Sie setzen Umfragen ein, um die Befragten besser zu verstehen: ihre Meinungen, ihr Verhalten und ihr Feedback. Aber woher wissen Sie, ob die Befragten wirklich repräsentativ für die Population sind, für die Sie sich diese Erkenntnisse erhoffen? Das Festlegen der richtigen Stichprobengröße für Ihre Umfrage kann helfen.

Was ist die Stichprobengröße einer Umfrage?

Die Stichprobengröße ist die Anzahl der Personen, die an Ihrer Umfrage teilgenommen haben. Ihre ideale Stichprobengröße ändert sich je nach Gesamtzahl der Personen in Ihrem Zielmarkt oder der Demografie.

Allerdings ist die Stichprobengröße Ihrer Umfrage nur ein Faktor, der Ihnen bei der Einschätzung hilft, ob Ihre Umfrageergebnisse aussagekräftig oder statistisch relevant sind.

Warum ist es wichtig, die Stichprobengröße für Umfragen festzulegen?

Wenn Sie Ihren Zielmarkt befragen oder demografische Untersuchungen durchführen möchten, können Sie nicht alle betreffenden Personen befragen. Und selbst wenn Sie es könnten, würde es zu viel Zeit und Geld kosten.

Durch das Ermitteln einer Stichprobengröße, die eine statistische Signifikanz ermöglicht, also durch das Ermitteln der Anzahl der benötigten Befragten, können Sie ruhigen Gewissens weniger Personen befragen.

Auch wenn Sie Ihre Umfrage versendet haben, ohne über die Stichprobengröße nachzudenken, kann Ihnen das Wissen um die Bedeutung der Stichprobengröße im Nachhinein dabei helfen, die Umfragedaten auf ihre statistische Signifikanz zu analysieren.

Die Stichprobengröße in Umfragen kann je nach Zielpopulation und Umfragetyp von unterschiedlicher Bedeutung sein. Wenn Sie beispielsweise Medizin- oder Marktforschungsprojekte durchführen, müssen Sie sicherstellen, dass die Beantwortungen Ihre Population widerspiegeln, damit Sie genaue Prognosen treffen können. Bei einer Mitarbeiterbefragung liegt der Fokus möglicherweise mehr auf der Gesamtbeantwortungsquote, dem Engagement und dem individuellen Feedback.

Stichprobengröße im Vergleich zu Beantwortungsquote und Abschlussquote

Bevor wir Ihnen zeigen, wie Sie die Stichprobengröße für Umfragen festlegen, sollten Sie einige Schlüsselbegriffe kennen:

Die Stichprobengröße einer Umfrage ist die Anzahl der Personen, die Ihre Umfrage erhalten sollen.
Die Beantwortungsquote ist der Prozentsatz der Personen, die Ihre Umfrage öffnen oder beginnen auszufüllen.
Die Abschlussquote gibt an, wie viele Personen Ihre Umfrage abschließen und ihre Antworten absenden.

Beispielsweise senden Sie Ihre Umfrage an eine Stichprobe von 1.000 Personen. Wenn 400 Personen Ihre Umfrage öffnen, liegt Ihre Beantwortungsquote bei 40 %. In den meisten Fällen wird Ihre Umfrage nicht von jeder Person abgeschlossen, die sie öffnet. Wenn 400 Personen Ihre Umfrage öffnen, aber nur 200 Personen ihre Beantwortungen absenden, liegt die Abschlussquote bei 50 %.

Auch wenn Beantwortungs- und Abschlussquoten keinen direkten Einfluss auf die Stichprobengröße haben, ist es wichtig, diese Variablen bei der Auswahl der Stichprobengröße zu berücksichtigen.

Denn beim Festlegen einer Stichprobengröße, die für Ihre Zielpopulation repräsentativ ist, müssen Sie berücksichtigen, dass nicht alle, die die Umfrage erhalten, die Umfrage auch abschließen, was die statistische Signifikanz beeinflusst.

So ermitteln Sie die Stichprobengröße für Befragungen

Angenommen, Sie möchten eine Idee für ein neues Produkt testen. Sie wissen, dass Ihre typische Kundschaft zu einer bestimmten Alters- und Gehaltsspanne gehört. Außerdem lebt sie in der Regel in städtisch geprägten Gebieten. Diese Gruppe ist Ihre Population, also die Zielgruppe, die Sie verstehen möchten.

Sie haben jetzt Ihre Population ermittelt, also die Gesamtzahl der Personen, die Sie erforschen oder verstehen möchten. Für dieses Beispiel nehmen wir an, dass Ihre Population 10.000.000 Menschen umfasst.

Als Nächstes sollten Sie Ihre Fehlerspanne auswählen. Ihre Fehlerspanne gibt an, wie sicher Sie sind, dass Ihre Umfragebeantwortungen die Meinungen Ihrer Population widerspiegeln.

Eine Fehlerspanne von 5 % ist für Befragungen ein häufig ausgewählter Wert. Das bedeutet, dass Sie auf beiden Seiten Ihrer Ergebnisse 5 % hinzufügen und abziehen, um Fehler auszugleichen.

Angenommen, 60 % der Befragten, die Ihre Umfrage abgeschlossen haben, geben an, dass sie Ihr neues Produkt kaufen würden. Da Ihre Fehlerspanne bei 5 % liegt, können Sie davon ausgehen, dass 55-65 % der Befragten Ihr neues Produkt kaufen werden.

Abschließend möchten Sie noch das Konfidenzniveau auswählen. Das Konfidenzniveau ist der Grad der Wahrscheinlichkeit, dass Sie dieselben Ergebnisse erhalten, wenn Sie die Umfrage an eine andere Stichprobe Ihrer Zielpopulation senden würden.

In diesem Beispiel senden Sie Ihre Umfrage an 1.000 Personen. Anhand Ihrer Fehlerspanne gehen Sie davon aus, dass 55 –65 % der Befragten Ihr neues Produkt kaufen würden. Wie sehr vertrauen Sie diesen Ergebnissen?

Sie wählen ein Konfidenzniveau von 95 %, was dem Branchenstandard entspricht. Damit geben Sie an, dass Sie denken, wenn Sie dieselbe Umfrage immer wieder an eine andere Stichprobe von 1.000 Personen senden, in 95 % der Fälle die gleichen Ergebnisse erhalten.

Berechnen Sie die Stichprobengröße für Ihre Umfrage

Nachdem Sie nun Ihre Population, die Fehlerspanne und das gewünschte Konfidenzniveau ermittelt haben, ist es an der Zeit, die Stichprobengröße Ihrer Umfrage zu bestimmen. Denken Sie daran, die Stichprobengröße gibt an, wie viele Personen an Ihrer Umfrage teilgenommen haben. Sie können unseren Stichprobenrechner verwenden oder die folgende Formel:

N = Population
e = Fehlerspanne (Prozentsatz in Dezimalform)
z = Z-Wert* (wie viele Standardabweichungen ein Datenpunkt vom Mittelwert entfernt ist)

*Ein Konfidenzniveau von 95 % entspricht einem Z-Wert von 1,96

Mit dieser Formel ergibt sich bei einer Population von 10.000.000 Personen, einer Fehlerspanne von 5 % (0,05) und einem Konfidenzniveau von 95 % (Z-Wert von 1,96) eine Stichprobengröße von 385. Aber die Stichprobengröße ist mehr als nur eine Zahl.

Nachdem Sie Ihre angestrebte Stichprobengröße bestimmt haben, benötigen Sie eine zuverlässige Methode, um die Teilnehmenden zufällig auszuwählen. Erfahren Sie, wie Sie mit Excel eine Zufallsstichprobe erstellen, um die Empfänger:innen Ihrer Umfrage effizient auszuwählen und gleichzeitig Randomisierungsprinzipien einzuhalten.

Was ist eine gute Stichprobengröße für Befragungen?

Im Allgemeinen gilt: Je größer die Stichprobe, desto größer die Chancen, dass Ihre Ergebnisse statistisch relevant sind. Die Bedeutung der Stichprobengröße kann sich jedoch abhängig von den folgenden Variablen ändern:

Umfragetyp: Angenommen, Sie möchten eine Marktanalyse in einem anderen Land durchführen, um zu prüfen, ob Ihr Produkt für diesen Markt geeignet ist. Da Sie auf Basis der Ergebnisse wichtige geschäftliche Entscheidungen treffen möchten, sollten Sie eine Stichprobengröße in Betracht ziehen, die für eine geringere Fehlerspanne geeignet ist. Wenn Sie aber qualitatives Feedback von den 20 Personen erfassen, die gerade an Ihrem Event teilgenommen haben, haben die fünf sorgfältig formulierten Beantwortungen aus dieser Gruppe für Sie wahrscheinlich mehr Bedeutung als die gesamte statistische Signifikanz.

Vielfalt Ihrer Population: Denken Sie an die Demografie Ihrer Zielgruppe –Geschlecht, Alter, ethnische Zugehörigkeit, Wohnort, Familienstand, Bildung. Wenn die Merkmale der Personen in Ihrer Zielpopulation ähnlich sind, können Sie sich wahrscheinlich mit weniger Antworten zufriedengeben. Wenn die Merkmale jedoch stark variieren, sollten Sie mehr Personen befragen, um eine bessere Repräsentation Ihrer Population zu erhalten.

Entscheidungen, um die es geht: Wenn Sie Entscheidungen auf Grundlage von Umfrageergebnissen treffen, liegt es nahe zu denken, dass mehr Daten hilfreich sind. Aber das ist nicht das Einzige, was Sie berücksichtigen sollten. Denken Sie an Ihr Ziel. Wenn Sie Ideen oder Feedback sammeln möchten, um kleine Änderungen oder Verbesserungen vorzunehmen, sind weniger Beantwortungen möglicherweise für Sie in Ordnung. Bei Entscheidungen mit gravierenderen, weitreichenderen Auswirkungen, die Sie viele Ressourcen kosten, wünschen Sie sich mehr Beantwortungen.

Auswählen einer empfohlenen Mindeststichprobengröße für die Umfrageforschung

Möchten Sie schnell abschätzen können, wie viele Personen an Ihrer Umfrage teilnehmen sollten? Die folgende Tabelle kann Ihnen bei der Entscheidung helfen. Sie benötigen lediglich die Anzahl der Personen in Ihrer Zielpopulation und die gewünschte Fehlerspanne (3-10 %).

Population	±3 %	±5 %	±10 %
500	345	220	80
1.000	525	285	90
3.000	810	350	100
5.000	910	370	100
10,000	1.000	385	100
100,000	1.100	400	100
1.000.000	1.100	400	100
10.000.000	1.100	400	100

*Prozentangaben geben eine Fehlerspanne von 3 %, 5 % und 10 % an

Bei medizinischen Forschungen sollten Sie eine niedrigere Fehlerspanne von z. B. 3 % festlegen. Wenn Sie jedoch eine Stichprobe für eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit auswählen, eignet sich eine höhere Fehlerspanne von beispielsweise 10 % möglicherweise besser.

Verschiedene Arten von Stichprobendesign

Neben der Auswahl der Stichprobengröße spielt auch das Stichprobendesign eine wichtige Rolle. Das Stichprobendesign ist die Methode, mit der Sie eine repräsentative Stichprobe für Ihre Umfrage erhalten.

Mit einer sorgfältig erstellten Stichprobe können Sie dazu beitragen, Verzerrungen zu reduzieren, die entstehen, wenn Ihre Stichprobe Ihre Zielpopulation nicht gut widerspiegelt. Nachstehend finden Sie einen kurzen Überblick über die verschiedenen Stichprobenverfahren, die Sie für Ihre Umfrage in Betracht ziehen können.

Wahrscheinlichkeitsstichproben

Eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe liegt vor, wenn jede Person in Ihrer Zielpopulation die gleiche Chance hat, für Ihre Umfrage ausgewählt zu werden.

Es gibt vier Haupttypen dieses Stichprobenverfahrens.

Einfache Zufallsstichproben: Verwenden Sie ein Losverfahren oder eine Randomisierung, um sicherzustellen, dass alle Mitglieder Ihrer Population mit gleicher Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden können. Dies kann bei großen Populationen schwierig sein, ist aber eine einfache Möglichkeit, Verzerrungen bei der Stichprobe zu vermeiden.
Clusterstichproben: Teilen Sie Ihr Zielpopulation in Cluster oder Gruppierungen ein und wählen Sie dann eine Zufallsstichprobe aus dem Cluster aus. Befragen Sie alle Personen in den von Ihnen ausgewählten Clustern. Wenn die Demografie in Clustern zu stark variiert, kann dies zu Verzerrungen führen. Aber Clusterstichproben können bei weit verstreuten oder schwer erreichbaren Populationen praktischer sein.
Systematisch: Für eine systematische Stichprobe wählen Sie Personen aus Ihrer Zielpopulation nach einem bestimmten Muster aus, z. B. jede 50. Person auf einer Liste mit 5.000 Personen. Wenn die Listensortierung allerdings anfällig für Verzerrungen ist, kann dies ein Problem darstellen. Insgesamt kann dies aber eine effektive Stichprobenmethode sein.
Geschichtete Stichprobe: Sortieren Sie Ihre Population in verschiedene Schichten, z. B. nach Geschlecht, Einkommen oder Standort. Wählen Sie anschließend Personen in jeder Schicht nach dem Zufallsprinzip aus. Auf diese Weise erhalten Sie eine gute Repräsentation aller demografischen Daten in Ihrer Population. Dies kann allerdings komplizierter und zeitaufwändiger sein.

Nicht-probabilistische Stichproben

Nicht-probabilistische Stichproben liegen vor, wenn die Personen in Ihrer Zielpopulation keine faire Chance haben, ausgewählt zu werden.

Nicht-probabilistische Stichproben können zwar einfacher und kostengünstiger sein, sie können aber auch anfälliger für Verzerrungen sein. Dies kann die Zuverlässigkeit Ihrer Umfrageergebnisse beeinträchtigen.

Es gibt fünf Haupttypen der nicht-probabilistischen Stichproben.

Willkürlich: Befragen von Personen, die am besten zu erreichen sind. Auch wenn es einfach ist, auf diese Weise Beantwortungen für Ihre Umfrage zu erhalten, können Sie nicht sicher sein, ob die Ergebnisse Ihre Zielpopulation widerspiegeln.
Beurteilend oder gezielt: Befragen von Personen, von denen Sie glauben, dass sie Ihnen dabei helfen, Ihre Forschungsziele zu erreichen. Sie können dies für eine qualitative Forschung einsetzen, bei der Sie keine große Menge an quantitativen Daten benötigen, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
Freiwillige Beantwortung: Personen melden sich freiwillig zur Teilnahme an Ihrer Umfrage. Bestimmte Personen könnten mit einer höheren Wahrscheinlichkeit an Ihrer Umfrage teilnehmen oder dazu in der Lage sein, was zu einer Verzerrung der Stichprobe führt.
Schneeball: Senden der Umfrage an Personen mit der Bitte, weitere Teilnehmende für Ihre Umfrage anzuwerben. Auf diese Weise erhalten Sie zwar mehr Teilnehmende, decken aber möglicherweise nur bestimmte Demografien in Ihrer gesamten Zielpopulation ab.
Quoten: Teilen Sie Ihre Population in Kategorien auf, die für Ihre Forschung wichtig sind. Wählen Sie dann in jeder Kategorie mehrere Personen für die Umfrage aus. Diese Methode ist anfällig für Verzerrungen, kann aber zu einem schnellen Feedback führen.

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