Para entender os fundamentos para testes de hipóteses e outros tipos de estatísticas inferenciais, é importante entender a diferença entre amostra e população.
Uma população é um conjunto de pessoas, itens ou eventos sobre os quais você quer fazer inferências. Nem sempre é conveniente ou possível examinar todos os membros de uma população inteira. Por exemplo, não é prático para contar os amassados em todas as maçãs colhidas em um pomar. É possível, no entanto, para contar os amassados em um conjunto de maçãs tomadas a partir dessa população. Este subconjunto de população é chamado de uma amostra.
Uma amostra é um subconjunto de pessoas, itens ou eventos de uma população maior que você coleta e analisa para fazer inferências. Para representar a população bem, uma amostra deve ser coletada aleatoriamente e ser adequadamente grande.
Se a amostra é aleatória e grande o suficiente, você pode usar as informações coletadas a partir da amostra para fazer inferências sobre a população. Por exemplo, você pode contar o número de maçãs amassadas em uma amostra aleatória e, em seguida, usar um teste de hipóteses para estimar a porcentagem de todas as maçãs que têm amassados.