簡要描述總體與樣本 40 之間的關係

樣本是從總體中獲取的總體代表的個體的集合。

有一批零件，共有n個零件，從中提取x進行測試。 這批零件是整體，其中每個零件都可以稱為乙個個體，繪製的 x 個零件就是樣品。

統計學家使用術語“總體”來表示物件的整個主體或多或少相同，通常稱為目標總體，並且資料通常比目標總體小，稱為研究總體。 在實踐中，由於研究種群的個體數量眾多，甚至無限，科學方法是提取一部分具有代表性的個體，稱為樣本。

樣本量。 樣本量也稱為“樣本計數”。 指樣本所需的取樣單元數。 在組織抽樣調查時，抽樣誤差的大小直接影響到抽樣指標的代表性，而必要的樣本單位數量是保證抽樣誤差不超過給定範圍的重要因素之一。

因此，在抽樣設計中有必要確定樣本單位的數量，因為適當的樣本單位數量是保證樣本指標具有充分代表性的基本前提。

例如，當一家保險公司想要調查該市有多少人能夠購買新型保險時，從全市隨機抽取了 1,000 人。 那麼全市的居民就是人口，隨機抽取的1000人就是樣本，樣本容量是1000人。

統計總體稱為“總體”。 統計學是要研究的事物的總和，它由許多具有某些共同屬性或特徵的單個事物組成。 構成整體的單個事物稱為整體單位。

例如，在研究工業企業的生產經營狀況時，所有工業企業都是乙個統計整體，每個工業企業都是整體單位。

整體單位客觀存在。 同一種群中的每個種群單位至少具有乙個相同的特徵，這是構成統計種群所必需的。

所謂統計人口的同質性，就是同一人口的所有單位必須具有一定的共同特徵。 整體同質性是所有統計研究最重要的先決條件。 這意味著統計總體中的單位必須具有一些共同屬性才能將它們組合在一起。

否則，各單位在整體中的象徵性表現的綜合將毫無意義，甚至會混淆矛盾，歪曲現象的真相。 例如，如果我們要研究全國的工業企業，所有工業企業構成整體，這些工業企業的經濟功能是進行工業生產活動，這是性質相同的。

整體表示要檢查的物件的整體。 也稱為母體。 人口中的每個成員都被稱為個體。 例如，如果你看乙個工廠生產的燈泡的使用壽命，工廠生產的所有燈泡都是整體，每個燈泡都是乙個個體。

樣本也稱為“子樣本”。 根據某些抽樣規則從總體中抽取的個體子集。 樣本中的個體數量稱為“樣本量”。

（1） 人口

總體是研究物件的整體，它是包含所研究變數的所有個體的集合，它是同質的、不同的和大的。 構成整體的單個事物稱為整體單位。 兩者之間的關係是被包含和被包含的關係。

2） 樣品

是從總體中提取的元素的集合，是總體的一部分。 它必須從整體內部獲取; 抽樣方法多種多樣; 它具有代表性和客觀性。

3）總體引數與樣本統計量的關係。

引數是用於描述種群特徵的廣義數值度量，它是研究人員想知道的種群的某個特徵值。 由於總體資料通常是未知的，因此該引數是乙個未知常數。

樣本統計量是用於描述樣本特徵的廣義數值度量，它是根據樣本資料計算得出的量。 由於抽樣是隨機的，因此統計資料是樣本的函式; 由於樣本是已知的，因此統計量始終是已知的。 抽樣的目的是根據樣本統計估計總體引數。

假設你想調查班上50個人每月的生活費，為了節省時間，你決定從50個同學中隨機抽取10名學生進行詢問。 因此，50 名學生是您的樣本人群，被選中的 10 人是您的樣本。

首先，兩者的分類不同：

一、總體分類：

1）根據能否測度整體容量，將統計總體分為有限總體和無限總體。

2）根據研究範圍，將統計總體分為大總體和小總體。

3）根據統計總體是否可以加法，將統計總體分為加性總體和非加性總體。

2、樣品分類：

1）系統抽樣：當種群數量比較大時，先將種群分成幾個平衡部分，然後根據預定的規則，從每個部分抽取一些個體，得到所需的樣本，這種抽樣方法稱為系統抽樣。

2）分層抽樣：抽樣時將種群分成彼此不相交的層，然後按照一定比例，從每層中獨立選擇一定數量的個體，得到所需的樣本，這種抽樣方法就是分層抽樣。適用的群體由幾個明顯不同的部分組成。

3）聚類抽樣：聚類抽樣又稱聚類抽樣。就是把整體中的單元合併成若干個不相交、不重複的集合，稱為乙個群; 一種抽樣方法，其中將樣本作為抽樣單元抽取到乙個群體中。

在應用聚類抽樣時，要求每個組都要有很好的代表性，即組內單位之間的差異要大，組間的差異要小。

其次，兩者的概述不同：

概述：統計學是要研究的事物的整體，它由許多具有某些共同屬性或特徵的單個事物組成。 構成整體的單個事物稱為整體單位。

1.概念不同

1）總體：它代表了整個調查物件，也稱為矩陣。

2）個體：種群的每個成員都稱為個體，例如，檢查工廠生產的燈泡的使用壽命，工廠生產的所有燈泡都是整體，每個燈泡都是乙個個體。

3）樣本：又稱“子樣本”，根據一定的抽樣規則從種群中抽取一部分個體，樣本中的個體數量稱為“樣本容量”。

用法不同：例子：

一批燈泡，10個被選中進行調查。 那麼整體就是這批燈泡。 個人是每個燈泡。 樣品由10個燈泡組成。 樣本量為 10，總體是指整個被檢查的受試者。

個人是整個調查的物件。

樣本是從總體中抽取的個體子集。

另一方面，樣本量是指樣本中的個體數量。

樣本總體：樣本總體也稱為“樣本總體”和“子樣本”，簡稱“樣本”。 從統計總體中提取總體單位的集合。 在抽樣調查中，樣本也稱為樣本總體。 相應地，原始整體也稱為整體和整體。

樣本總體中的單位數稱為樣本量，通常樣本數達到或超過30個稱為大樣本，小於30個稱為小樣本。 樣本用於推斷總體。 抽樣方法的乙個重要特徵是從相對較小的樣本總體中推斷出乙個較大的整體。

如果整個總體對於某個問題是唯一的，那麼可能有許多樣本總體。 從整個總體生成的樣本總體的可能數量與每個樣本的大小以及抽樣方法有關。

下面是乙個示例。 一批燈泡，10個被選中進行調查。 那麼整體就是這批燈泡。 個人是每個燈泡。 樣品由10個燈泡組成。 樣本量為10 總體是指被調查物件的整體，個體是總體中每個調查的物件，樣本是從總體中抽取的個體的一部分，樣本量是指樣本中的個體數量。

整體是調查物件的整體。

樣本是作為觀察或調查一部分的個體。

樣本量是總體中要檢查的元素的總稱，即樣本中的個體。

例如，如果您研究工廠生產的產品的廢品率，則可以從產品中取出 1,000 件進行檢查。 那麼整個產品就是整體，這個產品中的每個產品都是乙個個體，樣本量是指提取出來的1000個產品。