Das Wort „Heterogenität“ wird verwendet, um eine Mischung verschiedener Gegenstände zu beschreiben, im Gegensatz zu „Homogenität“, die darauf hindeutet, dass etwas eine einheitliche Zusammensetzung hat. Es gibt eine Reihe von Kontexten, in denen diese Begriffe verwendet werden können, von der statistischen Analyse von Daten bis hin zu Diskussionen über regionale Ökologie.
In einigen Fällen ist Heterogenität ein wünschenswertes Merkmal. Bei der Bewertung einer natürlichen Umgebung ist beispielsweise eine vielfältige Mischung aus Arten, Objekten und Arten von Organismen eine gute Sache, da sie darauf hindeutet, dass die Umwelt gesund ist und viele Arten von Organismen beherbergen kann. Ebenso deutet die Heterogenität des genetischen Materials bei der Bewertung der Genetik einer Population auf Robustheit und Vielfalt hin, während Homogenität in einer Population ein Zeichen dafür sein kann, dass die Population anfällig für Probleme ist.
In der Genetik deutet Heterogenität darauf hin, dass genetisches Material zwischen verschiedenen Individuen mit hoher Geschwindigkeit ausgetauscht wird. Dies deutet darauf hin, dass negative Merkmale eher aus einer Population herausfallen, während positive Merkmale vorgezogen werden können. Im Gegensatz dazu neigen homogene genetische Populationen dazu, negative Merkmale zu verstärken, und sie sind extrem anfällig für Krankheiten. Wenn beispielsweise alle Pflanzen auf einem Feld ein Gen tragen, das die Pflanze krank machen kann, wenn sie einem bestimmten Pilz ausgesetzt ist und der Pilz das Feld betritt, werden alle Pflanzen krank. Wenn dagegen 25 % der Pflanzen das Gen tragen, sterben diese ab, der Rest bleibt jedoch gesund.
Wenn eine Substanz wissenschaftlich bewertet wird, ist eine der bewerteten Eigenschaften die Heterogenität, unabhängig davon, ob ein Techniker eine Blutprobe analysiert oder versucht, die Bestandteile einer unbekannten Verbindung zu bestimmen. Heterogenität kann nicht nur eine Mischung von Komponenten widerspiegeln, sondern auch in Form einer Mischung von Strukturen auftreten. Milch zum Beispiel ist von Natur aus heterogen, wird aber oft so verarbeitet, dass sie homogenisiert wird, damit sich die Bestandteile der Milch nicht trennen, bevor die Menschen sie trinken können.
Heterogenität kann auch ein wünschenswertes Merkmal in einer statistischen Stichprobe sein. Wissenschaftler ziehen es im Allgemeinen vor, große, vielfältige Stichproben zu sehen, wenn es um Statistiken geht, anstatt kleinere, begrenzte Stichproben. Wenn eine Stichprobe in ihrer Zusammensetzung weitgehend homogen ist, kann es schwierig sein, die Ergebnisse auf andere Populationen oder die Welt im Allgemeinen zu übertragen, während eine heterogene Stichprobe als statistisch valider angesehen wird. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, die Zusammensetzung einer Stichprobe zu bewerten, um herauszufinden, ob sie ausreichend variiert ist, um die Gültigkeitsstandards zu erfüllen.