{"id":1011162,"date":"2022-10-30T11:00:29","date_gmt":"2022-10-30T18:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/voreingenommenheit-bei-der-auswahl-was-es-ist-wie-man-sie-vermeidet-praktische-auswirkungen\/"},"modified":"2025-02-17T01:11:00","modified_gmt":"2025-02-17T08:11:00","slug":"voreingenommenheit-bei-der-auswahl-was-es-ist-wie-man-sie-vermeidet-praktische-auswirkungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/voreingenommenheit-bei-der-auswahl-was-es-ist-wie-man-sie-vermeidet-praktische-auswirkungen\/","title":{"rendered":"Voreingenommenheit bei der Auswahl: Was es ist, wie man sie vermeidet + praktische Auswirkungen"},"content":{"rendered":"\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Forscher ben\u00f6tigen m\u00f6glicherweise Hilfe bei Ergebnissen, die nicht mit den Realit\u00e4ten der Zielgemeinschaft \u00fcbereinstimmen. Daf\u00fcr gibt es zahlreiche Ursachen, aber eine der wichtigsten ist die Auswahlverzerrung. Er tritt auf, wenn die Stichprobe der Studie die interessierende Population nicht genau repr\u00e4sentiert, was zu Abweichungen in den Forschungsergebnissen f\u00fchrt.  <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Verst\u00e4ndnis von Selektionsverzerrungen, ihren praktischen Auswirkungen und den besten M\u00f6glichkeiten, sie zu vermeiden, wird Ihnen helfen, mit ihren Auswirkungen umzugehen. Alles, was Sie wissen m\u00fcssen, um Ihre Datenerhebung zu verbessern, erfahren Sie in diesem Beitrag. <\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind Selektionsverzerrungen?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auswahlverzerrung bezieht sich auf experimentelle Fehler, die zu einer ungenauen Repr\u00e4sentation Ihrer Forschungsstichprobe f\u00fchren. Er entsteht, wenn der Teilnehmerpool oder die Daten die Zielgruppe nicht repr\u00e4sentieren. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine wichtige Ursache f\u00fcr <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/selection-bias\/\">Auswahlverzerrungen<\/a> ist, wenn der Forscher die Merkmale von Untergruppen nicht ber\u00fccksichtigt. Dies f\u00fchrt zu grundlegenden Unterschieden zwischen den Variablen der Stichprobendaten und der tats\u00e4chlichen Forschungspopulation. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auswahlverzerrungen treten in der Forschung aus verschiedenen Gr\u00fcnden auf. Wenn der Forscher die Stichprobenpopulation nach den falschen Kriterien ausw\u00e4hlt, kann er zahlreiche Beispiele f\u00fcr diese Verzerrung finden. Er kann auch aufgrund von Faktoren auftreten, die die Bereitschaft der Probanden zur weiteren Teilnahme an der Studie beeinflussen.  <\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Arten von Auswahlverzerrungen gibt es in der Forschung?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Verschiedene Arten von Auswahlverzerrungen k\u00f6nnen an verschiedenen Stellen des Forschungsprozesses auftreten. Die folgenden sind einige davon: <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Stichprobenverzerrung<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/sampling-bias\/\">Stichprobenverzerrung<\/a> ist eine Form der Auswahlverzerrung, die durch eine nicht zuf\u00e4llige Bev\u00f6lkerungsstichprobe verursacht wird. Er tritt auf, wenn bestimmte Untergruppen aus der Forschungsstichprobe entfernt werden, was zu einer ungenauen Darstellung der Untergruppen in der Stichprobenpopulation f\u00fchrt. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie untersuchen die H\u00e4ufigkeit von Herzkrankheiten in Ihrer Region. Um Daten zu sammeln, beschlie\u00dfen Sie, Interviews mit den K\u00e4ufern des Einkaufszentrums zu f\u00fchren. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Strategie schlie\u00dft Patienten im Krankenhaus und Herzpatienten aus. Ihre Stichprobe ist verzerrt, weil viele Menschen nicht in dem Einkaufszentrum sind, sondern sich zu Hause oder im Krankenhaus aufhalten. <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Verzerrung durch Selbstselektion<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/self-selection-bias-2\/\">Die Verzerrung der Selbstselektion<\/a> wird auch als Freiwilligenverzerrung bezeichnet. Er entsteht, wenn die Eigenschaften der Personen, die freiwillig an der Studie teilnehmen, f\u00fcr die Ziele der Untersuchung wichtig sind. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Selbstselektion f\u00fchrt zu verzerrten Daten, wenn die Stichprobengruppe aus Freiwilligen und nicht aus der idealen Zielpopulation besteht. Es ist ziemlich wahrscheinlich, dass die Forscher verzerrte Ergebnisse erhalten werden. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Zum Beispiel k\u00f6nnte ein Autofan an einer Studie teilnehmen, die die Wahrnehmung eines neuen Autos auf dem Zielmarkt untersucht, da er sich selbst als Experte auf diesem Gebiet sieht.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Aufgrund der Verzerrung durch die Selbstselektion k\u00f6nnten sie unangemessen antworten oder mehr Informationen liefern, nach denen nicht gefragt wurde.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Verzerrung durch Nichtbeantwortung<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nonresponse Bias tritt auf, wenn Menschen eine Umfrage nicht beantworten oder nicht an einem Forschungsprojekt teilnehmen. In der Umfrageforschung kommt dies h\u00e4ufig vor, wenn die Teilnehmer nicht \u00fcber die entsprechenden F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, keine Zeit haben oder Schuldgef\u00fchle oder Scham \u00fcber das Thema empfinden. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Beispiel: Forscher sind daran interessiert, wie Informatiker eine neue Software bewerten. Sie haben eine Umfrage durchgef\u00fchrt und festgestellt, dass viele Informatiker nicht geantwortet haben oder die Umfrage nicht beendet haben. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forscher fanden heraus, dass die Befragten die Software nach Erhalt der Daten f\u00fcr ausgezeichnet und hochwertig halten. Sie stellen jedoch fest, dass sie vor allem negative Kritik erhalten, nachdem sie die neue Software f\u00fcr die gesamte Population der Informatiker freigegeben haben. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Bei den Umfrageteilnehmern handelte es sich um Informatiker der Einstiegsklasse, die keine Programmfehler erkennen konnten. Die Teilnehmer an der Umfrage spiegelten nicht die gr\u00f6\u00dfere Gruppe der Informatiker wider. Daher waren die Ergebnisse ungenau.  <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Voreingenommenheit gegen\u00fcber \u00dcberlebenden<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Survivorship Bias tritt auf, wenn ein Forscher Variablen einem Screening-Wettbewerb unterzieht und diejenigen ausw\u00e4hlt, die das Verfahren erfolgreich abschlie\u00dfen. Durch diese Vorauswahlmethode werden gescheiterte Variablen aufgrund ihrer mangelnden Sichtbarkeit eliminiert. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Survivorship Bias konzentriert sich auf die erfolgreichsten Faktoren, selbst wenn diese keine relevanten Daten haben. Das kann Ihre Forschungsergebnisse ver\u00e4ndern und zu unn\u00f6tig positiven Ansichten f\u00fchren, die nicht der Realit\u00e4t entsprechen. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir an, Sie erforschen die Erfolgsvariablen von Unternehmern. Die meisten ber\u00fchmten Unternehmer haben das College nicht abgeschlossen. Das k\u00f6nnte Sie zu der Annahme verleiten, dass es ausreicht, das College mit einem starken Konzept zu verlassen, um eine Karriere zu starten. Aber die Mehrheit der Studienabbrecher wird nicht reich.   <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">In Wirklichkeit haben viel mehr Menschen ihr Studium abgebrochen und erfolglose Unternehmen gegr\u00fcndet. In diesem Beispiel kommt es zu einem Survivorship Bias, wenn Sie nur die erfolgreichen Studienabbrecher ber\u00fccksichtigen und die gro\u00dfe Mehrheit der Studienabbrecher, die gescheitert sind, ignorieren. <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Verzerrung durch Abg\u00e4nge<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Attrition Bias tritt auf, wenn einige Befragte die Umfrage abbrechen, w\u00e4hrend sie noch durchgef\u00fchrt wird. Infolgedessen gibt es viele Unbekannte in Ihren Forschungsergebnissen, was die Qualit\u00e4t der Schlussfolgerungen mindert. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Meistens sucht der Forscher nach Trends bei den Ausstiegsvariablen. Wenn Sie diese Tendenzen erkennen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen Sie vielleicht feststellen, warum die Befragten Ihre Umfrage pl\u00f6tzlich verlassen haben und entsprechende Ma\u00dfnahmen ergreifen. <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Verzerrung der Erinnerung<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Recall Bias tritt auf, wenn einige Mitglieder der Stichprobe Schwierigkeiten haben, sich an wichtige Informationen zu erinnern, was sich auf Ihren Forschungsprozess auswirkt. Er tritt auf, wenn Forscher das, was vor ihnen liegt, ablehnen und stattdessen das sehen, was sie sehen wollen. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Sie erhalten ein verzerrtes Ergebnis, wenn Sie nur diejenigen befragen, die einen neuen Film gesehen haben. Diejenigen, die ihn gesehen haben, werden sagen, dass er ihnen gefallen hat, w\u00e4hrend diejenigen, die ihn nicht gesehen haben, sagen werden, dass er ihnen nicht gefallen hat. Das liegt daran, dass Menschen, die den Film m\u00f6gen, eher bereit sind, \u00fcber ihn zu diskutieren als diejenigen, die ihn nicht m\u00f6gen.  <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Voreingenommenheit durch Unterdeckung<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Untererfassung liegt vor, wenn eine repr\u00e4sentative Stichprobe aus einem kleineren Teil der Zielbev\u00f6lkerung gezogen wird. Online-Umfragen sind besonders anf\u00e4llig f\u00fcr Untererfassungsfehler. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir an, Sie konzentrieren sich bei einer Online-Umfrage \u00fcber die selbstberichtete Gesundheit auf \u00fcberm\u00e4\u00dfiges Trink- und Rauchverhalten. Aufgrund der Art und Weise, wie Sie die Umfrage durchf\u00fchren, schlie\u00dfen Sie jedoch absichtlich Personen aus, die das Internet nicht nutzen. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Auf diese Weise bleiben \u00e4ltere und weniger gebildete Personen in Ihrer Stichprobe au\u00dfen vor. Da sich Internetnutzer und Nichtnutzer deutlich unterscheiden, k\u00f6nnen Sie keine zuverl\u00e4ssigen Ergebnisse aus Ihrer Online-Umfrage ziehen. <\/span><\/i><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind die Auswirkungen von Selektionsverzerrungen?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es besteht immer die M\u00f6glichkeit zuf\u00e4lliger oder systematischer Fehler in der Forschung, die die Zuverl\u00e4ssigkeit der Forschungsergebnisse beeintr\u00e4chtigen. Selektionsverzerrungen k\u00f6nnen verschiedene Auswirkungen haben, und es ist oft schwer zu sagen, wie signifikant oder in welche Richtung diese Auswirkungen gehen. Die Auswirkungen k\u00f6nnen zu verschiedenen Problemen f\u00fcr Unternehmen f\u00fchren, darunter die folgenden:  <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Risiko von Umsatz- und Reputationsverlusten<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr die Unternehmensplanung und -strategie sind Erkenntnisse, die aus nicht repr\u00e4sentativen Stichproben gewonnen werden, deutlich weniger hilfreich, da sie nicht mit der Zielpopulation \u00fcbereinstimmen. Es besteht die Gefahr, Geld und Ansehen zu verlieren, wenn Gesch\u00e4ftsentscheidungen auf diesen Erkenntnissen beruhen. <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Beeinflusst die externe Validit\u00e4t der Analyse<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forschung wird durch ungenaue Daten weniger vertrauensw\u00fcrdig. Daher ist die externe Validit\u00e4t der Analyse aufgrund der verzerrten Stichprobe gef\u00e4hrdet. <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Dies f\u00fchrt zu unangemessenen Gesch\u00e4ftsentscheidungen<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn die endg\u00fcltigen Ergebnisse verzerrt und nicht repr\u00e4sentativ f\u00fcr das Thema sind, ist es unsicher, sich bei wichtigen Gesch\u00e4ftsentscheidungen auf die Ergebnisse der Studie zu verlassen.<\/span><\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Wir haben einen Blog ver\u00f6ffentlicht, in dem es um die <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/subgroup-analysis\/\">Analyse von Untergruppen<\/a> geht. Schauen Sie doch mal rein, um weitere Ideen zu erhalten.<\/em><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wie vermeidet man Selektionsverzerrungen?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es besteht eine gute Chance, dass Sie Ihre Umfrageergebnisse durch Auswahlverzerrungen beeinflusst haben. Lesen Sie die folgenden Ratschl\u00e4ge, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden: <\/span><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vermeiden Sie Auswahlverzerrungen beim Entwurf der Umfrage<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Probieren Sie einige dieser Vorschl\u00e4ge aus, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden, wenn Sie die Struktur f\u00fcr Ihre Umfrage entwickeln:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Stellen Sie sicher, dass die Ziele Ihrer Umfrage klar sind.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Legen Sie die Standards fest, die f\u00fcr Ihr Zielpublikum erf\u00fcllt werden sollten.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Gew\u00e4hren Sie allen m\u00f6glichen Teilnehmern eine faire Chance, an der Umfrage teilzunehmen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vermeiden Sie Auswahlverzerrungen bei der Probenahme<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberlegen Sie sich, ob Sie einige dieser Strategien bei der Auswahl der Proben in die Praxis umsetzen wollen:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Sie in Ihren Prozessen <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/simple-random-sampling\/\">Zufallsstichproben<\/a> verwenden, stellen Sie sicher, dass diese ordnungsgem\u00e4\u00df randomisiert sind.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Vergewissern Sie sich, dass Ihre Teilnehmerliste auf dem neuesten Stand ist und die beabsichtigte Zielgruppe genau repr\u00e4sentiert.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Stellen Sie sicher, dass die Untergruppen die Gesamtbev\u00f6lkerung repr\u00e4sentieren und die wesentlichen Faktoren teilen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vermeiden Sie Auswahlverzerrungen bei der Bewertung<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Sie den Evaluierungs- und Validierungsprozess durchlaufen, sollten Sie dar\u00fcber nachdenken, einige dieser Ideen in die Tat umzusetzen, um Auswahlverzerrungen zu vermeiden:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Sie sicherstellen m\u00f6chten, dass Ihre Stichprobenauswahl, Ihr Verfahren und Ihre Datenerhebung frei von Verzerrungen sind, ist es eine gute Idee, sich von einem zweiten Forscher den R\u00fccken freihalten zu lassen.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Setzen Sie Technologien ein, um zu \u00fcberwachen, wie sich die Daten ver\u00e4ndern. So k\u00f6nnen Sie unerwartete Ergebnisse erkennen und schnell nachforschen, um ungenaue Daten zu reparieren oder zu vermeiden.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberpr\u00fcfen Sie die Trends fr\u00fcherer grundlegender Forschungsdaten, um festzustellen, ob Ihre Forschung auf dem richtigen Weg zu einer starken <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/internal-validity\/\">internen Validit\u00e4t<\/a> ist.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Laden Sie die Personen, die die Umfrage nicht beantwortet haben, zu einer weiteren Umfrage ein. Eine zweite Runde k\u00f6nnte mehr Stimmen f\u00fcr ein klareres Verst\u00e4ndnis der Ergebnisse liefern. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Verst\u00e4ndnis von Selektionsverzerrungen, ihrer Arten und ihrer Auswirkungen auf die Forschungsergebnisse ist der erste Schritt im Umgang mit ihnen. Wir haben wichtige Daten entdeckt, die Ihnen dabei helfen werden, ihn zu erkennen und seine Auswirkungen auf ein Minimum zu reduzieren. Sie k\u00f6nnen Selektionsverzerrungen vermeiden, indem Sie QuestionPro verwenden, um zuverl\u00e4ssige Forschungsdaten zu sammeln.  <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Verschiedene Situationen k\u00f6nnen zu Auswahlverzerrungen f\u00fchren, z.B. wenn nicht neutrale Stichproben mit Systemproblemen kombiniert werden. Ein unternehmenstaugliches Forschungstool, das Sie in der Forschung und bei der Ver\u00e4nderung von Erfahrungen einsetzen k\u00f6nnen, ist die QuestionPro Research Suite. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die QuestionPro Research Suite bietet Umfragevorlagen, die auf professioneller Forschung basieren und die Entwicklung von Umfragen erleichtern. Erfahren Sie mehr \u00fcber Umfragen und nutzen Sie unsere Umfrage-Software, indem Sie ein kostenloses Konto anlegen. <\/span><\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/research-edition-survey-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>MEHR LERNEN<\/button><\/a>       <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/a\/showEntry.do?classID=1053&amp;sourceRef=blog\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>KOSTENLOSES PROBLEM<\/button><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Forscher ben\u00f6tigen m\u00f6glicherweise Hilfe bei Ergebnissen, die nicht mit den Realit\u00e4ten der Zielgemeinschaft \u00fcbereinstimmen. 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