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Was ist ein Stichprobenfehler und warum ist er wichtig?

Um zu verstehen, was ein Stichprobenfehler ist, müssen Sie zunächst ein wenig über Stichproben wissen und was sie in der Umfrageforschung bedeuten. (Wenn Sie bereits mit Stichproben vertraut sind, können Sie den nächsten Abschnitt überspringen.)

Wenn Sie eine Umfrage durchführen, sind Sie in der Regel an einer viel größeren Gruppe von Personen interessiert, als Sie erreichen können. Die praktische Lösung besteht darin, eine repräsentative Stichprobe zu nehmen – eine Gruppe, die für die gesamte Forschungspopulation steht.

Um sicherzustellen, dass Ihre Stichprobe eine faire Repräsentation darstellt, müssen Sie einige bewährte Verfahren für die Stichprobenziehung befolgen. Die wohl bekannteste davon ist die richtige Stichprobengröße. (Wenn sie zu groß ist, machen Sie sich viel Arbeit, ohne etwas zu gewinnen; wenn sie zu klein ist, können Sie nicht sicher sein, dass Ihre Stichprobe repräsentativ ist.)

Aber zu einer guten Stichprobenziehung gehört mehr als nur die richtige Stichprobengröße. Aus diesem Grund ist es wichtig, sowohl Stichprobenfehler als auch Nicht-Stichprobenfehler zu verstehen, damit Sie verhindern können, dass sie in Ihrer Forschung Probleme verursachen.

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Nicht-Stichprobenfehler vs. Stichprobenfehler: Definitionen

Der Begriff „Stichprobenfehler“ ist etwas verwirrend und bezieht sich nicht auf Fehler, die Forscher bei der Auswahl oder Arbeit mit einer Stichprobe gemacht haben. Probleme wie die Auswahl der falschen Personen, Voreingenommenheit oder die Unkenntnis, dass die Teilnehmer sich selbst auswählen oder nicht antworten, sind Nicht-Stichprobenfehler, und wir werden einige der schlimmsten Fehler im weiteren Verlauf des Artikels behandeln.

Nicht-Stichprobenfehler können unabhängig davon auftreten, ob Sie mit einer repräsentativen Stichprobe arbeiten (z. B. bei einer landesweiten Umfrage) oder eine Vollerhebung durchführen (z. B. bei Umfragen zu den Erfahrungen Ihrer Belegschaft).)

Der Stichprobenfehler ist die Differenz zwischen den Mittelwerten der Stichprobe und der Grundgesamtheit und tritt daher nur auf, wenn man mit repräsentativen Stichproben arbeitet.

Interessanterweise ist es in der Regel nicht möglich, das Ausmaß des Stichprobenfehlers in einer Studie zu quantifizieren, da definitionsgemäß nicht die relevanten Daten für die gesamte Grundgesamtheit gemessen werden.

Wie die OECD erklärt, wird eine Grundgesamtheit niemals perfekt durch eine Stichprobe repräsentiert, da die Grundgesamtheit größer und vollständiger ist. In diesem Sinne ist der Stichprobenfehler eher ein Merkmal der Stichprobe als ein menschlicher Fehler, und er kann nicht vollständig vermieden werden.

Der Stichprobenfehler kann jedoch durch die Einhaltung bewährter Verfahren durchaus verringert werden – mehr dazu weiter unten.

Stichprobenfehler und Nicht-Stichprobenfehler: 5 Beispiele

Bevölkerungsspezifikationsfehler (Nicht-Stichprobenfehler)

Dieser Fehler tritt auf, wenn der Forscher nicht weiß, wen er befragen soll. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Umfrage über den Konsum von Frühstücksflocken in Familien vor. Wen soll man befragen? Es könnte die ganze Familie sein, die Person, die am häufigsten einkauft, oder die Kinder. Der Einkäufer könnte die Kaufentscheidung treffen, aber die Kinder haben Einfluss auf die Wahl der Frühstücksflocken.

Diese Art von Nicht-Stichprobenfehler kann vermieden werden, indem Sie Ihre Forschungsfrage genau verstehen, bevor Sie mit der Erstellung eines Fragebogens oder der Auswahl der Befragten beginnen.

Stichprobenrahmenfehler (Nicht-Stichprobenfehler)

Ein Rahmenfehler tritt auf, wenn die falsche Teilpopulation zur Auswahl einer Stichprobe verwendet wird. Ein klassischer Frame-Fehler trat bei der Präsidentschaftswahl 1936 zwischen Roosevelt und Landon auf. Die Stichprobe bestand aus Autoregistrierungen und Telefonbüchern. Im Jahr 1936 besaßen viele Amerikaner weder Autos noch Telefone, und diejenigen, die welche besaßen, waren größtenteils Republikaner. Die Ergebnisse sagten fälschlicherweise einen Sieg der Republikaner voraus.

Der Fehler liegt hier in der Art und Weise, wie eine Stichprobe ausgewählt wurde. Es wurde unbewusst eine Verzerrung eingeführt, weil die Forscher nicht damit gerechnet haben, dass nur bestimmte Personen in ihrer Liste der Befragten auftauchen würden, und Teile der interessierenden Bevölkerung wurden ausgeschlossen. Ein modernes Äquivalent wäre die Verwendung von Handynummern, wodurch versehentlich Erwachsene übersehen werden, die kein Handy besitzen, wie z. B. ältere Menschen oder Menschen mit schweren Lernbehinderungen.

Rahmenfehler können auch auftreten, wenn Befragte von außerhalb der interessierenden Population fälschlicherweise einbezogen werden. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Forscher führt eine nationale Studie durch. Ihre Liste könnte aus einem geografischen Kartenbereich gezogen werden, der versehentlich einen kleinen Teil eines fremden Territoriums umfasst – und somit Befragte einschließen, die für den Umfang der Studie nicht relevant sind.

Auswahlfehler (Nicht-Stichprobenfehler)

Dies tritt auf, wenn die Befragten ihre Teilnahme an der Studie selbst wählen – nur diejenigen, die daran interessiert sind, antworten. Er kann auch von der Seite des Forschers als nicht zufälliger Stichprobenfehler eingeführt werden. Wenn ein Forscher beispielsweise in den sozialen Medien zur Teilnahme aufruft, wird er Antworten von Personen erhalten, die er kennt, und von diesen Personen werden nur die hilfsbereiten oder sympathischen Personen antworten.

Der Selektionsfehler kann kontrolliert werden, indem zusätzliche Anstrengungen unternommen werden, um eine Teilnahme zu erreichen. Ein typischer Umfrageprozess umfasst die Kontaktaufnahme vor der Umfrage mit der Bitte um Mitarbeit, die eigentliche Umfrage und die Nachbereitung der Umfrage. Wenn keine Antwort eingeht, wird eine zweite Umfrage angefordert, und möglicherweise werden alternative Befragungen durchgeführt, z. B. per Telefon oder von Person zu Person.

Non-Response (Nicht-Stichprobenfehler)

Non-Response-Fehler treten auf, wenn die Befragten anders sind als die, die nicht antworten. Nehmen wir an, Sie sind ein Unternehmen, das im Vorfeld der Markteinführung eines neuen Produkts Marktforschung betreibt. Es könnte sein, dass Sie eine unverhältnismäßig hohe Beteiligung von Ihren bestehenden Kunden erhalten, da diese wissen, wer Sie sind, und Sie verpassen es, von einem breiteren Pool von Personen zu hören, die noch nicht bei Ihnen kaufen.

Dies kann vorkommen, weil entweder der potenzielle Befragte nicht kontaktiert wurde oder er sich weigerte zu antworten. Das Ausmaß dieses Non-Response-Fehlers kann durch Folgeerhebungen mit alternativen Methoden überprüft werden.

Stichprobenfehler

Wie bereits beschrieben, entstehen Stichprobenfehler aufgrund von Schwankungen in der Anzahl oder Repräsentativität der Stichprobe, die antwortet. Stichprobenfehler können durch (1) sorgfältige Stichprobenplanung, (2) ausreichend große Stichproben (siehe unseren Online-Stichprobenrechner) und (3) Mehrfachkontakte zur Gewährleistung einer repräsentativen Antwort kontrolliert und reduziert werden.

Achten Sie auf diese Stichproben- und Nicht-Stichprobenfehler, damit Sie sie in Ihrer Forschung vermeiden können.