Słownik metodologiczny · Dobór próby

Populacja

Pełne wyjaśnienie, zastosowanie naukowe i praktyczne, przykład, dobre praktyki oraz gotowy zapis wyniku w APA 7.

Strona główna / Słownik / Populacja

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano: · Aktualizacja:

Co oznacza Populacja?

Populacja to zbiór jednostek, do którego ma odnosić się pytanie i wniosek badania.
Co odróżnia to pojęcie? Populacja jest zbiorem jednostek, zdarzeń lub pomiarów, do których ma odnosić się parametr i wniosek. Musi być określona przez kryteria miejsca, czasu i kwalifikacji, a nie jedynie nazwę grupy. Populacja docelowa może różnić się od populacji dostępnej przez ramę doboru. To rozróżnienie ujawnia błąd pokrycia i ogranicza nadmierne uogólnienie.

Zastosowanie, warunki i dobre praktyki

Najważniejsze zastosowanie: Zdefiniuj populację przez osoby, miejsce i czas, ponieważ właśnie do tego zbioru ma odnosić się końcowy wniosek.

Populację definiuje się kryteriami podmiotowymi, miejscem i czasem, a nie jedynie ogólną nazwą grupy. To z niej wynikają jednostka analizy, rama doboru i zakres uogólnienia; wyniku studentów jednej uczelni nie można automatycznie przenieść na wszystkich młodych dorosłych.

Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „Populacja”?

Przy ocenie pojęcia „Populacja” trzeba odróżnić populację docelową, ramę doboru i osoby faktycznie przeanalizowane. W odniesieniu do hasła „Populacja” wielkość próby jest tylko jednym elementem jakości: sposób rekrutacji wyznacza ryzyko selekcji i zakres uogólnienia. Przy ocenie hasła „Populacja” plan liczebności powinien wynikać z głównego parametru, wymaganej precyzji albo mocy dla najmniejszego ważnego efektu, a także uwzględniać odpływ i strukturę klastrów.

Ocena pojęcia „Populacja” obejmuje pokrycie populacji, odsetek odpowiedzi, różnice między uczestnikami i osobami utraconymi oraz zgodność liczebności z planem. W analizie dotyczącej hasła „Populacja” wagi mogą korygować znane różnice, lecz nie usuwają automatycznie selekcji według cech niezmierzonych. Dla interpretacji hasła „Populacja” dla doboru złożonego analiza musi zachować informację o warstwach, klastrach i prawdopodobieństwach włączenia.

Co trzeba opisać w raporcie?

Opis pojęcia „Populacja” powinien podać populację, kryteria włączenia, kanały rekrutacji, okres zbierania danych, liczebność na każdym etapie i uzasadnienie planowanego N. W odniesieniu do hasła „Populacja” należy wskazać odpływ, wyłączenia oraz sposób uwzględnienia schematu doboru. Przy ocenie hasła „Populacja” określenie „reprezentatywna” wymaga konkretnych dowodów, nie samej dużej liczby osób.

Zakres raportowania dla hasła „Populacja”: Podaj miejsce, czas, kryteria, sposób rekrutacji, przepływ i ograniczenia uogólnienia.

Przykład praktyczny i gotowa interpretacja

Sytuacja: Populacją docelową byli wszyscy fizjoterapeuci pracujący w polskich szpitalach w 2026 roku; osoby obserwujące profil badacza w mediach społecznościowych nie tworzą pełnej ramy tej populacji.

Jak ją zinterpretować: Wniosek może dotyczyć tylko jasno zdefiniowanego zbioru jednostek, czasu i miejsca. Osoby dostępne w rekrutacji nie stają się automatycznie populacją docelową, jeśli rama nie obejmuje jej pełnego zakresu.

Najczęstsza pułapka i granica interpretacji

Nie utożsamiaj populacji docelowej z osobami, do których najłatwiej dotrzeć.

Duża „Populacja” zmniejsza część niepewności losowej, ale nie usuwa systematycznego obciążenia rekrutacji ani błędu pomiaru. W analizie dotyczącej hasła „Populacja” uogólnienie jest uzasadnione przez projekt doboru, a nie przez samą liczebność.

Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (Lakens, 2022).

Powiązane hasła

Moc testuPlan SalomonaPodwójnie ślepa próbaPróbaPróba kwotowaPróba losowa

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Wartość p: co naprawdę oznacza i jak ją poprawnie interpretować

Wartość p bez mitów: definicja, interpretacja, typowe błędy oraz sposób raportowania wraz z wielkością efektu i przedziałem ufności.

Czytaj →Poradnik

Regresja logistyczna: założenia, interpretacja i raportowanie modelu

Regresja logistyczna w praktyce: założenia, iloraz szans, diagnostyka, kalibracja, AUC oraz zasady rzetelnego raportowania modelu.

Czytaj →Poradnik

Modelowanie równań strukturalnych (SEM): od teorii do raportu

SEM bez skrótów myślowych: model pomiarowy i strukturalny, CB-SEM a PLS-SEM, dopasowanie, założenia oraz raportowanie wyników.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Oferta dla badaczyOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Lakens, D. (2022). Sample size justification. Collabra: Psychology, 8(1), 33267. https://doi.org/10.1525/collabra.33267
  2. Maxwell, S. E., Kelley, K., & Rausch, J. R. (2008). Sample size planning for statistical power and accuracy in parameter estimation. Annual Review of Psychology, 59, 537–563. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.59.103006.093735
  3. Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191
  4. Lang, T. A., & Altman, D. G. (2015). Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: The SAMPL guidelines. International Journal of Nursing Studies, 52(1), 5–9. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006
  5. Wilkinson, L., & Task Force on Statistical Inference. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594
  6. Altman, D. G. (2015). Making research articles fit for purpose: Structured reporting of key methods and findings. Trials, 16, 53. https://doi.org/10.1186/s13063-015-0575-7

Cytowania BibTeX

@article{lakens2022sample, author={Lakens, Daniël}, title={Sample size justification}, journal={Collabra: Psychology}, year={2022}, volume={8}, number={1}, pages={33267}, doi={10.1525/collabra.33267}}
@article{maxwell2008samplesize, author={Maxwell, Scott E. and Kelley, Ken and Rausch, Joseph R.}, title={Sample size planning for statistical power and accuracy in parameter estimation}, journal={Annual Review of Psychology}, year={2008}, volume={59}, pages={537--563}, doi={10.1146/annurev.psych.59.103006.093735}}
@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}
@article{lang2015sampl, author={Lang, Thomas A. and Altman, Douglas G.}, title={Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the SAMPL guidelines}, journal={International Journal of Nursing Studies}, year={2015}, volume={52}, number={1}, pages={5--9}, doi={10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006}}
@article{wilkinson1999statistical, author={Wilkinson, Leland and {Task Force on Statistical Inference}}, title={Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations}, journal={American Psychologist}, year={1999}, volume={54}, number={8}, pages={594--604}, doi={10.1037/0003-066X.54.8.594}}
@article{altman2015reporting, author={Altman, Douglas G.}, title={Making research articles fit for purpose: structured reporting of key methods and findings}, journal={Trials}, year={2015}, volume={16}, pages={53}, doi={10.1186/s13063-015-0575-7}}
R