So erhalten Sie eine repräsentative Stichprobe für Ihre Umfrage

Wenn Sie eine Umfrage durchführen, ist es oft so gut wie unmöglich, von allen Personen in der gewünschten Gruppe oder Zielgruppe Feedback zu erfassen. Selbst wenn Sie es schaffen, allen eine Umfrage zukommen zu lassen, gibt es zweifellos einige Leute, die nicht reagieren oder kein Interesse an einer Teilnahme haben.

Die gute Nachricht? Sie müssen nicht alle Personen in Ihrer Umfragezielgruppe befragen, um äußerst nützliche und aufschlussreiche Daten aus Ihrer Umfrage zu gewinnen. Tatsächlich können Sie es bei der Befragung großer Personengruppen unnötig übertreiben, was Zeit und Geld kosten und den gesamten Vorgang komplexer machen kann.

Wenn Sie mit repräsentativen Stichproben arbeiten, können Sie die Ergebnisse analysieren und daraus umsetzbare Daten und nützliche Erkenntnisse gewinnen, mit denen Sie Ihre Marktforschungs- und Customer-Experience-Bemühungen untermauern können.

Eine repräsentative Stichprobe ist eine Teilmenge von Daten, üblicherweise aus einer größeren Gruppe, die ähnliche Merkmale darstellen kann. Sie hilft Ihnen bei der Analyse größerer Populationen, da die erzeugten Daten kleinere, besser handhabbare Versionen der größeren Gruppe enthalten. Wir sehen repräsentative Stichproben bei Wahlen, wenn Meinungsforscher repräsentativ Wähler befragen, um herauszufinden, welche Kandidaten unterstützt werden.

Repräsentative Stichproben können Ihnen viel Zeit und Geld sparen. Durch die statistische Analyse und Überprüfung der Daten können Sie ein genaues Abbild einer breiteren Zielgruppe von Kunden oder einer bestimmten Gruppe innerhalb dieser Zielgruppe erfassen, ohne dass Sie von allen – noch nicht einmal von der großen Mehrheit der Befragten – Feedback einholen müssen.  

Um jedoch genaue und glaubwürdige Ergebnisse zu erhalten, müssen Sie die wichtigsten Vorteile und potenziellen Fallstricke bei der Arbeit mit repräsentativen Stichproben genau kennen. Wenn Sie mit diesem Wissen ausgestattet sind, können Sie dieses Werkzeug strategisch einsetzen, um bessere Erkenntnisse über Ihre Kunden zu gewinnen und diese Informationen zu nutzen, um die Kundenerfahrung zu verbessern oder fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Gruppe von 300 Personen – 150 Männer und 150 Frauen –, die ein bestimmtes Schulungsprogramm absolviert haben. Sie möchten deren Feedback zum Programm einholen, um etwaige Probleme zu ermitteln und herauszufinden, welche Elemente des Programms die Teilnehmenden am wertvollsten fanden. 

Wenn Sie sich bei Ihrer Umfrage auf eine repräsentative Stichprobe stützen, benötigen Sie keine Antworten von der Mehrheit der Teilnehmenden der Schulung. Stattdessen könnten Sie aus der gesamten Gruppe von 300 Teilnehmenden eine glaubwürdige repräsentative Stichprobe ziehen, die 60 Personen, 30 Männer und 30 Frauen, umfasst. Diese Beantwortungen wären repräsentativ für die größere Gruppe.

Sobald Sie die Beantwortungen erhalten haben, können Sie die Ergebnisse analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Meinungen der gesamten Gruppe darstellen. Da Sie einen repräsentativen Anteil von Männern und Frauen haben, die am Programm teilgenommen haben, können Sie die Antworten auch nach Geschlecht auswerten.

Anstatt sich auf 300 Personen für die Teilnahme an Ihrer Umfrage verlassen zu müssen, können Sie genaueste Ergebnisse aus nur 60 Beantwortungen insgesamt erhalten, wobei eine gleichmäßige Verteilung zwischen Männern und Frauen gegeben ist. So sparen Sie Zeit und Geld.

SurveyMonkey Audience kann Ihnen Ihre repräsentative Stichprobe liefern, indem es Sie mit Ihren idealen Befragten in Verbindung bringt – selbst wenn diese auf der ganzen Welt verteilt sind.

Es gibt eine Reihe etablierter Methoden, um eine repräsentative Stichprobe zu ziehen, die im Laufe der Zeit durch akademische und wissenschaftliche Forschung sowie Marktforschung getestet und verifiziert wurden. 

Folgende Methoden kommen am häufigsten zum Einsatz: 

Wenn Sie eine der folgenden Methoden zur Erfassung repräsentativer Stichproben verwenden, gewährleisten Sie die Glaubwürdigkeit und Genauigkeit Ihrer Ergebnisse.

Bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe handelt es sich um ein Stichprobenverfahren, bei dem Stichproben aus einer größeren Population anhand einer auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basierenden Methode ausgewählt werden. Damit die Teilnehmenden für eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe in Frage kommen, müssen sie durch eine sogenannte Zufallsauswahl ausgewählt werden. Zufallsauswahl bedeutet einfach, dass jede und jeder in der zu befragenden Population eine bekannte und gleiche Chance hat, ausgewählt zu werden. Bei einer Population von 1000 Personen hätte also jede Person eine Chance von 1 zu 1000 in die Auswahl zu kommen.

Da diejenigen, die die Umfrage oder Untersuchung durchführen, sich nicht aussuchen können, wer in die Stichprobe aufgenommen wird, bietet die Wahrscheinlichkeitsstichprobe die beste Chance, eine wirklich repräsentative Stichprobe der Population zu erfassen. Kurz gesagt, Wahrscheinlichkeitsstichproben beseitigen das Potenzial für menschliche Voreingenommenheit oder Stichprobenfehler und stützen sich auf statistische Theorie, um eine kleine Gruppe von Personen aus der größeren Population zufällig auszuwählen und dann vorherzusagen, dass alle ihre Antworten mit denen der größeren Population übereinstimmen.

Es ist immer gut, die Dinge einfach zu halten. Und die einfache Zufallsstichprobe bietet genau das, indem sie einen geradlinigen Weg zum Ziehen einer brauchbaren Stichprobengruppe bietet.

Das Ziehen einer einfachen Zufallsstichprobe ist so leicht wie die Zuweisung von Nummern zu jeder Person in Ihrer Gruppe oder Stichprobe und die anschließende zufällige Auswahl von Nummern durch ein automatisiertes Verfahren, um zu bestimmen, wer in die Stichprobe aufgenommen wird. Sie können Ihre Stichprobennummern über ein Lotteriesystem auswählen oder eine Software nutzen, die die Nummern nach dem Zufallsprinzip für Sie auswählt.

Diese Methode ist eine der besten Möglichkeiten zur Vermeidung von Stichprobenverzerrungen, die häufig bei der Durchführung von Konzepttests auftreten können. Stichprobenverzerrungen können sich in Ihre Umfrage einschleichen, wenn einige Mitglieder einer Population systematisch eher in eine Stichprobe aufgenommen werden als andere. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass Sie Ergebnisse erhalten, die günstig aussehen oder einen bestimmten Standpunkt unterstützen. Außerdem können Sie zu Stichprobenfehlern, falschen Annahmen und schlechten Entscheidungen verleiten.

Einfache Zufallsstichproben minimieren das Risiko einer Verzerrung der Stichprobe erheblich, da jedes Mitglied der Population die gleiche Chance hat, als Teilnehmer für die jeweilige Studie ausgewählt zu werden.

Die Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist nicht so zufällig. Vielmehr handelt es sich um ein Verfahren, bei dem diejenigen, die die Studie durchführen, die Stichproben nicht nach dem Zufallsprinzip auswählen, sondern auf der Grundlage einer subjektiven Beurteilung. Die subjektive Beurteilung wird nicht durch etablierte Formeln oder statistische Analysen bestimmt. Vielmehr stützt sie sich auf die fachliche Meinung oder die Erfahrung einer Einzelperson, um jene Befragten zu identifizieren, die in die Stichprobe aufgenommen werden sollen.

Beim Ziehen von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben haben nicht alle Mitglieder der Population die gleiche Chance, an der Studie teilzunehmen. Das heißt, jedes Mitglied der Population hat eine bekannte Chance, ausgewählt zu werden.

Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, ist die Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe eine weniger strenge Methode als die Wahrscheinlichkeitsstichprobe, da sie eine menschliche Beurteilung enthält – und damit möglicherweise menschliche Fehler oder Stichprobenverzerrungen. Positiv ist, dass dieser Ansatz eine effizientere und effektivere Methode sein kann, um zu gewährleisten, dass die Personen, die befragt oder in eine Studie einbezogen werden, wahrscheinlich die nützlichsten Informationen liefern werden. Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben sind ein häufiges Schlüsselwerkzeug für die qualitative Forschung, die sich auf nicht-numerische Daten konzentriert, um Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu gewinnen.

Wenn also Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben nicht so streng oder zuverlässig sind, ist es dann sinnvoll, sie zu nutzen? Unter bestimmten Umständen lautet die Antwort auf diese Frage: Ja. Nicht-probabilistische Stichprobengröße können vor allem bei Sondierungsstudien wie einer Piloterhebung (Durchführung einer Umfrage an einer kleineren Stichprobe als der vorher festgelegten Stichprobengröße) von Nutzen sein. Außerdem werden sie häufig in Situationen eingesetzt, in denen eine Zufallsstichprobe aufgrund von Zeit- oder Kosteneinschränkungen oder anderen Herausforderungen schwierig oder unmöglich wäre.

Quotenstichproben können repräsentative Ergebnisse liefern, die Ihrem Unternehmen helfen, fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen, wenn Sie mehr über eine bestimmte Teilmenge Ihrer Zielpopulation wissen möchten und kein großes Budget haben. 

Bei dieser Methode handelt es sich um ein Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, bei dem Forscher eine Stichprobe mit Personen bilden, die eine bestimmte Population repräsentieren. Mit Quotenstichproben können Sie sicherstellen, dass Ihre Befragungsergebnisse der Zielpopulation sehr ähnlich sind. Auf diese Weise erhalten Sie Resultate, die Sie wirklich nutzen können. Quotenstichproben bergen ein ähnliches Chance-Risiko-Verhältnis wie Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Dennoch bieten sie eine sehr effektive Möglichkeit, umsetzbare Daten und Erkenntnisse aus einer spezifischen Zielgruppe zu gewinnen.

Wenn Ihre Stichprobe zu groß ist, können Ihre Umfrage und die anschließende Analyse komplex, teuer und zeitaufwändig werden. In einer perfekten Welt würde eine größere Umfrage und ein höherer Prozentsatz an Beantwortungen die Genauigkeit und Sicherheit der resultierenden Daten erhöhen. Diese zusätzlichen Vorteile sind jedoch üblicherweise nicht die Risiken wert, die mit einer kostspieligen, zeitraubenden und unhandlichen Umfrage einhergehen. Häufiger bietet eine repräsentative Stichprobe eine schnellere, einfachere und leichter zugängliche Möglichkeit, gültige und statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten.

Wenn Ihre Stichprobe zu klein ist, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Sie Ergebnisse erhalten, die nicht statistisch signifikant sind. So kann es beispielsweise vorkommen, dass Sie eine unverhältnismäßig große Anzahl von Personen einbeziehen, bei denen es sich um Ausreißer handelt oder die für die Gesamtgruppe nicht repräsentativ sind. Das kann Ihre Ergebnisse verfälschen und zu fehlerhaften oder unvollständigen Daten und letztlich zu schlechten Entscheidungen führen. Ihr Ziel sollte also immer sein, die „richtige“ repräsentative Stichprobengröße zu finden. Wenn Ihre Stichprobe die richtige Größe hat, führt sie zu Zeit- und Kosteneffizienz und liefert Ihnen gleichzeitig zuverlässige, repräsentative Stichprobenstatistiken. SurveyMonkey erleichtert Ihnen die Bestimmung der richtigen Stichprobengröße mit seinem Stichprobenrechner. Mit diesem einfachen Tool ermitteln Sie schnell Ihre repräsentative Stichprobe.

Stichprobenverzerrungen können auftreten, wenn einige Mitglieder einer Population in einer Stichprobe systematisch eher ausgewählt werden als andere. Wenn Sie Kontroversen über die Gültigkeit bestimmter politischer Meinungsumfragen hören, geht es oft um mögliche Stichprobenverzerrungen, bei denen die Meinungsforscher am Ende zu viele Personen befragen, die eine bestimmte politische Neigung haben.

Stichprobenverzerrungen können zu Ergebnissen führen, die günstig aussehen oder eine bevorzugte Theorie, Idee oder Bestrebung unterstützen. Wenn diese Ergebnisse jedoch verzerrt sind und nicht die Realität widerspiegeln, kann es sein, dass Sie am Ende schlechte Entscheidungen treffen oder den Ruf Ihres Unternehmens schädigen – und möglicherweise auch Ihren eigenen.

Am besten vermeiden Sie Stichprobenverzerrungen durch Ziehen einer einfachen Zufallsstichprobe, bei der die Auswahl der Stichproben rein zufällig erfolgt. Dadurch hat jedes Mitglied der Population die gleiche Chance, für die Teilnahme an Ihrer Studie ausgewählt zu werden. Wenn Sie eine Nicht-probabilistische Stichprobe nutzen, bei der die Teilnehmenden aufgrund von Beurteilung ausgewählt werden, sollten Sie sicherstellen, dass die beteiligten Personen über Erfahrung und Glaubwürdigkeit verfügen und sich der Notwendigkeit bewusst sind, eine Verzerrung der Stichprobe zu vermeiden, um die Ergebnisse und Schlussfolgerungen nicht zu verfälschen.

Bei Erhebungen, die auf repräsentativen Stichproben beruhen, ist es nahezu unmöglich, eine gewisse Verzerrung der Stichprobe zu vermeiden. Menschen, die sehr beschäftigt sind, neigen beispielsweise dazu, weniger an Umfragen teilzunehmen. Infolgedessen werden in Umfragen die Perspektiven der wirklich beschäftigten Menschen oft nicht vollständig erfasst, was bedeutet, dass die schwer Beschäftigten häufig unterrepräsentiert sind.

Suchen Sie nach weiteren Möglichkeiten, um Verzerrung zu verringern? Die Vorlagen für Marktforschungsumfragen von SurveyMonkey umfassen eine Vielzahl von Fragetypen, damit Ihre Befragten möglichst offen und ehrlich antworten. 

Repräsentative Stichproben sind wichtig, weil sie sicherstellen, dass möglichst viele relevante Arten von Personen in die Stichprobe aufgenommen werden und dass die richtige Mischung von Personen befragt wird. Das trägt dazu bei, dass Ihre Ergebnisse nicht durch Verzerrung verfälscht werden. Außerdem wird so vermieden, dass bestimmte Gruppen überrepräsentiert sind.

Repräsentative Stichproben bieten die folgenden Vorteile:

Repräsentative Stichproben können ein Schlüsselelement sein, um den größtmöglichen Nutzen aus Umfragen zu ziehen. Sie helfen Ihnen dabei, die zur Optimierung Ihrer Marktforschung, Customer Experience und anderer Geschäftsziele notwendigen Daten und Erkenntnisse gewinnen.

Mit den Marktforschungslösungen von SurveyMonkey erhalten Sie Hilfe bei der Durchführung von Umfragen mit repräsentativen Stichproben. Möchten Sie eine repräsentative Stichprobe ermitteln? Mit dem Rechner von SurveyMonkey gelingt Ihnen das schnell und einfach.