Kompletter Leitfaden für probabilistische Stichproben: Definition, Arten, Schritte, Tipps
Probabilistische Stichproben sind eine Stichprobenstrategie, mit der die Umfrageergebnisse verbessert werden. Erfahren Sie, wie diese Art der Stichprobenziehung die von Ihnen benötigten zuverlässigen Ergebnisse liefern kann.
Bei einer probabilistischen Stichprobe hat jedes Mitglied einer Population die gleiche Chance, ausgewählt zu werden. Mit dieser Art der Stichprobe können Sie genaue, unvoreingenommene Forschungsergebnisse erzielen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie probabilistische Stichproben funktionieren und wann sie verwendet werden sollten. Wir helfen Ihnen auch, die Unterschiede zwischen probabilistischen Stichproben und nicht-probabilistischen Stichproben zu verstehen.
Erklärung der probabilistischen Stichprobe
Bei der probabilistischen Stichprobe handelt es sich um eine Stichprobenmethode, bei der eine kleine Gruppe (eine Stichprobe) zufällig aus einer größeren Population ausgewählt wird. Anschließend sagen die Forschenden die Wahrscheinlichkeit voraus, mit der die Beantwortungen der Stichprobe die der Population widerspiegelt.
Nehmen wir an, Sie möchten die Reaktion der Verbraucherinnen und Verbraucher auf die Expansion Ihrer Marke in Süddeutschland messen. Es ist nicht möglich, alle Menschen in der Region zu befragen. Die Stichprobengröße wäre nicht zu bewältigen. Probabilistische Stichproben ermöglichen Ihnen, eine kleinere Gruppe zu befragen, um die Population zu verstehen.
Definition und Anforderungen von probabilistischen Stichproben
Die probabilistische Stichprobe ist ein Stichprobenverfahren, bei dem jeder in einer Population die gleiche und bekannte Chance hat, ausgewählt zu werden. Die Zufallsauswahl gewährleistet, dass die Stichprobe die Vielfalt der Population genau widerspiegelt. Dieser Ansatz minimiert Auswahlverzerrungen und ermöglicht den Forschenden, statistische Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen.
Eine erfolgreiche probabilistische Stichprobe erfüllt drei Voraussetzungen.
- Jede Person im Stichprobenrahmen muss die gleiche Chance haben, befragt zu werden.
- Sie müssen die Wahrscheinlichkeit kennen, mit der jede Person ausgewählt werden kann. Sie könnten zum Beispiel ermitteln, dass in einer Population von 100 Personen die Wahrscheinlichkeit, eine Umfrage zu erhalten, für jede Person 1 zu 100 beträgt.
- Die Stichprobenziehung muss nach dem Zufallsprinzip erfolgen, um sicherzustellen, dass die Stichprobe für die Population als Ganzes repräsentativ ist.
Mit der richtigen Stichprobe erhalten Sie Ergebnisse, die genauso wertvoll sind wie die einer weitaus größeren Erhebung. Daraus können Sie gültige Schlussfolgerungen über die Präferenzen der Stichprobe ziehen und Maßnahmen ergreifen, die der gesamten Population gerecht werden.
Was ist ein Beispiel für eine probabilistische Stichprobe?
Probabilistische Stichproben sind ideal für quantitative Studien, bei denen es darum geht, Schlussfolgerungen über eine große Population zu ziehen. Forschende verwenden diese Stichprobenstrategie, um repräsentative Daten zu erfassen, wenn es zu schwierig oder zu teuer ist, eine Population zu befragen.
Ein Beispiel: Eine landesweite Kaffeehauskette erweitert ihr Kundenbindungsprogramm. Bevor sie wesentliche Änderungen vornimmt, führt sie Marktforschung durch, um herauszufinden, wie die Kundinnen und Kunden darauf reagieren werden. Es ist jedoch nicht machbar, den gesamten Kundenkreis für Konzepttests zu kontaktieren.
Mit probabilistischen Stichproben kann das Unternehmen eine repräsentative Stichprobe seines Kundenstamms ermitteln. Um sicherzustellen, dass die Stichprobe Untergruppen widerspiegelt, können verschiedene Typen von Stichprobenverfahren, etwa die geschichtete Stichprobe oder die Clusterstichprobe, zum Einsatz kommen.
Die Beantwortungen aus der repräsentativen Stichprobe geben die größere Population genau wieder. Im Gegenzug kann das Produktentwicklungsteam der Kaffeehauskette ein Kundenbindungsprogramm entwickeln, das von den Kundinnen und Kunden gewünscht wird. Das Marketingteam kann das Programm auf dem Markt genau positionieren.
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Welche 4 Arten mit probabilistischer Stichprobenverfahren gibt es?
In Anbetracht der umfangreichen Anwendungsfälle in der Primärforschung gibt es mehrere Arten von Stichproben, um verschiedene Ziele zu erreichen. Die Methoden mit probabilistischer Stichprobe sind einfache Zufallsstichproben, geschichtete Zufallsstichproben, Clusterstichproben und systematische Stichproben.
1. Einfache Zufallsstichproben
Das sind die wichtigsten Informationen über einfache Zufallsstichproben:
- Bei einer einfachen Zufallsstichprobe haben alle Mitglieder der Population die gleiche Chance, ausgewählt zu werden.
- Die Auswahl erfolgt nach dem Zufallsprinzip. Forschende können beispielsweise Hilfsmittel wie einen Zufallszahlengenerator verwenden, um Teilnehmende aus einer Population auszuwählen.
- Einfache Zufallsstichproben sind anfällig für Verzerrungen. Je kleiner die Stichprobengröße im Vergleich zur Population, desto unwahrscheinlicher ist es, eine Zufallsstichprobe zu erhalten.
2. Geschichtete Zufallsstichproben
Viele Populationen können anhand von Merkmalen, die zusammen die gesamte Population repräsentieren, in sich nicht überschneidende Gruppen unterteilt werden. Das führt in der Regel zu genaueren Ergebnissen als einfache Zufallsstichproben.
Zu den wichtigsten Aspekten der geschichteten Zufallsstichprobe gehören:
- Bei geschichteten Stichproben wird aus jeder Gruppe (oder Schicht) eine separate Stichprobe gezogen, um sicherzustellen, dass jede Untergruppe vertreten ist.
- Üblicherweise wird nach Merkmalen wie Geschlecht, Alter, Einkommensgruppe oder ethnischer Zugehörigkeit geschichtet.
- Die Schichten müssen spezifisch und exklusiv sein, d.h., jede Person in der Population darf nur einer Gruppe zugeordnet werden.
- Nach der Aufteilung der Population in Schichten wählen Sie nach dem Zufallsprinzip Personen aus jeder Gruppe im Verhältnis zur Gesamtpopulation aus. Anschließend werden diese Personen zu einer Stichprobe zusammengefasst.
3. Clusterstichproben
Wie bei der geschichteten Stichprobe wird auch bei der Clusterstichprobe die Population in Untergruppen oder Cluster unterteilt. Doch hier unterscheiden sich die beiden Verfahren der probabilistischen Stichprobe.
Für Clusterstichproben gilt:
- Jeder Cluster sollte ähnliche Merkmale wie die Population haben. Anstatt Einzelpersonen aus den einzelnen Clustern auszuwählen, werden ganze Cluster nach dem Zufallsprinzip ausgewählt.
- Nehmen Sie alle Personen aus jedem ausgewählten Cluster in die endgültige Stichprobe auf. Wenn die Cluster zu groß sind, wählen Sie nach dem Zufallsprinzip Einzelpersonen aus den einzelnen Clustern aus.
- Forschende verwenden häufig vorab festgelegte und leicht verfügbare Gruppen als Cluster. Die Gruppen basieren auf geografischen Grenzen, wie Städten oder Landkreisen, können aber auch Schulen oder Bürostandorte sein.
Forschende verwenden Clusterstichproben, um bei der Erhebung großer oder geografisch verteilter Populationen Kosten zu sparen. Clusterstichproben bergen jedoch ein höheres Risiko für Stichprobenfehler. Jeder Cluster soll die Gesamtpopulation repräsentieren, aber es ist sehr schwierig, das sicherzustellen.
4. Systematische Stichproben
Die systematische Stichprobe, die auch als Intervallstichprobe bezeichnet wird, ist mit der einfachen Zufallsstichprobe vergleichbar.
Für systematische Stichproben gilt:
- Allen Mitgliedern der Population wird eine Nummer zugewiesen, die dann in regelmäßigen Abständen ausgewählt wird, um eine Stichprobe zu bilden. Mit anderen Worten: Jede „n-te“ Einzelperson der Population wird in die Stichprobe aufgenommen.
- Es ist wichtig sicherzustellen, dass es keine versteckten Muster im Stichprobenrahmen gibt, die die Zufallsauswahl beeinflussen könnten. Besteht die Gefahr einer Datenmanipulation, können in der Stichprobe Merkmale über- oder unterrepräsentiert sein.
Systematische Stichproben sind einfacher als andere Methoden, da sie einen klaren Auswahlprozess ohne Zufallszahlengenerator haben. Auf der anderen Seite ist die resultierende Auswahl möglicherweise nicht so zufällig wie bei Verwendung eines Generators.
Nehmen wir an, Sie möchten die Mitarbeitenden eines Unternehmens befragen, und die Mitarbeitenden sind in alphabetischer Reihenfolge aufgelistet. Sie planen eine systematische Stichprobe, um jeden vierten Beschäftigten für Ihre Stichprobe auszuwählen. Nehmen wir jedoch an, die Liste ist auch nach Team und Dienstalter geordnet. Sie könnten zu viele oder zu wenige leitende Angestellte auswählen, was zu einer Verzerrung Ihrer Stichprobe führen würde.
Welche Art von Stichprobe sollten Sie verwenden?
Das Stichprobendesign ist für eine aussagekräftige Forschung unerlässlich. Wenn Sie Ihre Forschungsziele und Ihr Stichprobenverfahren aufeinander abstimmen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Stichprobe Ihre Zielpopulation genau verallgemeinert.
Das ist wichtig bei der Entscheidung zwischen verschiedenen Stichprobenmethoden:
- Studienziele: Es ist wichtig, das Stichprobendesign auf die Ziele abzustimmen.
- Zielpopulation: Die Kenntnis der Größe, Vielfalt und des Umfangs der Population trägt dazu bei, dass die Stichprobe diese angemessen widerspiegelt.
- Stichprobenrahmen: Genaue Daten beginnen mit einer zuverlässigen und umfassenden Liste oder Datenbank der Population.
- Stichprobengröße: Die Größe Ihrer Stichprobe sollte ein Gleichgewicht zwischen statistischer Aussagekraft und Praktikabilität herstellen. Dafür können Sie einen Stichprobenrechner verwenden.
- Datenerfassung: Die Art der geplanten Datenerfassung (etwa Erhebungen und Befragungen) kann sich auf Ihre Stichprobenmethode auswirken.
- Durchführbarkeit und Ressourcen: Berücksichtigen Sie die praktische Durchführbarkeit, die Teilnehmenden zu erreichen und zu rekrutieren, sowie das Forschungsbudget, die Zeit und die Verfügbarkeit von Ressourcen.
Forschende, die weniger Ressourcen oder weniger Zeit für ihre Studie haben, müssen sich möglicherweise auf eine nicht-probabilistische Stichprobe verlassen. Sehen wir uns diese Option einmal genauer an.
Unterschiede zwischen probabilistischen Stichproben und nicht-probabilistischen Stichproben
Einfache Zufallsstichproben, geschichtete Stichproben, Clusterstichproben und systematische Stichproben sind allesamt Arten von probabilistischen Stichproben. Aber es gibt noch ein anderes Ende des Spektrums der Stichprobentechnik: die nicht-probabilistische Stichprobe.
Forschende verwenden nicht-probabilistische Stichproben für explorative und qualitative Forschung. Die Zielpopulation besteht oft aus Menschen mit spezifischem Fachwissen, besonderen Erfahrungen oder Erkenntnissen.
Diese Stichprobenmethode birgt ein höheres Risiko der Verzerrung als die probabilistische Stichprobe, da die Stichprobe nicht zufällig ist. Die Mitglieder einer Population haben nicht alle die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Einige Mitglieder haben sogar gar keine Chance, ausgewählt zu werden. Aufgrund des Anwendungsfalls müssen die Stichprobengröße und die Ergebnisse jedoch nicht die Population repräsentieren.
Worin liegt der Unterschied zwischen probabilistischen Stichproben und nicht-probabilistischen Stichproben?
Es kann schwierig sein, Personen zur Teilnahme an einer Wahrscheinlichkeitsumfrage zu bewegen, wenn sie nicht interessiert sind oder eine Entschädigung erwarten. Probabilistische Stichproben können auch zeitaufwändig sein, wenn es keine Hilfsmittel gibt, um die Befragten zu finden und zufällig auszuwählen.
Viele dieser Probleme lassen sich mit nicht-probabilistischen Stichproben lösen. Hier wird bei der Auswahl einer geeigneten Befragungsstichprobe auf die Wahrscheinlichkeits- und Stichprobentheorien zurückgegriffen.
Welche 4 Arten von nicht-probabilistischen Stichprobenverfahren gibt es?
Forschende haben mehrere Möglichkeiten, wenn es um nicht-probabilistische Stichproben geht.
- Quotenstichproben: Wie bei geschichteten Stichproben wird die Population anhand bekannter Merkmale, Eigenschaften oder Interessen in Untergruppen aufgeteilt. Ein Reinigungsunternehmen, das seine Beliebtheit untersucht, könnte seine Population nach Alter und Geschlecht aufteilen. Dann kann aus jeder Gruppe eine Stichprobe gezogen werden, um eine vorgegebene Quote zu erfüllen.
- Schneeballstichproben: Diese Art der Stichprobenziehung beruht darauf, dass Personen aus Ihrer Population andere Personen für die Stichprobe identifizieren. Nehmen wir an, Sie erforschen die lokale Nutzung von Mobilitätsrampen. Sie interessieren sich für die Menschen in Ihrer Stadt, die Rollstühle benutzen. Da Sie keine vollständige Liste dieser Personen haben, kommt eine probabilistische Stichprobe nicht infrage. Die wenigen identifizierten Teilnehmenden der Umfrage können jedoch andere Menschen nennen, die einen Rollstuhl benutzen.
- Willkürliche Stichproben: Bei diesem Ansatz stellen die Forschenden eine Stichprobe aus Einzelpersonen zusammen, die verfügbar und zur Teilnahme bereit sind. Das ist ein bequemer Weg, um schnell Daten zu erhalten. Wie bei einer Fokusgruppe oder Kundenbefragung sind die Ergebnisse jedoch nicht unbedingt repräsentativ. Dennoch können sie Ihnen qualitative Erkenntnisse liefern.
- Urteilsstichproben: Urteilsstichproben werden häufig in der qualitativen Forschung verwendet. Dabei wählen die Forschenden die Stichprobe aus, von der sie glauben, dass sie am relevantesten ist. Die Forschenden, die sich mit Mobilitätsrampen befassen, würden beispielsweise eine gezielte Stichprobe durchführen, indem sie Mitarbeitende mit Behinderungen auswählen, um deren Bedürfnisse zu untersuchen.
Vorteile von probabilistischen Stichproben
Die Verwendung von probabilistischen Stichproben bietet mehrere Vorteile.
- Sie sind kostengünstig, um große Gruppen zu befragen, die Ihre Zielgruppe repräsentieren.
- Probabilistische Stichproben sind vorteilhaft für geografisch verstreute Populationen.
- Bei der Verwendung einer agilen Experience-Management-Plattform ist nur wenig technisches Fachwissen erforderlich.
Insbesondere einfache Zufallsstichproben und systematische Stichproben machen die Implementierung benutzerfreundlicher, und Sie können bei der Erstellung von Populationsstichproben so detailliert sein wie Sie möchten.
Durch geschichtete Stichproben wird die Voreingenommenheit der Forschenden verringert, durch Clusterstichproben wird die Variabilität der Studie begrenzt. Diese beiden Verfahren sind auch nützlich, wenn Forschende unter Zeitdruck stehen.
Grenzen der Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Jede Methode hat ihre Tücken, die sich insgesamt nachteilig auf Ihre Bemühungen auswirken können.
- Eine geschichtete Stichprobe kann sicherstellen, dass die Cluster gleichmäßig vertreten sind. Sie spiegelt aber möglicherweise nicht alle Unterschiede innerhalb der Stichprobenpopulation wider.
- Mithilfe von Clusterstichproben können die Schichten in verschiedene Cluster unterteilt werden. Allerdings können diese Cluster sich überschneidende Merkmale haben.
- Einfache und zufällige probabilistische Stichproben können schnelle Ergebnisse liefern. Allerdings sind die Cluster und Schichten möglicherweise nicht so gezielt auf die gewünschte Zielgruppe ausgerichtet.
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4 Schritte bei probabilistischen Stichproben
Welche Schritte gehören also zur probabilistischen Stichprobe? Eigentlich ist es gar nicht so kompliziert, wenn Sie klare Ziele haben. Wenn Sie Ihre Studie im Voraus planen und wissen, welche Ergebnisse Sie erzielen wollen, können Sie entscheiden, wie Sie Ihre Stichprobe zusammenstellen und warum.
1. Bestimmen Sie die für Sie interessante Population
Überlegen Sie sich genau, welche Personen Sie gerne befragen möchten. Achten Sie aber auch auf Personen, die absichtlich ausgeschlossen werden sollten.
2. Suchen Sie nach einer geeigneten Stichprobenabgrenzung
Im Idealfall sollte Ihre Stichprobe alle Mitglieder der infrage kommenden Population umfassen und Personen ausschließen, die nicht dazu gehören.
3. Bestimmen Sie Ihre Stichprobenstrategie
Brauchen Sie Cluster und Schichten? Sollen alle Mitglieder der Stichprobe eine gleich große Auswahlwahrscheinlichkeit haben? Überlegen Sie, was für das Gebiet Ihrer Studie, die Mitglieder Ihrer Population und für Ihre Ressourcen sinnvoll ist.
4. Wählen Sie die Stichprobengruppe aus und beginnen Sie mit der Befragung.
Je nach Zielpopulation kann es schwierig sein, einen geeigneten Stichprobenrahmen zu finden. Selbst bei einem guten Rahmen kann die Entscheidung über die beste Auswahlstrategie Sie dazu zwingen, Kompromisse zwischen Kosten, Qualität und Zeitplanung einzugehen.
Tipps zur Verbesserung Ihrer Stichprobenverfahren
Eine wirksame Stichprobenziehung setzt voraus, dass sich die Forschenden die Zeit nehmen, ihre Methoden zu verbessern und Best Practices zu befolgen.
Insbesondere bei probabilistischen Stichproben müssen alle die gleiche Chance zur Auswahl haben. Um zu vermeiden, dass eine Person wissentlich aus Ihrer Stichprobe ausgeschlossen wird, sollten Sie auf Auswahlmöglichkeiten achten, die Gruppen von der Teilnahme ausschließen.
Angenommen, Sie möchten wissen, was die Öffentlichkeit von einem umfassenden neuen Einwanderungsgesetz hält. Wenn Sie keine türkische Version Ihrer Umfrage anbieten, schließen Sie ungewollt Türkisch sprechende Personen aus. Deren Perspektive ist wertvoll, und ohne ihre Teilnahme werden Ihre Ergebnisse nicht die wahre öffentliche Meinung widerspiegeln.
Sie müssen nicht nur sicherstellen, dass Sie die wichtigsten Segmente einbeziehen, sondern möglicherweise auch Ihre Stichprobengröße erhöhen. Eine größere Stichprobe kann die Genauigkeit und Repräsentativität der Ergebnisse verbessern.
Eine weitere Möglichkeit, eine größere Stichprobe zu erhalten. Ergreifen Sie Maßnahmen, um die Zahl der Nichtbeantwortungen auf ein Minimum zu reduzieren. Das können Nachfassaktionen oder Anreize sein. Sie können auch Vorlagen für Marketingumfragen verwenden, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Personen an der Umfrage teilnehmen.
Sie können Ihr Stichprobenverfahren auch verbessern, indem Sie verschiedene Fragetypen verwenden, um aufschlussreiche Erkenntnisse von den Teilnehmenden zu erhalten.
Vorabtests mit Pilotstudien können Probleme identifizieren, die die Teilnahme oder die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verallgemeinerung der Ergebnisse beeinträchtigen könnten.
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Technologische Tools können Ihnen helfen, eine echte Zufallsauswahl zu gewährleisten und so verhindern, dass versteckte Verzerrungen die Stichprobe beeinflussen. Sie können auch ein Online-Umfragepanel verwenden, um eine Zufallsstichprobe zu erhalten.
Probabilistische Stichproben können Ihnen helfen, Rückschlüsse auf Ihre Zielpopulation zu ziehen. Die Methode erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen und manchmal einen hohen Ressourceneinsatz, um die richtigen Menschen für Ihre Forschung zu finden. Wenn Sie die Hilfe von Experten benötigen, können Sie mit SurveyMonkey Audience schnell die richtigen Personen erreichen.
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