A population includes all of the elements from a set of data and a sample consists of one or more observations from the population.
1 A a measurable characteristic of a population, such as a mean or standard deviation, is called a parameter; but a measurable characteristic of a sample is called a statistic. 2  We will see in future lessons that the mean of a population is denoted by the symbol μ; but the mean of a sample is denoted by the symbol x. Population vs Sample. The main difference between a population and sample has to do with how observations are assigned to the data set. 1  A population includes all of the elements from a set of data. 2  A sample consists of one or more observations from the population Sample Standard Deviation. A standard deviation of a sample estimates the standard deviation of a population based on a random sample. The sample standard deviation, unlike the population standard deviation, is a statistic that measures the dispersion of the data around the sample mean. Standard deviation refers to the amount of dispersion in a given data set. Researchers calculate the standard deviation of a data set by taking the square root of the variance, and the numerical result is indicated by the letter S. They use the term “variance” to describe the extent of the data spread. Figure 2. Sampling distribution of the difference between mean heights. A difference between means of 0 or higher is a difference of 10/4 = 2.5 standard deviations above the mean of -10. The probability of a score 2.5 or more standard deviations above the mean is 0.0062. Since the standard error of a sampling distribution is the standard deviation of the sampling distribution, the standard error of the difference between means is: Just to review the notation, the symbol on the left contains a sigma (σ), which means it is a standard deviation. For example, say that the mean test score of all 12-year-olds in a population is 34 and the mean of 10-year-olds is 25. If numerous samples were taken from each age group and the mean difference computed each time, the mean of these numerous differences between sample means would be 34 - 25 = 9. Since the standard error of a sampling distribution is the standard deviation of the sampling distribution, the standard error of the difference between means is: Just to review the notation, the symbol on the left contains a sigma (σ), which means it is a standard deviation. Therefore, you would normally calculate the population standard deviation if: (1) you have the entire population or (2) you have a sample of a larger population, but you are only interested in this sample and do not wish to generalize your findings to the population.  Now to calculate the population standard deviation, we calculate deviations from the mean. The respective deviations from the mean are (70 – 71) = -1, (62 – 71) = -9, (65 – 71) = -6, (72 – 71) = 1, (80 – 71) = 9, (70 – 71) = -1, (63 – 71) = -8, (72 – 71) = 1, (77 – 71) = 6 and (79 – 71) = 8. To calculate the standard deviation of the population, first the deviations of data values from the population mean are calculated. The root mean square (quadratic mean) of deviations is called the population standard deviation. The difference between the sample mean and the population mean is called the. A. Population standard deviation B. Population mean C. Standard erro of the mean D. Sampling error. Follow. 2 answers 2. The difference between the sample mean and the population mean is called the. A. Population standard deviation. B. Population mean. C. Standard erro of the mean. D. Sampling error. Add your answer. From the variance sum law, we know that: which says that the variance of the sampling distribution of the difference between means is equal to the variance of the sampling distribution of the mean for Population 1 plus the variance of the sampling distribution of the mean for Population 2. Since the standard error of a sampling distribution is the standard deviation of the sampling distribution, the standard error of the difference between means is: Just to review the notation, the symbol on the left contains a sigma (σ), which means it is a standard deviation. Thus, the probability that the difference between samples will be no more than 3 days is 0.035. Alternatively, we could have worked with z-scores (which have a mean of 0 and a standard deviation of 1). Here's the z-score solution: 1  Find the mean difference (male absences minus female absences) in the population. 
http://stattrek.com/sampling/populations-and-samples.aspx http://smallbusiness.chron.com/difference-between-sample-population-standard-deviation-22639.html http://onlinestatbook.com/2/sampling_distributions/samplingdist_diff_means.html http://onlinestatbook.com/2/sampling_distributions/samplingdist_diff_means.html https://statistics.laerd.com/statistical-guides/measures-of-spread-standard-deviation.php http://www.differencebetween.com/difference-between-population-and-vs-sample-standard-deviation/ https://answers.yahoo.com/question/index?qid=20110327105329AA7R1jF http://onlinestatbook.com/2/sampling_distributions/samplingdist_diff_means.html http://stattrek.com/sampling/difference-in-means.aspx
difference between sample and population standard mean
नमूना और जनसंख्या मानक माध्य के बीच अंतर
एक जनसंख्या में डेटा के एक सेट से सभी तत्व शामिल होते हैं और एक नमूने में जनसंख्या से एक या अधिक अवलोकन होते हैं।
1 ए एक जनसंख्या की एक औसत दर्जे की विशेषता, जैसे कि एक माध्य या मानक विचलन, को एक पैरामीटर कहा जाता है; लेकिन एक नमूने की एक औसत दर्जे की विशेषता को एक आंकड़ा कहा जाता है। 2 हम भविष्य के पाठों में देखेंगे कि जनसंख्या का माध्य प्रतीक μ से निरूपित होता है; लेकिन एक नमूने का मतलब प्रतीक x द्वारा दर्शाया जाता है। जनसंख्या बनाम नमूना। जनसंख्या और नमूने के बीच मुख्य अंतर यह है कि डेटा सेट को अवलोकन कैसे सौंपा जाता है। 1 जनसंख्या में डेटा के एक सेट से सभी तत्व शामिल हैं। 2 एक नमूने में जनसंख्या से एक या अधिक अवलोकन होते हैं नमूना मानक विचलन। एक नमूने का एक मानक विचलन एक यादृच्छिक नमूने के आधार पर जनसंख्या के मानक विचलन का अनुमान लगाता है। नमूना मानक विचलन, जनसंख्या मानक विचलन के विपरीत, एक आँकड़ा है जो नमूना माध्य के आसपास डेटा के फैलाव को मापता है। मानक विचलन किसी दिए गए डेटा सेट में फैलाव की मात्रा को संदर्भित करता है। शोधकर्ता विचरण के वर्गमूल को लेकर डेटा सेट के मानक विचलन की गणना करते हैं, और संख्यात्मक परिणाम अक्षर एस द्वारा इंगित किया जाता है। वे डेटा प्रसार की सीमा का वर्णन करने के लिए "विचरण" शब्द का उपयोग करते हैं। चित्र 2. औसत ऊंचाइयों के बीच अंतर का नमूना वितरण। 0 या उच्चतर के साधनों के बीच का अंतर -10 के माध्य से 10/4 = 2.5 मानक विचलन का अंतर है। माध्य से ऊपर स्कोर 2.5 या अधिक मानक विचलन की संभावना 0.0062 है। चूंकि नमूना वितरण की मानक त्रुटि नमूना वितरण का मानक विचलन है, साधनों के बीच अंतर की मानक त्रुटि है: बस संकेतन की समीक्षा करने के लिए, बाईं ओर के प्रतीक में एक सिग्मा (σ) होता है, जिसका अर्थ है कि यह एक मानक विचलन है। उदाहरण के लिए, मान लें कि जनसंख्या में सभी 12 वर्षीय बच्चों का औसत परीक्षण स्कोर 34 है और 10 वर्ष के बच्चों का औसत 25 है। यदि प्रत्येक आयु वर्ग से कई नमूने लिए गए थे और हर बार औसत अंतर की गणना की जाती है, तो नमूना साधनों के बीच इन कई अंतरों का माध्य 34 - 25 = 9 होगा। चूंकि नमूना वितरण की मानक त्रुटि नमूना वितरण का मानक विचलन है, साधनों के बीच अंतर की मानक त्रुटि है: बस संकेतन की समीक्षा करने के लिए, बाईं ओर के प्रतीक में एक सिग्मा (σ) होता है, जिसका अर्थ है कि यह एक मानक विचलन है। इसलिए, आप सामान्य रूप से जनसंख्या मानक विचलन की गणना करेंगे यदि: (1) आपके पास पूरी आबादी है या (2) आपके पास एक बड़ी आबादी का नमूना है, लेकिन आप केवल इस नमूने में रुचि रखते हैं और अपने निष्कर्षों को सामान्यीकृत नहीं करना चाहते हैं जनसंख्या।  अब जनसंख्या मानक विचलन की गणना करने के लिए, हम माध्य से विचलन की गणना करते हैं। माध्य से संबंधित विचलन हैं (70 – 71) = -1, (62 – 71) = -9, (65 – 71) = -6, (72 – 71) = 1, (80 – 71) = 9, (70 – 71) = -1, (63 – 71) = -8, (72 – 71) = 1, (77 – 71) = 6 और (79 – 71) = 8. जनसंख्या के मानक विचलन की गणना करने के लिए, पहले जनसंख्या माध्य से डेटा मूल्यों के विचलन की गणना की जाती है। विचलनों के मूल माध्य वर्ग (द्विघात माध्य) को जनसंख्या मानक विचलन कहा जाता है। प्रतिदर्श माध्य और जनसंख्या माध्य के बीच के अंतर को कहा जाता है। A. जनसंख्या मानक विचलन B. जनसंख्या का अर्थ C. माध्य का मानक erro D. नमूनाकरण त्रुटि। पीछा करना। 2 उत्तर 2. प्रतिदर्श माध्य और जनसंख्या माध्य के बीच के अंतर को कहा जाता है। A. जनसंख्या मानक विचलन। B. जनसंख्या का माध्य। C. माध्य का मानक त्रुटि। D. नमूनाकरण त्रुटि. अपना उत्तर जोड़ें। विचरण योग नियम से, हम जानते हैं कि: जो कहता है कि साधनों के बीच अंतर के नमूना वितरण का विचरण जनसंख्या 1 के लिए माध्य के नमूना वितरण के विचरण के बराबर है और जनसंख्या 2 के लिए माध्य के नमूना वितरण का विचरण है। चूंकि नमूना वितरण की मानक त्रुटि नमूना वितरण का मानक विचलन है, साधनों के बीच अंतर की मानक त्रुटि है: बस संकेतन की समीक्षा करने के लिए, बाईं ओर के प्रतीक में एक सिग्मा (σ) होता है, जिसका अर्थ है कि यह एक मानक विचलन है। इस प्रकार, संभावना है कि नमूनों के बीच अंतर 3 दिनों से अधिक नहीं होगा, 0.035 है। वैकल्पिक रूप से, हम z-स्कोर (जिसका माध्य 0 और मानक विचलन 1 है) के साथ काम कर सकते थे। यहाँ z-स्कोर समाधान है: 1 जनसंख्या में औसत अंतर (पुरुष अनुपस्थिति माइनस महिला अनुपस्थिति) का पता लगाएं। 
नमुना आणि लोकसंख्या मानक सरासरी मधील फरक
१ लोकसंख्येचे मोजण्याजोगे वैशिष्ट्य, जसे की सरासरी किंवा मानक विचलन, याला पॅरामीटर म्हणतात; परंतु नमुन्याच्या मोजण्यायोग्य वैशिष्ट्याला सांख्यिकी म्हणतात. २ लोकसंख्येचे सरासरी μ या चिन्हाने दर्शविले जाते हे आपण भविष्यातील धड्यांमध्ये पाहू; परंतु नमुन्याचे सरासरी एक्स चिन्हाने दर्शविले जाते. जनसंख्या बनाम नमुना. लोकसंख्या आणि नमुना यांच्यातील मुख्य फरक डेटा सेटला निरीक्षणे कशी दिली जातात याशी संबंधित आहे. १ लोकसंख्येत डेटाच्या संचातील सर्व घटकांचा समावेश होतो. २ नमुन्यात लोकसंख्येची एक किंवा अधिक निरीक्षणे असतात नमुना मानक विचलन। नमुन्याचे मानक विचलन यादृच्छिक नमुन्याच्या आधारे लोकसंख्येच्या मानक विचलनाचा अंदाज लावते. नमुना मानक विचलन, लोकसंख्या मानक विचलनाच्या विपरीत, एक आकडेवारी आहे जी नमुना सरासरीच्या सभोवतालच्या डेटाचे फैलाव मोजते. मानक विचलन म्हणजे दिलेल्या डेटा संचातील फैलावाचे प्रमाण. संशोधक भिन्नतेचे चौरस मूळ घेऊन डेटा संचाच्या मानक विचलनाची गणना करतात आणि संख्यात्मक परिणाम एस अक्षराने दर्शविला जातो. डेटा प्रसाराच्या व्याप्तीचे वर्णन करण्यासाठी ते "भिन्नता" हा शब्द वापरतात. चित्र 2. सरासरी उंचीतील फरकाचे नमुने वितरण. 0 किंवा त्यापेक्षा जास्त साधनांमधील फरक म्हणजे -10 च्या सरासरीपेक्षा 10/4 = 2.5 मानक विचलनांचा फरक. सरासरीपेक्षा 2.5 किंवा त्यापेक्षा जास्त मानक विचलनांची शक्यता 0.0062 आहे. नमुना वितरणाची मानक त्रुटी ही नमुना वितरणाची मानक विचलन असल्याने, साधनांमधील फरकाची मानक त्रुटी अशी आहे: केवळ नोटेशनचे पुनरावलोकन करण्यासाठी, डाव्या बाजूच्या चिन्हात सिग्मा (σ) असतो, याचा अर्थ तो मानक विचलन आहे. उदाहरणार्थ, समजा की लोकसंख्येतील सर्व 12 वर्षांच्या मुलांचा सरासरी चाचणी स्कोअर 34 आहे आणि 10 वर्षांच्या मुलांचा सरासरी 25 आहे. जर प्रत्येक वयोगटातून असंख्य नमुने घेतले गेले आणि प्रत्येक वेळी सरासरी फरक मोजला गेला, तर नमुना साधनांमधील या असंख्य फरकांचे सरासरी 34 - 25 = 9 असेल. नमुना वितरणाची मानक त्रुटी ही नमुना वितरणाची मानक विचलन असल्याने, साधनांमधील फरकाची मानक त्रुटी अशी आहे: केवळ नोटेशनचे पुनरावलोकन करण्यासाठी, डाव्या बाजूच्या चिन्हात सिग्मा (σ) असतो, याचा अर्थ तो मानक विचलन आहे. म्हणूनच, आपण सामान्यत: लोकसंख्या मानक विचलनाची गणना कराल: (1) आपल्याकडे संपूर्ण लोकसंख्या आहे किंवा (2) आपल्याकडे मोठ्या लोकसंख्येचा नमुना आहे, परंतु आपल्याला केवळ या नमुन्यात स्वारस्य आहे आणि आपले निष्कर्ष लोकसंख्येसाठी सामान्यीकृत करू इच्छित नाहीत.  आता लोकसंख्येच्या मानक विचलनाची गणना करण्यासाठी, आम्ही सरासरीपासून विचलन मोजतो. सरासरीपासून संबंधित विचलन म्हणजे (७० – ७१) = -१, (६२ – ७१) = -९, (६५ – ७१) = -६, (७२ – ७१) = १, (८० – ७१) = ९, (७० – ७१) = -१, (६३ – ७१) = -८, (७२ – ७१) = १, (७७ – ७१) = ६ आणि (७९ – ७१) = ८. लोकसंख्येच्या मानक विचलनाची गणना करण्यासाठी, प्रथम लोकसंख्येच्या सरासरीपासून डेटा मूल्यांचे विचलन मोजले जाते. विचलनांच्या मूळ सरासरी चौकोनाला (द्विघात माध्य) लोकसंख्या मानक विचलन म्हणतात. नमुना सरासरी आणि लोकसंख्या सरासरी यांच्यातील फरकास असे म्हणतात. अ. लोकसंख्या मानक विचलन ब. लोकसंख्या म्हणजे क. सरासरी चे मानक इरो ड. नमुना त्रुटी. अनुसरण करा. २ उत्तरे २. नमुना सरासरी आणि लोकसंख्या सरासरी यांच्यातील फरकास असे म्हणतात. अ. जनसंख्या मानक विचलन। आ. लोकसंख्या म्हणजे. क. माध्यामाचे मानक एरो. ड. नमुना त्रुटी. आपले उत्तर जोडा. भिन्नता योग नियमावरून, आपल्याला माहित आहे की: जे असे म्हणते की साधनांमधील फरकाच्या नमुना वितरणाची भिन्नता लोकसंख्या 1 साठी सरासरीच्या नमुना वितरणाच्या भिन्नतेच्या बरोबरीने आहे आणि लोकसंख्या 2 साठी सरासरीच्या नमुना वितरणाच्या भिन्नतेइतकी आहे. नमुना वितरणाची मानक त्रुटी ही नमुना वितरणाची मानक विचलन असल्याने, साधनांमधील फरकाची मानक त्रुटी अशी आहे: केवळ नोटेशनचे पुनरावलोकन करण्यासाठी, डाव्या बाजूच्या चिन्हात सिग्मा (σ) असतो, याचा अर्थ तो मानक विचलन आहे. अशा प्रकारे, नमुन्यांमधील फरक 3 दिवसांपेक्षा जास्त नसण्याची शक्यता 0.035 आहे. पर्यायाने, आम्ही झेड-स्कोअरसह काम करू शकलो असतो (ज्याचे सरासरी 0 आणि मानक विचलन 1 आहे). येथे झेड-स्कोअर उपाय आहे: 1 लोकसंख्येतील सरासरी फरक (पुरुष अनुपस्थिती वजा स्त्री अनुपस्थिती) शोधा. 
लोकसंख्येत डेटाच्या संचातील सर्व घटकांचा समावेश असतो आणि नमुन्यात लोकसंख्येची एक किंवा अधिक निरीक्षणे असतात.