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Eine Stichprobenpopulation ist eine Gruppe von Personen, die aus dem Zielpublikum einer Untersuchung ausgewählt wird, um genaue Daten über das Forschungsthema zu sammeln.
Die relative Genauigkeit, mit der die Stichprobe ausgewählt wird, wirkt sich auf die Qualität der gesammelten Antworten aus, und diese Auswahl ist einer der Prozesse, die die Zuverlässigkeit des Endergebnisses bestimmen.
Ein Stichprobenfehler liegt vor, wenn die für eine bestimmte Untersuchung ausgewählte Stichprobe nicht in der Lage ist, die Wahrnehmungen der gesamten Bevölkerung zu repräsentieren. Mit einfachen Worten: Die Stichprobe, die in die Untersuchung einbezogen wird, ist ein ungenaues Abbild der Zielpopulation.
Die Ergebnisse einer solchen Untersuchung, bei der Stichprobenfehler auftreten, sind nicht verwertbar. Dies führt zu einer Verschwendung von Ressourcen und Zeit für die Durchführung solcher Studien.
Damit Forscher einen umfassenden Forschungsprozess gewährleisten können, muss darauf geachtet werden, dass die Stichprobenauswahl unvoreingenommen ist und Personen mit aktuellem Wissen über die Interessen, Wahrnehmungen, Entscheidungen, Präferenzen und Bedürfnisse der Zielgruppe umfasst.
Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels verstehen:
Eine Fast-Food-Marke möchte eine neue Reihe von Getränken und Shakes auf den Markt bringen, die ihrer Positionierung entsprechen und auch den Geschmack ihrer Kunden treffen, so dass die Speisen und Getränke als Kombi-Mahlzeiten verkauft werden können, was zu einer Steigerung der Einnahmen führt.
Sie beschließen, eine Online-Umfrage durchzuführen, um die Marktstimmung zu verstehen. Die Zielgruppe für diese Untersuchung sind aktive Kunden, die sich regelmäßig mit der Marke beschäftigen, sowie passive Kunden, die nur gelegentlich mit ihr in Kontakt treten.
Bei den Teilnehmern der Online-Umfrage handelt es sich um Freiwillige, die ihre Beiträge aufgrund ihrer Begeisterung und ihres Interesses an den Aktivitäten der Marke liefern. Diese Gruppe von Befragten kann jeder aus der Zielbevölkerung sein.
Wenn die Gruppe der Befragten, die ihre Antworten für die Online-Umfrage zur Verfügung stellen, aus Personen besteht, die nur Milchshakes und Erfrischungsgetränke bevorzugen oder nicht auf dem neuesten Stand sind, was die bevorzugten Geschmacksrichtungen, Verpackungen, Preismodelle usw. angeht, die die gesamte Zielgruppe repräsentieren, werden die Ergebnisse der Untersuchung eine Fehlinterpretation der Entscheidungen der Zielgruppe sein.
Die Einführung einer neuen Getränkelinie auf der Grundlage einer solchen Online-Studie wird wahrscheinlich nicht zu einer positiven Marktreaktion führen.
Im obigen Fall sind die Befragten, die freiwillig an der Online-Studie teilnehmen, in der Lage, aktuelle Marktinformationen zu liefern, und sind somit ein einfaches Beispiel dafür, wie die Stichprobe Population einen großen Einfluss auf wichtige Unternehmensentscheidungen hat.
Fehler bei der Auswahl der Grundgesamtheit: Dieser Fehler tritt auf, wenn der Forscher sich nicht sicher ist, auf welche Population er sich bei seiner Forschung konzentrieren soll. Diese Unklarheit kann es dem Forscher erschweren, sich auf ein Segment der Bevölkerung zu konzentrieren, das er für seine Forschung benötigt.
Fehler im Stichprobenrahmen: Der Fehler im Stichprobenrahmen hängt mit der Quelle zusammen, aus der die Informationen für die Stichprobe gesammelt werden. Der Auswahlprozess der Stichprobe erfolgt daher auf unangemessene Weise.
Auswahlfehler: Auswahlfehler sind das Ergebnis der Selbstselektion von Personen, die an dem Forschungsprozess teilnehmen sollen. Die Personen, die interessiert sind und sich freiwillig als Befragte zur Verfügung stellen, können nur bestimmte Arten von Personen in die Stichprobe aufnehmen, während Personen mit hoher Eignung möglicherweise nicht daran interessiert sind, Beiträge zu liefern.
Nichtbeantwortung: Der Fehler der Nichtbeantwortung ist das Produkt des mangelnden Interesses, der mangelnden Motivation oder des mangelnden Anreizes der Zielpopulation, am Forschungsprozess teilzunehmen. Antwortverweigerung kann die aktive Beantwortung von Fragen innerhalb von Fristen behindern und somit eine schnelle und effektive Entscheidungsfindung verhindern.
Ein Stichprobenfehler lässt sich in der Regel durch geeignete Vorsichtsmaßnahmen ganz vermeiden. Eine statistische Formel hilft jedoch bei der Überprüfung der Forschungsqualität, indem das Vorhandensein von Stichproben Fehlern untersucht wird.
Stichprobenfehler= Z × (S.D./✓n)
wobei
Z- Z-Score-Wert, der auf dem Konfidenzintervall basiert
S.D– Standardabweichung der Population
n– Größe der Stichprobe
Die angegebene Formel gibt Aufschluss darüber, inwieweit die Daten der Stichprobe Antworten von den Daten der Zielpopulation abweichen.
Erhöhen Sie den Stichprobenumfang: Die Stichprobe besteht aus einer begrenzten Anzahl von Personen, da es nicht möglich ist, die gesamte Bevölkerung zu untersuchen. Eine Maximierung der Anzahl der in die Stichprobe einbezogenen Personen unter Berücksichtigung der zeitlichen Beschränkungen kann jedoch mehr Meinungen und Beiträge einbeziehen, die den Gesamtbeitrag der Stichprobe mit dem der tatsächlichen Interessen der Bevölkerung überschneiden.
Die Auswahl sollte nach dem Zufallsprinzip erfolgen: Die Aufnahme in die Stichprobe Population sollte auf der Grundlage der Chancengleichheit aller Personen erfolgen, die an der Untersuchung teilnehmen. Die Verwendung von Zufallsauswahlinstrumenten, wie z. B. eines Nummerngenerators, kann eine Verzerrung des Auswahlprozesses verhindern.
Segmentierung innerhalb der Stichprobe: Eine differenzierte Forschung kann durchgeführt werden, indem Gruppen innerhalb der Stichprobe als separate Einheiten untersucht werden. Dazu muss ein Kriterium festgelegt werden, das mit dem Forschungsthema übereinstimmt und den Anstoß gibt, jede Gruppe als ein anderes Segment innerhalb der Gesamtbevölkerung zu untersuchen.
Anreizorientierte Forschung: Auswahl- und Antwortverweigerung Fehler werden durch fehlende Anreize zur Teilnahme/Freiwilligkeit an der Forschung verursacht. Diese Fehler können durch attraktive Belohnungen und Angebote für potenzielle Befragte gänzlich beseitigt werden. Diese Anreize wirken motivierend und ziehen relevante Zielgruppen an.
Erstellen Sie einen Bevölkerungszahlen: Ermitteln und listen Sie die Personen auf, die für Ihre Forschungszwecke ideal sind. Listen Sie Spezifikationen und Kriterien auf, die für Ihr Forschungs Format geeignet sind. Verstehen Sie Ihren Kundenstamm und erstellen Sie ein Layout mit geeigneten demografischen Merkmalen, um Ihren Fokus einzugrenzen.
Stichprobenfehler sind Fehler, die aufgrund von Nachlässigkeit bei der Auswahl der Stichprobe auftreten. Sie stehen im Zusammenhang mit der falschen Repräsentation der Zielgruppe durch die Stichprobe. Andererseits sind Nicht-Stichprobenfehler ein Teil des Datenerhebung Prozesses, der zu unwahren Werten führt.
Einerseits können Stichprobenfehler also aufgrund von Unzulänglichkeiten der Stichproben Populationen und daraus resultierenden Mängeln auftreten, andererseits stehen Nicht-Stichprobenfehler in keinem Zusammenhang mit Stichprobenfehlern und weisen auf die Qualität der Daten selbst hin.
Außerdem sind die Lösungen zur Beseitigung eines Stichprobenfehlers nicht auf stichproben unabhängige Fehler anwendbar. Beide Fehler wirken sich jedoch auf die Qualität der erhobenen Daten aus und können somit die Analyse und Zusammenfassung beeinträchtigen.
Sampling errors are the result of the sample misrepresentation of the target population. The responses provided by the sample in such a case, do not coincide with the target populations viewpoints.
Sampling Error= Z × (S.D./✓n)
where
Z– Z score value that is based on the confidence interval
S.D. – Population Standard Deviation
n– Size of the sample
Population-specific error, selection error, sample frame error, and non-response error are the four types of sampling mistakes. When a researcher doesn’t know who they should survey, they make a population-specific mistake. When respondents self-select their involvement in the study, a selection mistake arises. When the incorrect sub-population is utilised to pick a sample, a sample frame error results. Finally, when potential responders are not effectively reached or refuse to answer, this is known as a non-response mistake.
Sampling error is an important consideration to gauge the reliability of the research in generating accurate data that fuels intelligent decision making. For the research process to be fruitful, it is imperative that the researcher tries to eliminate any bias or error that leads to an artificial result, and not the true picture.
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