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In der Statistik bezieht sich eine Stichprobe auf eine Teilmenge einer größeren Grundgesamtheit. Die Stichprobe ermöglicht es den Forschern, ihre Studie an einem Teil der Zielpopulation durchzuführen, so dass sie mit überschaubaren Daten arbeiten können, und zwar zeitnah und kostengünstig. Um Daten zu erhalten, die für die Zielpopulation verallgemeinerbar sind, muss eine Stichprobe Gruppe ausgewählt werden, die für die Zielpopulation repräsentativ ist.
Eine repräsentative Stichprobe hat die gleiche Zusammensetzung wie die der Grundgesamtheit. Wenn Forscher es jedoch versäumen, eine repräsentative Zielpopulation auszuwählen, führt dies zu einem Stichprobenfehler.
Ein Stichprobenfehler kann als statistischer Fehler definiert werden, der auftritt, wenn ein Forscher es versäumt, eine Stichprobe auszuwählen, die für die gesamte Grundgesamtheit repräsentativ ist. Wenn ein Stichprobenfehler auftritt, spiegeln die aus der Stichprobe gewonnenen Ergebnisse nicht die Ergebnisse wider, die aus der Zielpopulation selbst gewonnen werden würden. Daher sind die Ergebnisse der Studie weniger verallgemeinerbar für die Zielpopulation.
Die einzige Möglichkeit, einen Stichprobenfehler in einer Studie vollständig auszuschließen, besteht darin, alle Elemente einer Grundgesamtheit zu beobachten, was nicht machbar und in einigen Fällen sogar unmöglich ist. Daher kann ein Stichprobenfehler nicht vollständig vermieden werden, da keine Stichprobe jemals vollständig repräsentativ für die Zielpopulation sein wird. Wenn wir jedoch den Stichprobenfehler kennen, können wir sein Ausmaß abschätzen und Maßnahmen ergreifen, um ihn zu minimieren, damit die Ergebnisse unserer Studie so verallgemeinerbar wie möglich für die Grundgesamtheit sind.
Stichprobenfehler können durch eine Reihe unterschiedlicher Ursachen verursacht werden. Wenn wir wissen, was die Ursachen für Stichprobenfehler sind, können wir Maßnahmen ergreifen, um sie zu minimieren.
Im Folgenden sind die fünf häufigsten Arten von Stichproben Fehlern aufgeführt:
Ein Stichprobenrahmen Fehler liegt vor, wenn die Stichprobe aus den falschen Bevölkerungsdaten ausgewählt wird. In solchen Fällen repräsentiert der Stichprobenrahmen also nicht die Grundgesamtheit, von der der Forscher glaubt, dass er eine Stichprobe zieht. Zu diesem Fehler gehört in der Regel, dass die falschen Bevölkerung Segmente ausgewählt werden oder dass bestimmte demografische Merkmale innerhalb der richtigen Segmente völlig ausgelassen werden.
Dieser Fehler tritt auf, wenn die Teilnehmer selbst entscheiden, an der Studie teilzunehmen, und daher nur diejenigen an der Umfrage teilnehmen, die daran interessiert sind. Wenn die Forscher die Befragten übersehen, die ursprünglich nicht geantwortet haben, wird das Ergebnis der Studie nicht den Zielmarkt widerspiegeln. Wenn der Forscher stattdessen beschließt, die Befragten, die zunächst nicht an der Umfrage teilgenommen haben, weiter zu befragen, wird sich das Ergebnis mit großer Wahrscheinlichkeit ändern.
Dies ist ein Problem bei der Stichprobenplanung, das auftritt, wenn ein Forscher nicht klar umreißt, wenn er befragen will, und daher keine klare Vorstellung von seiner Zielpopulation hat. Wenn Sie keine klar definierte Zielpopulation haben, kann es passieren, dass Sie ungeeignete Elemente für Ihre Stichproben Gruppe auswählen. Dieser Fehler ist in der Regel darauf zurückzuführen, dass man nicht weiß, welche Gruppe(n) für die Studie am nützlichsten und relevantesten sind.
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Non-Response-Fehler entstehen, wenn nicht von allen Einheiten der gewählten Stichprobengröße Antworten eingeholt werden können. Die Verringerung des Stichprobenumfangs und der Menge der erhobenen Informationen führt zu einem größeren Standardfehler. Außerdem besteht die Gefahr einer Verzerrung, wenn sich die Nichtbeantwortung von den Befragten der ausgewählten Stichprobe unterscheiden. Dafür kann es viele Gründe geben, z. B. dass ein Teil der Stichprobengröße den Kanal, über den die Erhebung durchgeführt wurde, nicht nutzt. Das Ausmaß des Antwortverweigerung Fehlers kann überprüft werden, indem Folge Erhebungen über zusätzliche Kanäle durchgeführt werden, um Antworten von denjenigen Befragten zu erhalten, die ursprünglich nicht auf die Erhebung geantwortet haben.
Stichprobenfehler treten auf, wenn die Stichprobengröße nicht repräsentativ für die Zielpopulation ist. Dies ist in der Regel das Ergebnis eines schlechten Stichprobenplans. Daher kann dieser Fehler durch eine sorgfältige Planung der Stichprobe und durch Sicherstellung eines Stichprobenumfangs, der groß genug ist, um die gesamte Grundgesamtheit widerzuspiegeln, minimiert oder beseitigt werden.
Um ein tieferes Verständnis des Stichprobenfehlers zu erlangen, wollen wir uns ein Beispiel aus der Praxis ansehen, bei dem eine Studie einen großen Stichprobenfehler aufwies. Wir werden auch einen Blick darauf werfen, was diesen Stichprobenfehler verursacht hat.
Bei den Präsidentschaftswahlen 1936 trat Alfred Landon, der republikanische Gouverneur von Kansas, gegen den amtierenden Präsidenten Franklin D. Roosevelt an. Zu dieser Zeit war Literary Digest eine der angesehensten Zeitschriften und hatte in den vorangegangenen Jahrzehnten die Gewinner mehrerer Präsidentschaftswahlen genau vorhergesagt. Für diese Wahl führte Literary Digest eine Umfrage durch und sagte anhand der gesammelten Daten voraus, dass Landon die Wahl mit 57 % der Stimmen gewinnen würde, während Roosevelt mit 43 % verlieren würde.
Der tatsächliche Wahlausgang war verblüffend anders: 62 % der Stimmen gingen an Roosevelt und 38 % an Landon.
In diesem Fall betrug der Stichprobenfehler schockierende 19 %, obwohl es sich um eine der größten und teuersten von Literary Digest durchgeführten Umfragen mit einer Stichprobengröße von rund 2,4 Millionen Personen handelte.
Dieser große Stichprobenfehler wurde insbesondere durch einen Fehler im Stichprobenrahmen verursacht, da der Stichprobenrahmen aus Telefonbüchern und Kfz-Zulassungen bestand. Zu dieser Zeit besaßen jedoch viele Amerikaner weder Autos noch Telefone, und diejenigen, die welche besaßen, waren größtenteils Republikaner. Aus diesem Grund sagten die Ergebnisse fälschlicherweise einen Sieg der Republikaner voraus.
Die Fehlermarge, die in den Umfrageergebnissen zu sehen ist, ist eine Schätzung des Stichprobenfehlers. Die folgende Formel kann zur Berechnung des Stichprobenfehlers verwendet werden:
Stichprobenfehler= Z x (σ/n)
wobei,
Z = Z-Score-Wert auf der Grundlage des Konfidenzintervalls (ca. 1,96)
σ = Standardabweichung der Population
n = Umfang der Stichprobe
Da es sich bei diesem Wert lediglich um eine Schätzung handelt, besteht eine geringe Chance (5 % oder weniger), dass die Fehlerspanne größer ist als in dem Bericht angegeben.
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Stichprobenfehler sind die Erznemesis der Forschung. Er ruiniert die Glaubwürdigkeit Ihrer Forschungsergebnisse und führt zu vergeblichem Aufwand. Zum Glück gibt es viele Möglichkeiten, diese Stichprobenfehler zu kontrollieren und zu vermeiden, wie im Artikel erwähnt.
Achten Sie auf diese Arten von Stichproben Fehlern, um zu vermeiden, dass sie sich in Ihre Forschung einschleichen.
Sampling error is the arch nemesis of a research. It ruins the credibility of your research outcomes and leads to wasted effort. Thankfully, there are many ways to control and prevent these sampling error as mentioned in the article.
Stay cautious of these types of sampling errors to avoid them from sneaking into your research.
Sie fragen sich, wie hoch die Kosten für die Durchführung von Umfragen mit Voxco sein werden?
Sampling error occurs when the sample group employed in a study is not representative of the entire target population.
Let’s consider the following example of sampling error;
you want to conduct a study about kid’s shoes. Although children use these shoes and have an influence on the purchasing decision, their parents are ultimately the ones who make the final purchase. In such cases, it’s hard to discern whose opinions matter more and therefore who must be surveyed. This can cause a common kind of sampling error known as a population specification error.
Sampling error is generally caused by the following market research errors:
Some of the most common sampling errors are sample frame errors, selection errors, population specification errors, and non-response errors.
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