Was ist eine repräsentative Stichprobe?
Definition einer repräsentativen Stichprobe: Eine repräsentative Stichprobe ist definiert als eine kleine Menge oder eine Teilmenge von etwas Größerem. Sie repräsentiert die gleichen Eigenschaften und Proportionen wie die einer größeren Population.
Nehmen wir zum Beispiel eine Marke, die ein neues Produkt in einer amerikanischen Stadt auf den Markt bringen will. Es wird praktisch unmöglich sein, eine Umfrage zu verschicken, um von jeder Person in der Stadt Einblicke in die Eigenschaften des Produkts zu erhalten. Daher sammeln die Forscher eine kleine Stichprobe von Menschen, die die Bevölkerung der Stadt repräsentieren, und eine Umfrage kann an sie geschickt werden, um ihr Feedback zu dem Produkt zu erfassen. Diese Stichprobe wird als repräsentative Stichprobe bezeichnet.
Eine repräsentative Stichprobe können Menschen oder sogar chemische Substanzen in wissenschaftlichen Studien sein, die in einem Labor getestet werden können, um das Ergebnis einer bestimmten chemischen Reaktion zu analysieren. In diesem Blog werden wir uns jedoch auf Menschen konzentrieren und verstehen, wie wichtig eine repräsentative Bevölkerungsstichprobe für die Marktforschung und andere hilfreiche Aspekte ist.
Warum müssen Sie in der Forschung eine repräsentative Stichprobe verwenden?
Eine repräsentative Stichprobe ermöglicht es Forschern, die gesammelten Informationen auf eine größere Population zu übertragen. Die meisten Marktforschungs- und psychologischen Studien sind aus Zeit-, Geld- und Ressourcengründen nicht geeignet, um Daten über alle Personen zu sammeln. Es ist praktisch unmöglich, von jeder Person Daten zu erheben, insbesondere bei einer großen Bevölkerung wie einem ganzen Land.
Die gute Nachricht ist: „Sie müssen das nicht tun!“. Wichtiger ist es, eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, so dass Sie den Großteil Ihrer Zeit und Energie darauf verwenden, Antworten von einer kleinen Gruppe von Personen zu erhalten, die eine größere Population repräsentieren.
In Forschungsstudien wird immer wieder eine kleinere Gruppe von Personen eingesetzt, um Studien durchzuführen, Daten zu sammeln und die Ergebnisse zu analysieren. Lassen Sie uns verstehen, wie wichtig eine repräsentative Stichprobe für aussagekräftige Forschungsstudien ist.
LERNEN SIE ÜBER: Stichprobenerhebung
Die Bedeutung einer repräsentativen Stichprobe für praktische Forschungsstudien
- Eine repräsentative Stichprobe wird Ihnen bei der Durchführung erfolgreicher Marktforschung zugute kommen. Können Sie sich vorstellen, alle Menschen in einem Land oder sogar in einer Stadt zu befragen? Das wäre der unpraktischste Plan, zu kompliziert und würde viel Zeit in Anspruch nehmen.
- Eine repräsentative Stichprobe ist eine kleine Anzahl von Personen, die eine größere Gruppe so genau wie möglich widerspiegelt. Dann können wir z.B. eine Online-Umfrage an eine Stichprobe der Bevölkerung, die möglichst repräsentativ für unsere Zielbevölkerung sein soll.
- Wir werden keine besseren Ergebnisse erzielen, wenn wir z.B. eine Umfrage versenden, ohne die Repräsentativität zu berücksichtigen, und wir nicht wissen, wer sie beantwortet und ob die Ergebnisse die Meinung unserer Zielgruppe repräsentieren.
- Wenn die Repräsentativität nicht gegeben ist, haben wir in der Tat Daten, die uns überhaupt nichts nützen. Wir müssen sicherstellen, dass die Stichprobe die Merkmale aufweist, die für unsere Untersuchung wichtig sind.
- Berücksichtigen Sie, dass wir immer eine Tendenz haben werden Vorurteil in der Stichprobe, da es immer Personen geben wird, die die Umfrage aus verschiedenen Gründen nicht oder nur unvollständig beantworten werden. In diesem Fall können wir die benötigten Daten nicht vollständig erhalten. Was nun die StichprobengrößeJe größer die ermittelte Stichprobengröße ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie die breitere Bevölkerung gut repräsentiert.
- Eine große repräsentative Stichprobe gibt uns eine größere Sicherheit, dass die einbezogenen Personen diejenigen sind, die wir brauchen, und wir verringern auch mögliche Verzerrungen. Wenn wir also Ungenauigkeiten in unseren Umfragen vermeiden wollen, müssen wir repräsentative und ausgewogene Stichproben haben.
Wenn Sie möchten, können Sie sich auch in unserem Blog über Selection Bias informieren.
Wie Sie eine repräsentative Stichprobe erstellen
Forscher verwenden zwei Methoden, um repräsentative Stichproben zu bilden – Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben
1. Wahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe handelt es sich um eine Technik, bei der ein Forscher eine Stichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit anhand einer auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basierenden Methode auswählt. Damit ein Teilnehmer als Wahrscheinlichkeitsstichprobe gelten kann, muss er/sie nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden.
Wenn wir eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwenden, um eine repräsentative Stichprobe zu erhalten, dann ist die einfache Zufallsstichprobe die beste Wahl. Die Auswahl der Stichprobe erfolgt nach dem Zufallsprinzip, wodurch gewährleistet wird, dass jedes Mitglied der Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit der Auswahl und Aufnahme in die Stichprobengruppe hat.
2. Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe handelt es sich um eine Stichprobentechnik, bei der der Forscher die Stichproben nicht nach dem Zufallsprinzip auswählt, sondern auf der Grundlage seines subjektiven Urteils. Bei einer Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe haben nicht alle Mitglieder der Population eine Chance, an der Studie teilzunehmen, im Gegensatz zu einer Wahrscheinlichkeitsstichprobe, bei der jedes Mitglied der Population eine bekannte Chance hat, ausgewählt zu werden.
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Die Kenntnis der demografischen Merkmale der ausgewählten Stichprobe wird zweifellos dazu beitragen, das Profil der gewünschten Stichprobe einzugrenzen und die Variablen zu definieren, die uns interessieren, wie Geschlecht, Alter, Wohnort usw. Wenn wir diese Kriterien kennen, bevor wir die Informationen einholen, haben wir die Kontrolle über eine repräsentative und effiziente Stichprobe. Wir müssen eine Stichprobe vermeiden, die nicht die Zielpopulation widerspiegelt. Das Ziel ist es, möglichst genaue Daten für den Erfolg unseres Projekts zu erhalten.
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Vermeiden Sie Stichprobenfehler für eine bessere Repräsentation
Wenn eine Stichprobe nicht repräsentativ ist, haben wir einen Stichprobenfehler, der als Fehlermarge bezeichnet wird. Fehler. Wenn wir eine repräsentative Stichprobe von 100 Mitarbeitern haben wollen, müssen wir eine ähnliche Anzahl von Männern und Frauen auswählen. Wenn wir zum Beispiel eine Stichprobe haben, die zu einem bestimmten Genre neigt, dann werden wir einen Fehler in der Stichprobe haben.
Die Bestimmung des Stichprobenumfangs ist wichtig, aber sie garantiert nicht, dass die Stichprobe die von uns benötigte Grundgesamtheit genau repräsentiert. Mehr als die Größe hängt die Repräsentativität mit dem Stichprobenrahmen zusammen, d.h. mit der Liste, aus der Personen ausgewählt werden, z.B. im Rahmen einer Umfrage. Daher müssen wir darauf achten, dass Personen aus unserer Zielgruppe in dieser Liste enthalten sind, damit wir sagen können, dass es sich um eine repräsentative Stichprobe handelt.
Beispiel für eine repräsentative Stichprobe
Eine Gruppe von Bürgern, die das ganze Land repräsentiert, wird als national repräsentative Stichprobe bezeichnet. Forscher verwenden sie, um die nationale Realität widerzuspiegeln und zu projizieren. Dabei kann es sich um Präferenzen jeglicher Art, Verhaltensweisen oder soziodemografische Profile handeln.
Im besten Fall vermittelt die repräsentative Stichprobe den Eindruck, dass es sich um die Gesamtbevölkerung handelt, unabhängig von ihrem Aussehen. Die Anzahl der Männer im Vergleich zu den Frauen muss den nationalen Anteilen entsprechen, der Prozentsatz in jeder Altersgruppe oder jeder Region muss genau der Bevölkerung entsprechen usw. Bei nicht-demografischen Maßnahmen (wie Produktbesitz oder psychografische Segmentierung) muss die Stichprobe mit der Bevölkerung übereinstimmen.
Nehmen wir das Beispiel des Alters: Wenn der Forscher Quoten von 16 bis 34, 35 bis 54 oder mehr als 55 Jahren festlegt, wird die Stichprobe innerhalb dieser Proportionen repräsentiert sein. Aber wenn er/sie die Altersgruppen 16 bis 20, 21 bis 30, 31 bis 40 usw. analysiert, gibt es keine Garantie, dass die Stichprobe korrekt bleibt.
Das Ausmaß, in dem eine Quotenkontrolle in einer Stichprobe möglich ist, hängt von der Größe der Stichprobe und den in einer Erhebung verfügbaren Referenzdaten ab. Sechs Altersperioden, zwei Gattungen und 15 Regionen ergeben ein Raster von 180 Zellen. Wenn die Stichprobengröße nur 100 beträgt, ist es nicht möglich, alle Zellen zu füllen. Selbst bei einer größeren Stichprobengröße kann es sein, dass ein Abschnitt nur eine halbe Person benötigt und daher nicht mit Daten gefüllt werden kann.
Die Gewichtung kann verwendet werden, um eine Stichprobe repräsentativer zu machen. Als Alternative zu verschachtelten Zellen können die Quotenzellen unabhängig voneinander strukturiert werden. Der Nachteil dabei ist, dass es erhebliche „Lücken“ in der Stichprobe geben kann. Wenn zum Beispiel alle Jugendlichen Männer sind, ist es nicht möglich, die Gewichtung zur Korrektur der Lücken zu verwenden.
