Estatísticas amostra e os parâmetros populacionais

Os cientistas realizar experimentos sobre limitada amostras de temas, a fim de tirar conclusões que (eles esperam) são válidos para um grande população de pessoas. Suponha que você queira realizar um experimento para determinar alguma quantidade de interesse. Por exemplo, você pode ter um interesse científico em uma dessas questões:

• Qual é a concentração média de glicose no sangue em jejum em adultos com diabetes?

• Qual o percentual de crianças como chocolate?

• Quanto custa o azoto da ureia no sangue (BUN) tendem a aumentar (ou diminuir) a cada ano adicional após os 60 anos?

Para obter exato respostas a perguntas como estas, você teria que examinar cada adulto, diabético, ou a cada criança, ou a cada pessoa com mais de 60 anos de idade Mas você não pode examinar cada pessoa no populacional você tem que estudar uma amostra relativamente pequena de indivíduos, em um ensaio clínico ou de pesquisa.

O resultado numérico que você recebe de sua amostra (tais como glicose média, a percentagem de crianças que gostam de chocolate, ou o aumento de BUN por ano) é chamado de estatística da amostra, e é a sua melhor estimativa para o valor da correspondente parâmetro da população, que é o verdadeiro valor do que a média ou por cento ou aumento anual em toda a população.

Por causa de flutuações aleatórias, a estatística da amostra você recebe do seu estudo não é exatamente igual ao parâmetro populacional correspondente. Os estatísticos expressar essa discrepância inevitável em termos de dois conceitos: precisão e precisão. Para muitas pessoas esses dois termos significam a mesma coisa, mas para um estatístico eles são muito diferentes.