Probenahme und Probengestaltung

Ein Teil unserer: Forschungsmethoden Bibliothek.

Insbesondere, wenn Sie Daten jeglicher Art erfassen quantitative Daten Unabhängig davon, ob es sich um Beobachtungsdaten, Umfragen oder Sekundärdaten handelt, müssen Sie entscheiden, welche Daten von wem erfasst werden sollen.

Dies nennt man das Stichprobe .

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihre Probe auszuwählen und sicherzustellen, dass Sie zuverlässige und glaubwürdige Ergebnisse erhalten.

Der Unterschied zwischen Population und Stichprobe


Im Idealfall würde die Forschung Informationen von jedem einzelnen Mitglied der Bevölkerung sammeln, die Sie studieren. Meistens würde dies jedoch zu lange dauern, sodass Sie eine geeignete Stichprobe auswählen müssen: eine Teilmenge der Bevölkerung.


Grundsätze für die Auswahl einer Stichprobe

Die Idee hinter der Auswahl einer Stichprobe besteht darin, Ihre Ergebnisse auf die gesamte Bevölkerung übertragen zu können. Dies bedeutet, dass Ihre Stichprobe Folgendes sein muss:

Der durch mündliche Kommunikation vermittelte Austausch hat soziale, kulturelle und emotionale Komponenten.
  • Vertreter der Bevölkerung. Mit anderen Worten, es sollte ähnliche Anteile an Untergruppen enthalten wie die gesamte Bevölkerung und keine bestimmten Gruppen ausschließen, weder nach Stichprobenmethode noch nach Design oder nach der Antwort.
  • Groß genug, um Ihnen genügend Informationen zu geben, um Fehler zu vermeiden . Es muss nicht unbedingt ein bestimmter Anteil Ihrer Bevölkerung sein, aber es muss mindestens eine bestimmte Größe haben, damit Sie wissen, dass Ihre Antworten wahrscheinlich weitgehend korrekt sind.



Wenn Ihre Stichprobe nicht repräsentativ ist, können Sie sie vorstellen vorspannen in die Studie. Wenn es nicht groß genug ist, wird die Studie sein ungenau .

Wenn Sie jedoch die richtige Beziehung zwischen Stichprobe und Bevölkerung finden, können Sie starke Schlussfolgerungen über die Art der Bevölkerung ziehen.

Stichprobengröße: Wie lang ist ein Stück Schnur?


Wie groß sollte Ihre Stichprobe sein? Es hängt davon ab, wie genau Sie die Antwort wünschen. Größere Stichproben geben im Allgemeinen genauere Antworten.

Ihre gewünschte Stichprobengröße hängt davon ab, was Sie messen und wie groß der Fehler ist, den Sie akzeptieren möchten. Zum Beispiel:

So schätzen Sie einen Anteil in einer Bevölkerung:

Stichprobengröße = [(z-Score) ² × p (1-p)] ÷ (Fehlerquote) ²

  • Die Fehlerquote ist das, was Sie zu akzeptieren bereit sind (normalerweise zwischen 1% und 10%).
  • Der Z-Score, auch als Z-Wert bezeichnet, wird aus statistischen Tabellen ermittelt und hängt vom gewählten Konfidenzintervall ab (häufig werden 90%, 95% und 99% verwendet. Wählen Sie also das gewünschte aus).
  • p ist Ihre Schätzung des wahrscheinlichen Anteils. Sie können p oft aus früheren Untersuchungen schätzen, aber wenn Sie dies nicht tun können, verwenden Sie 0,5.



Um einen Bevölkerungsdurchschnitt zu schätzen:

Fehlergrenze = t × (s ÷ Quadratwurzel der Stichprobengröße).

wie man das volumen eines kreises erhält
  • Die Fehlerquote ist das, was Sie zu akzeptieren bereit sind (normalerweise zwischen 1% und 10%) ;;
  • Solange die Stichprobengröße größer als etwa 30 ist, entspricht t dem z-Wert und ist wie zuvor aus statistischen Tabellen verfügbar.
  • s ist die Standardabweichung, die normalerweise aufgrund früherer Erfahrungen oder anderer Untersuchungen erraten wird.

Wenn Sie sich in solchen Dingen nicht sehr sicher sind, können Sie am besten damit umgehen, indem Sie einen freundlichen Statistiker suchen und um Hilfe bitten. Die meisten von ihnen helfen Ihnen gerne dabei, ihre Spezialität zu verstehen.


Es ist besser, ungenau richtig als genau falsch zu sein.

Wie Voreingenommenheit und Präzision zusammenwirken:

Vorspannen
Hoch Niedrig
Präzision Hoch Genau falsch Genau richtig
Niedrig Ungenau falsch Ungenau richtig

Quelle: Management Research (4. Auflage), Easterby-Smith, Thorpe und Jackson

Ungenau richtig bedeutet, dass Sie weitgehend wissen, wie die richtige Antwort lautet. Genau falsch bedeutet, dass Sie glauben, die Antwort zu kennen, dies aber nicht. Mit anderen Worten, wenn Sie sich nur um einen sorgen können, sorgen Sie sich um Voreingenommenheit.


Auswahl einer Probe

Bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist die Wahrscheinlichkeit bekannt, dass jede Person oder Sache Teil der Stichprobe ist. Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe ist dort, wo sie nicht ist.

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Mithilfe von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren kann der Forscher die Beziehung zwischen der Stichprobe und der Population genau bestimmen.

Dies bedeutet, dass Sie absolut sicher sein können, ob Ihre Stichprobe repräsentativ ist oder nicht, und Sie können auch eine Zahl angeben, wie sicher Sie über Ihre Ergebnisse sind (diese Zahl wird als bezeichnet) Bedeutung und wird auf unserer Seite weiter besprochen Signifikanz- und Konfidenzintervalle ).



Im einfache Zufallsauswahl Jedes Mitglied der Bevölkerung hat die gleiche Chance, ausgewählt zu werden. Der Nachteil ist, dass die Stichprobe möglicherweise nicht wirklich repräsentativ ist. Kleine, aber wichtige Unterabschnitte der Bevölkerung dürfen nicht berücksichtigt werden.

Die Forscher entwickelten daher eine alternative Methode namens geschichtete Zufallsstichprobe . Diese Methode unterteilt die Population in kleinere homogene Gruppen, die als Schichten bezeichnet werden, und entnimmt dann aus jeder Schicht eine Zufallsstichprobe.

wie groß ist das volumen eines kreises

Proportional geschichtete Zufallsstichprobe nimmt von jeder Schicht den gleichen Anteil, leidet aber wiederum unter dem Nachteil, dass seltene Gruppen schlecht vertreten sind. Bei einer nicht proportionalen geschichteten Stichprobe wird daher eine größere Stichprobe aus den kleineren Schichten entnommen, um sicherzustellen, dass aus jeder Schicht eine ausreichend große Stichprobe vorhanden ist.



Systematische Zufallsstichprobe stützt sich auf eine Liste der Bevölkerung, die idealerweise nach dem Zufallsprinzip sortiert werden sollte. Der Forscher nimmt dann jeden n th Name aus der Liste.

Warnung!


Es gibt viele verschiedene Methoden zur Auswahl von „Zufallsstichproben“. Wenn Sie der leitende Forscher für ein Projekt sind und andere anweisen, eine Zufallsstichprobe zu ziehen, oder tatsächlich gebeten werden, eine Zufallsstichprobe zu ziehen, stellen Sie sicher, dass Sie alle dieselbe Methode anwenden!


Cluster-Sampling wurde entwickelt, um Probleme einer weit verbreiteten geografischen Bevölkerung anzugehen. Zufallsstichproben aus einer großen Population führen wahrscheinlich zu hohen Zugangskosten. Dies kann überwunden werden, indem die Population in Cluster aufgeteilt wird, nur zwei oder drei Cluster ausgewählt werden und Stichproben aus diesen gebildet werden. Wenn Sie sich beispielsweise über die Nutzung des Verkehrs in städtischen Gebieten in Großbritannien informieren möchten, können Sie nach dem Zufallsprinzip nur zwei oder drei Städte auswählen und dann eine vollständige Stichprobe daraus erstellen.

Es ist natürlich möglich, all dies in mehreren Stufen zu kombinieren, was häufig für groß angelegte Studien durchgeführt wird.


Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe

Unter Verwendung von Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren ist es nicht möglich zu sagen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein bestimmtes Mitglied der Population beprobt wird. Obwohl dies die Stichprobe nicht „schlecht“ macht, können Forscher, die solche Stichproben verwenden, nicht so sicher sein, Schlussfolgerungen über die gesamte Bevölkerung zu ziehen.

Bequemlichkeitsprobe wählt eine Stichprobe basierend darauf aus, wie einfach der Zugriff ist. Solche Proben sind extrem einfach zu organisieren, aber es gibt keine Garantie dafür, ob sie repräsentativ sind.

Quotenstrichprobenerhebung unterteilt die Grundgesamtheit in Kategorien und wählt dann aus den Kategorien aus, bis eine Stichprobe der ausgewählten Größe innerhalb dieser Kategorie erhalten wird. Einige Marktforschungen sind diese Art, weshalb Forscher häufig nach Ihrem Alter fragen: Sie prüfen, ob Sie ihnen helfen, ihre Quoten für bestimmte Altersgruppen einzuhalten.

Gezielten Auswahl Hier spricht der Forscher nur Personen an, die bestimmte Kriterien erfüllen, und prüft dann, ob sie andere Kriterien erfüllen. Auch hier verwenden Marktforscher, die mit Zwischenablagen unterwegs sind, häufig diesen Ansatz: Wenn sie beispielsweise die Einkaufsgewohnheiten von Männern zwischen 20 und 40 Jahren untersuchen möchten, wenden sie sich nur an Männer und fragen dann nach ihrem Alter.

Schneeballprobenahme Hier beginnt der Forscher mit einer Person, die ihre Kriterien erfüllt, und verwendet diese Person dann, um andere zu identifizieren. Dies funktioniert gut, wenn Ihre Stichprobe sehr spezifische Kriterien hat: Wenn Sie beispielsweise mit Arbeitnehmern mit bestimmten Verantwortlichkeiten sprechen möchten, können Sie sich an eine Person mit diesem Satz wenden und sie bitten, Sie anderen vorzustellen.

WARNUNG!


Nichtwahrscheinlichkeits-Stichprobenverfahren wurden im Allgemeinen entwickelt, um sehr spezifische Probleme anzugehen. Zum Beispiel befasst sich die Schneeball-Probenahme mit schwer zu findenden Populationen, und die bequeme Probenahme ermöglicht Geschwindigkeit und Leichtigkeit.

Obwohl einige nicht wahrscheinlichkeitsbezogene Stichprobenverfahren, insbesondere Quoten- und zweckgebundene Stichprobenverfahren, sicherstellen, dass die Stichprobe aus allen Kategorien der Grundgesamtheit stammt, sind Stichproben, die mit diesen Methoden entnommen wurden, möglicherweise nicht repräsentativ.

Wie führt man ein Meeting durch?

Ein Wort zum Schluss

Fast jede Forschung ist ein Kompromiss zwischen dem Ideal und dem Möglichen.

Idealerweise würden Sie die gesamte Bevölkerung untersuchen. In der Praxis haben Sie weder Zeit noch Kapazität. Die Sorgfalt bei der Auswahl Ihrer Stichprobe, sowohl hinsichtlich der Größe als auch der Methode, stellt jedoch sicher, dass Ihre Forschung nicht in die Falle gerät, dass entweder eine Verzerrung eingeführt wird oder es an Präzision mangelt. Dies wiederum wird ihm diese entscheidende Glaubwürdigkeit verleihen.

Weiter:
Quantitative und qualitative Forschungsmethoden
Umfragen und Umfragedesign