendensi sentralnya (nilai rata-rata, tengah, dan paling umum) dan dispersinya (seberapa jauh nilai tersebar). Statistik inferensial memberikan informasi tentang seberapa andal statistik deskriptif sebagai perkiraan populasi yang lebih luas. Pada akhirnya, tujuan statistik adalah untuk memahami populasi.

Mengapa sampel lebih sering digunakan?

Menggunakan sampel jauh lebih mudah dikelola daripada mencoba menghitung populasi target. Tanpa pengambilan sampel, akan sangat sulit untuk memahami apa pun di sekitar kita. Bayangkan mencoba memahami apa yang terjadi di pasar tenaga kerja. Biro statistik tenaga kerja perlu melacak setiap orang dewasa usia kerja di negara tersebut dan mengetahui apakah mereka memiliki pekerjaan atau tidak pada saat tertentu. Jika seseorang tidak memiliki pekerjaan, biro statistik tenaga kerja perlu menentukan apakah itu karena pilihan atau tidak.

Mengawasi jutaan orang akan menjadi tugas yang sangat sulit. Tetapi biro statistik tenaga kerja tidak perlu melakukan itu untuk mendapatkan perkiraan yang layak tentang apa yang terjadi. Dengan memilih beberapa ribu rumah tangga secara acak, kemudian mewawancarai mereka tentang situasi pekerjaan mereka, biro statistik tenaga kerja dapat memperkirakan status tenaga kerja lainnya.

Sampel memberikan perkiraan yang tidak tepat tetapi masuk akal dari gambaran yang lebih besar. Sampel lebih cepat, lebih murah, dan lebih mudah dikumpulkan daripada mengambil sensus. Dan kecuali Anda memiliki sampel kecil, statistik yang disediakan oleh distribusi sampel acak adalah perkiraan yang masuk akal tentang apa yang sebenarnya terjadi.

Kapan parameter populasi diperlukan untuk penelitian?

Parameter populasi adalah karakteristik yang mendefinisikan suatu populasi — seperti tinggi rata-rata varietas tertentu dari batang jagung. Parameter rata-rata populasi akan menjadi rata-rata sebenarnya dari semua batang jagung. Tetapi mengukur setiap tanaman di seluruh populasi itu membosankan dan tidak perlu.

Katakanlah proyek penelitian Anda adalah untuk menentukan efektivitas beberapa pupuk baru. Anda bisa menanam jagung di beberapa bagian tanah tanpa nutrisi, menanam di petak lain dengan pupuk yang ada, dan yang lain dengan perlakuan baru. Kemudian, ahli statistik akan membandingkan hasil dari setiap subpopulasi menggunakan interval kepercayaan (rentang nilai yang layak dengan tingkat kepercayaan tertentu) dan uji hipotesis.

Anda tidak memerlukan parameter populasi untuk menentukan apakah pengobatan baru efektif atau tidak. Sebagai gantinya, Anda dapat mengambil sampel acak sederhana yang cukup untuk menguji hipotesis nol (asumsi default) bahwa pupuk tidak berfungsi, kemudian membuat kesimpulan statistik tentang keefektifannya. Pada kenyataannya, seluruh percobaan adalah sampel dari semua tanaman masa depan yang belum tumbuh. Mungkin tidak mungkin untuk menentukan parameter yang tepat dari keseluruhan populasi. Tetapi Anda dapat memperkirakannya dengan tingkat kepercayaan yang tinggi. Hampir selalu penelitian menggunakan statistik untuk memperkirakan parameter. Mengukur parameter populasi secara langsung jarang diperlukan.