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Einzelpersonen vernachlässigen häufig, den Unterschied zwischen Bevölkerung und Stichprobe richtig zu erkennen. Es ist ohnehin grundlegend für jede messbare Untersuchung, angefangen von der Durchführung von Messungen mit verschiedenen Formeln für Fluktuation und Standardabweichung, je nachdem, ob wir es mit einer Stichprobe oder einer Population zu tun haben.
Außerdem wird der Teil der Messungen, der als inferentielle Erkenntnisse bezeichnet wird, in vielen Fällen als die Untersuchung von Schlussfolgerungen über eine Population aus Wahrnehmungen charakterisiert, die an einer Agentenstichprobe dieser Population gemacht wurden. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die beiden Begriffe richtig zu verstehen. Was genau ist nun der Unterschied zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe?
Eine Stichprobe ist eine Teilmenge (kleinere Gruppe) einer Population oder Zielpopulation. Jede Studie hat eine Fragestellung, und um diese zu beantworten, wird eine Stichprobe aus einer Grundgesamtheit gezogen und untersucht. Die Stichprobe soll repräsentativ für die Grundgesamtheit sein und Erkenntnisse über die Grundgesamtheit als Ganzes liefern. Stichproben müssen verwendet werden, weil es oft äußerst schwierig oder in manchen Fällen sogar unmöglich ist, eine ganze Bevölkerung zu untersuchen.
In der Forschung wird eine Population als eine Gesamtheit von Elementen definiert, die alle einen Standardparameter erfüllen. In der Forschung bezieht sich der Begriff „Population“ nicht unbedingt auf die menschliche Bevölkerung, sondern auf jeden Datenparameter, der ein gemeinsames Merkmal aufweist.
Dies kann zum Beispiel die Gesamtzahl der Gebäude in einer Stadt oder die Gesamtzahl der Schuhgeschäfte in einem Gebiet sein.
In der Forschung wird eine Stichprobe als eine Teilmenge einer Grundgesamtheit definiert. Diese Stichprobe soll für die Grundgesamtheit einer Studie verallgemeinerbar sein, damit die Forscher Rückschlüsse auf das Verhalten oder die Merkmale der gesamten Grundgesamtheit ziehen können.
Wenn zum Beispiel eine Studie den Zuckerkonsum amerikanischer Teenager untersuchen soll, wird nur eine Stichprobe amerikanischer Teenager untersucht und nicht die gesamte amerikanische Teenagerpopulation.
Es gibt viele verschiedene Stichprobenverfahren, und die Forscher wählen dasjenige aus, das für ihre Studie am besten geeignet ist. Dies hängt von einer Reihe von Faktoren ab, z. B. von der Art der Studie, von finanziellen und zeitlichen Beschränkungen usw.
Stichproben werden verwendet, um Rückschlüsse auf Populationen zu ziehen. Stichproben sind einfacher zu erfassen, weil sie funktional, versiert, hilfreich und angemessen sind.
Populationen werden verwendet, wenn eine Prüfungsfrage Informationen von jedem Individuum der Population erfordert. Dies ist in der Regel nur möglich, wenn die Grundgesamtheit klein und tatsächlich offen ist.
Stichprobenverfahren lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen:
Bei diesem Stichprobenverfahren wird eine Stichprobe auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie ausgewählt, wobei alle Elemente einer Zielpopulation die gleiche Chance haben, in die Stichprobengruppe aufgenommen zu werden. Dies sind die wichtigsten Arten von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren:
Diese Stichprobentechnik beruht auf dem Urteil des Forschers oder der Zweckmäßigkeit, um eine Stichprobengruppe auszuwählen. Dies sind die wichtigsten Arten von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren:
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Das Maß, das die Grundgesamtheit beschreibt, wird als Parameter bezeichnet. Das Maß, das die Stichprobe beschreibt, wird als Statistik bezeichnet.
Hypothesentests werden verwendet, um abzuschätzen, wie stark eine Stichprobenstatistik vom Parameter der Grundgesamtheit abweicht, und die Differenz zwischen den beiden wird als „Stichprobenfehler“ bezeichnet. Stichprobenfehler gibt es, weil keine Stichprobe mit der Grundgesamtheit identisch ist.
Je geringer der Stichprobenfehler ist, desto besser, denn die Forscher wollen, dass die Ergebnisse der Studie auf die gesamte Bevölkerung verallgemeinerbar sind. Eine einfache Möglichkeit zur Verringerung des Stichprobenfehlers ist die Erhöhung des Stichprobenumfangs.
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Jeder, der sich schon einmal mit einem Untersuchungsprojekt befasst hat, weiß, dass die Mittel begrenzt sind; Zeit, Geld und Personen sind nicht unbegrenzt vorhanden. Daher geht es bei den meisten Forschungsprojekten darum, Informationen aus einem Beispiel von Personen und nicht aus der gesamten Bevölkerung zu sammeln (die Evaluierung ist einer der wenigen Sonderfälle). Der Grund dafür ist, dass Stichproben den Forschern erlauben,:
Alle Menschen in einer Population zu erreichen, braucht Zeit. Darüber hinaus werden bestimmte Personen nicht auf die Hauptanstrengung, sie zu erreichen, antworten, was bedeutet, dass die Forscher mehr Energie für die Nachbereitung aufbringen müssen. Willkürliche Stichproben sind viel schneller als die Befragung aller Personen einer Population, und die Beschaffung eines nicht-unregelmäßigen Beispiels ist oft schneller als eine unregelmäßige Stichprobe. Auf diese Weise spart das Sampling den Fachleuten eine Menge Zeit.
Die Anzahl der Kontakte zwischen den einzelnen Analysten steht in direktem Zusammenhang mit den Kosten einer Umfrage. Die Stichprobenerhebung spart Geld, da sie es den Fachleuten ermöglicht, aus einer Stichprobe genau die Antworten zu erhalten, die sie auch aus der Grundgesamtheit erhalten würden.
Unregelmäßige Stichproben sind insgesamt weniger kostspielig als willkürliche Stichproben, da sie die Kosten für das Aufspüren von Personen und das Sammeln von Informationen von ihnen senken. Da die gesamte Forschung auf einen sorgfältigen Ausgabenplan ausgerichtet ist, bedeutet es viel, Geld beiseite zu legen.
In manchen Fällen besteht das Ziel eines Forschers darin, eine kleine Menge an Informationen von vielen Personen zu sammeln (z. B. eine Bewertung der öffentlichen Meinung). In anderen Fällen besteht das Ziel darin, eine Menge Daten von nur wenigen Personen zu sammeln (z. B. eine Kundenstudie oder eine ethnografische Sitzung). So oder so, Stichproben ermöglichen es Spezialisten, eine größere Anzahl von Mitgliedern zu befragen und mehr Informationen zu sammeln, als wenn man alle Personen einer Population erreicht.
In der folgenden Tabelle sind einige wichtige Unterschiede zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe aufgeführt:
Bevölkerung | Muster |
Eine ganze Reihe von Elementen, die alle einen Standardparameter qualifizieren. | Eine Teilmenge einer Population. |
Bei Erhebungen über ganze Bevölkerungsgruppen gibt es keine Fehlermarge, es sei denn, der Mensch ist ungenau. | Erhebungen bei Stichprobengruppen liefern nur unter Berücksichtigung der Fehlermarge genaue Ergebnisse. |
Das messbare Merkmal einer Grundgesamtheit, wie z. B. ihre Standardabweichung oder ihr Mittelwert, wird als „Parameter“ bezeichnet. Er ist das messbare oder numerische Element, das das System einer Menge definiert. | Das messbare Merkmal einer Stichprobe wird als „Statistik“ bezeichnet. Es handelt sich um die beschreibende Komponente der Stichprobe, die anhand des Stichprobenanteils oder des Stichprobenmittelwerts ermittelt wird. |
In dieser Übung mit dem Titel „Grundgesamtheit vs. Stichprobe“ haben Sie einen Blick darauf geworfen, was Grundgesamtheit und Stichprobe bedeuten, und mit Hilfe von Modellen einen Teil der Unterschiede zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe herausgearbeitet. Anschließend haben Sie einen Blick darauf geworfen, wie Informationen aus einer Grundgesamtheit und einer Stichprobe gewonnen werden.
Wir hoffen, dass dies Ihnen hilft, zu verstehen, was Population und Stichprobe bei Messungen bedeuten.
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