Was ist Sampling-Fehler und warum ist es wichtig?
Um zu verstehen, was ein Stichprobenfehler ist, müssen Sie zunächst ein wenig über die Stichprobe wissen und was dies in der Umfrageforschung bedeutet. (Wenn Sie alle bereits über Sampling aufgeklärt sind, können Sie zum nächsten Abschnitt überspringen.)
Wenn Sie eine Umfrage durchführen, sind Sie normalerweise an einer viel größeren Gruppe von Personen interessiert, als Sie erreichen können., Die praktische Lösung besteht darin, eine repräsentative Stichprobe zu nehmen – eine Gruppe, die für die gesamte Forschungspopulation steht.
Um sicherzustellen, dass Ihre Stichprobe eine faire Darstellung darstellt, müssen Sie einige Best Practices für die Stichprobe befolgen. Vielleicht ist das bekannteste davon, Ihre Beispielgröße richtig zu machen. (Zu groß und Sie stecken viel Arbeit ohne sinnvollen Gewinn ein; zu klein und Sie können nicht sicher sein, ob Ihre Stichprobe repräsentativ ist.)
Aber es gibt mehr zu tun Probenahme gut als nur die richtige Probengröße., Aus diesem Grund ist es wichtig, sowohl Stichprobenfehler als auch Nicht-Stichprobenfehler zu verstehen, damit Sie verhindern können, dass sie Probleme in Ihrer Forschung verursachen.
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Nicht-Stichprobenfehler vs. Stichprobenfehler: Definitionen
Der Begriff „Stichprobenfehler“ bedeutet nicht, dass Forscher bei der Auswahl oder Arbeit mit einer Stichprobe Fehler gemacht haben., Probleme wie die Auswahl der falschen Personen, Voreingenommenheit ins Bild kommen lassen, oder nicht antizipieren, dass sich die Teilnehmer selbst auswählen oder nicht antworten: Das sind nicht Stichprobenfehler, und wir werden später im Artikel einige der schlimmsten Täter behandeln.
Nicht-Stichprobenfehler können auftreten, unabhängig davon, ob Sie mit einer repräsentativen Stichprobe arbeiten (z. B. mit einer nationalen Umfrage) oder eine vollständige Aufzählung durchführen (z. B. wenn Sie Mitarbeitererfahrungsumfragen mit Ihren Mitarbeitern durchführen.,)
In der Zwischenzeit bedeutet der Stichprobenfehler die Differenz zwischen den Mittelwerten der Stichprobe und der Grundgesamtheit, sodass er nur auftritt, wenn Sie mit repräsentativen Stichproben arbeiten.
Interessanterweise ist es normalerweise nicht möglich, den Grad des Stichprobenfehlers in einer Studie zu quantifizieren, da per Definition die relevanten Daten für die gesamte Population nicht gemessen werden.
Wie die OECD erklärt, wird eine Population niemals perfekt durch eine Stichprobe repräsentiert, da die Population größer und vollständiger ist., In diesem Sinne ist der Abtastfehler eher ein Merkmal der Abtastung als ein menschlicher Fehler und kann nicht vollständig vermieden werden.
Der Stichprobenfehler kann jedoch absolut reduziert werden, indem bewährte Verfahren befolgt werden – mehr dazu unten.
Sampling-und Nicht-Sampling-Fehler: 5 Beispiele
Populationsspezifikationsfehler (Nicht-Sampling-Fehler)
Dieser Fehler tritt auf, wenn der Forscher nicht versteht, wen er befragen soll. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Umfrage über den Frühstücksflockenverbrauch in Familien vor. Wer zu befragen?, Es könnte die ganze Familie sein, die Person, die am häufigsten einkaufen geht, oder die Kinder. Der Käufer könnte die Kaufentscheidung treffen, aber die Kinder beeinflussen die Getreideauswahl.
Diese Art von Nicht-Stichprobenfehlern kann vermieden werden, indem Sie Ihre Forschungsfrage gründlich verstehen, bevor Sie mit der Erstellung eines Fragebogens oder der Auswahl der Befragten beginnen.
Sample-Frame-Fehler (Nicht-Sampling-Fehler)
Ein Frame-Fehler tritt auf, wenn die falsche Unterpopulation zur Auswahl eines Samples verwendet wird. Ein klassischer Rahmenfehler trat bei den Präsidentschaftswahlen 1936 zwischen Roosevelt und Landon auf., Der Musterrahmen stammte aus Autozulassungen und Telefonverzeichnissen. Im Jahr 1936 besaßen viele Amerikaner keine Autos oder Telefone, und diejenigen, die dies taten, waren größtenteils Republikaner. Die Ergebnisse sagten fälschlicherweise einen republikanischen Sieg voraus.
Der Fehler liegt hier in der Art und Weise, wie ein Sample ausgewählt wurde. Bias wurde unbewusst eingeführt, weil die Forscher nicht damit gerechnet hatten, dass nur bestimmte Arten von Menschen in ihrer Liste der Befragten auftauchen würden und Teile der interessierenden Bevölkerung ausgeschlossen wurden., Ein modernes Äquivalent verwendet möglicherweise Mobiltelefonnummern und verpasst daher versehentlich Erwachsene, die kein Handy besitzen, wie ältere Menschen oder Menschen mit schweren Lernbehinderungen.
Frame-Fehler können auch auftreten, wenn Befragte von außerhalb der Interessenpopulation falsch einbezogen werden. Zum Beispiel, sagen wir, ein Forscher macht eine nationale Studie. Ihre Liste könnte aus einem geografischen Kartengebiet stammen, das versehentlich eine kleine Ecke eines fremden Territoriums umfasst – und daher auch Befragte, die für den Umfang der Studie nicht relevant sind.,
Auswahlfehler (Nicht-Stichprobenfehler)
Dies tritt auf,wenn die Befragten ihre Teilnahme an der Studie selbst auswählen – nur diejenigen, die interessiert sind, antworten. Es kann auch von der Forscherseite als nicht zufälliger Stichprobenfehler eingeführt werden. Zum Beispiel, wenn ein Forscher einen Aufruf für Antworten auf Social Media veröffentlicht, Sie werden Antworten von Leuten bekommen, die sie kennen, und von diesen Leuten, nur die hilfreicheren oder umgänglicheren Personen werden antworten.
Auswahlfehler kann durch zusätzliche Längen gesteuert werden, um die Teilnahme zu erhalten., Ein typischer Umfrageprozess umfasst die Einleitung eines Kontakts vor der Umfrage, der die Zusammenarbeit anfordert, die tatsächliche Vermessung, und nach der Umfrage Follow-up. Wenn keine Antwort eingeht, folgt eine zweite Umfrageanfrage und möglicherweise Interviews mit alternativen Modi wie Telefon oder Person-zu-Person.
Nicht-Antworten (non-sampling error)
Non-response-Fehler auftreten, wenn die Befragten sind anders als diejenigen, die nicht reagieren. Angenommen, Sie sind ein Unternehmen, das Marktforschung betreibt, bevor Sie ein neues Produkt auf den Markt bringen., Möglicherweise erhalten Sie von Ihren bestehenden Kunden ein unverhältnismäßiges Maß an Beteiligung, da sie wissen, wer Sie sind, und verpassen Sie es, von einem breiteren Pool von Personen zu hören, die noch nicht bei Ihnen kaufen.
Dies kann vorkommen, weil entweder der potenzielle Befragte nicht kontaktiert wurde oder sich geweigert hat zu antworten. Das Ausmaß dieses Nicht-Antwort-Fehlers kann durch Follow-up-Umfragen mit alternativen Modi überprüft werden.
Stichprobenfehler
Wie zuvor beschrieben, treten Stichprobenfehler aufgrund von Abweichungen in der Anzahl oder Repräsentativität der Stichprobe auf, die antwortet., Stichprobenfehler können durch (1) sorgfältige Probenentwürfe, (2) ausreichend große Proben (schauen Sie sich unseren Online-Probengrößenrechner an) und (3) mehrere Kontakte kontrolliert und reduziert werden, um eine repräsentative Antwort zu gewährleisten.
Achten Sie darauf, diese Stichproben-und Nicht-Stichprobenfehler im Auge zu behalten, damit Sie sie in Ihrer Forschung vermeiden können.