Stichprobenziehung (statistik)

In diesem Artikel wird erklärt, was statistische Stichproben sind. Darüber hinaus können Sie sehen, wie die verschiedenen Arten von Proben hergestellt werden, und Beispiele für jede davon zeigen.

Was ist Stichprobe in der Statistik?

In der Statistik ist Stichprobe ein Prozess, bei dem eine Stichprobe einer Grundgesamtheit ausgewählt wird. Mit anderen Worten handelt es sich bei der Stichprobenziehung um eine Methode, mit der eine Gruppe von Personen ausgewählt wird, um eine statistische Studie durchzuführen.

Eine Möglichkeit zur Stichprobenerhebung besteht beispielsweise darin, Personen nach dem Zufallsprinzip auszuwählen. Wenn wir also die Größe einer statistischen Population untersuchen möchten, können wir die Studienstichprobe durch einfache Zufallsstichprobe auswählen.

Es gibt verschiedene Methoden zur Stichprobenziehung einer Population, von denen jede ihre Vor- und Nachteile hat. Wir werden im Folgenden sehen, welche verschiedenen Arten der statistischen Stichprobenziehung es gibt.

Stichproben in der Statistik sind sehr nützlich, da sie es Ihnen ermöglichen, nur einen Teil der Zielpopulation zu untersuchen und dann die Schlussfolgerungen, die Sie durch die Analyse der Stichprobe erhalten, durch statistische Schlussfolgerungen auf die gesamte Population zu extrapolieren. Dies ist ein großer Vorteil, da dadurch Suchzeit und -kosten reduziert werden.

Stichprobenrahmen

In der Statistik ist der Stichprobenrahmen (oder Stichprobenrahmen ) eine Liste aller Elemente einer Grundgesamtheit, die in einer Stichprobe ausgewählt werden können. Mit anderen Worten: Der Stichprobenrahmen ist eine Liste aller Elemente des Universums, für die eine statistische Studie geplant ist.

Wenn Sie beispielsweise eine statistische Erhebung über die Bürger einer Stadt durchführen möchten, ist die Stichprobengrundlage für diese Studie das Register dieser Stadt, da es sich um eine Liste handelt, die alle Menschen enthält, die in dieser Stadt leben.

Daher wird der Stichprobenrahmen verwendet, um die Stichprobe für eine statistische Erhebung zu erhalten. Wenn der Stichprobenrahmen gut gestaltet ist, ist es viel einfacher, Stichproben für die statistische Analyse zu entnehmen.

Arten der Stichprobenziehung in der Statistik

In der Statistik gibt es folgende Stichprobenarten:

• Wahrscheinlichkeitsstichprobe : Stichprobe, bei der die Stichprobe zufällig ausgewählt wird.
  • Einfache Zufallsstichprobe : Die Stichprobe wird einfach zufällig ausgewählt.
  • Systematische Stichprobe : Eine erste Person wird zufällig ausgewählt und die restlichen Elemente der Stichprobe werden nach einem festen Intervall ausgewählt.
  • Stratifizierte Stichprobe : Um die Stichprobe zu bilden, wird die Zielpopulation in Schichten (Gruppen) unterteilt, aus denen dann nach dem Zufallsprinzip Einzelpersonen aus jeder Schicht ausgewählt werden.
  • Cluster-Stichprobe : Die Stichprobe besteht aus zufällig ausgewählten Clustern (natürlichen Gruppen).
• Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe : Stichprobe, bei der Forscher die Stichprobe nach ihren Kriterien auswählen, ohne dabei den Zufall einzubeziehen.
  • Zweckmäßige Stichprobenziehung : Die Auswahl einzelner Personen aus der Stichprobe erfolgt ausschließlich auf der Grundlage des Urteils des Forschers.
  • Bequeme Probenahme : Die Stichprobenmitglieder werden aufgrund ihrer einfachen Zugänglichkeit ausgewählt.
  • Konsekutive Probenahme : Eine erste Probe wird ausgewählt und untersucht, dann wird eine weitere Probe ausgewählt. Und es werden verschiedene Proben untersucht, bis die Schlussfolgerungen der Studie vorliegen.
  • Quotenstichprobe : Zuerst werden Gruppen gebildet und dann wird aus jeder Gruppe eine Quote ausgewählt, um die Forschungsstichprobe zu bilden.
  • Schneeball-Stichprobe : Forscher wählen die ersten Personen in der Stichprobe aus und rekrutieren dann andere Probanden für die Studie.

Jede Art der statistischen Stichprobe wird im Folgenden ausführlich erläutert.

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Bei der Technik der Wahrscheinlichkeitsstichprobe werden die Elemente der Stichprobe zufällig ausgewählt, d. h. sie haben alle die gleiche Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.

Dies ist eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass die Stichprobe als Wahrscheinlichkeit betrachtet wird. Alle Elemente der statistischen Grundgesamtheit müssen ausgewählt werden können und darüber hinaus müssen sie die gleiche Auswahlmöglichkeit haben.

Wie wir gerade gesehen haben, sind die verschiedenen Arten von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren einfache Zufallsstichproben, systematische Stichproben, geschichtete Stichproben und Clusterstichproben.

Einfache Zufallsstichprobe

Bei einer einfachen Zufallsstichprobe hat jedes Element der statistischen Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die untersuchte Stichprobe aufgenommen zu werden. Die Personen der Stichprobe werden daher einfach zufällig ausgewählt, ohne dass weitere Kriterien herangezogen werden.

Für die Zufallssimulation gibt es mehrere Methoden, derzeit erfolgt dies jedoch meist mit Computerprogrammen wie Excel, da diese viel Zeit sparen.

Systematische Probenahme

Bei der systematischen Stichprobe wird zunächst ein Element der Grundgesamtheit zufällig ausgewählt und dann werden die übrigen Elemente der Stichprobe in einem festen Intervall ausgewählt.

Wenn wir also bei der systematischen Stichprobe das erste Individuum aus der Stichprobe zufällig ausgewählt haben, müssen wir so viele Zahlen wie das gewünschte Intervall zählen, um das nächste Individuum aus der Stichprobe auszuwählen. Und wir wiederholen den gleichen Vorgang nacheinander, bis wir so viele Personen in der Stichprobe haben, wie die Stichprobengröße, die wir erhalten möchten.

Geschichtete Stichprobe

Bei der Technik der geschichteten Stichprobe wird die Bevölkerung zunächst in Schichten (Gruppen) aufgeteilt und dann werden aus jeder Schicht zufällig einige Personen ausgewählt, um die gesamte Studienstichprobe zu bilden. Daher wird es in der Stichprobe mindestens ein Mitglied aus jeder Schicht geben.

Schichten müssen homogene Gruppen sein, das heißt, Individuen in einer Schicht haben ihre eigenen Merkmale, die sie von anderen Schichten unterscheiden. Ein Individuum kann daher nur einer Schicht angehören.

Cluster-Sampling

Cluster-Stichproben und geschichtete Stichproben können verwechselt werden, da sie sehr ähnlich sind. Wenn man jedoch genau hinschaut, handelt es sich um zwei verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeitsstichproben.

Cluster-Sampling nutzt die Tatsache, dass es in der Population bereits natürliche Cluster (Gruppen) gibt, um nur einige wenige Cluster und nicht alle Individuen in der Population zu untersuchen.

Anders als bei der geschichteten Stichprobe besteht bei dieser Methode keine Notwendigkeit, ein bestimmtes Individuum aus den Clustern auszuwählen, sondern sobald die zu untersuchenden Gruppen ausgewählt sind, müssen alle ihre Mitglieder analysiert werden.

Cluster-Sampling wird auch Cluster-Sampling, Cluster-Sampling oder Flächen-Sampling genannt.

Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe

Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe werden Einzelpersonen anhand der subjektiven Kriterien der Forscher ausgewählt. Daher haben bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe nicht alle Elemente der Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit, für die Stichprobe ausgewählt zu werden, da die Auswahl nicht zufällig erfolgt. Dieses Merkmal unterscheidet die Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe von der Wahrscheinlichkeitsstichprobe.

Logischerweise ist bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe die Person, die für die Forschung verantwortlich ist, sehr wichtig, denn sie ist diejenige, die entscheidet, wer in die Stichprobe aufgenommen wird. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass der Forscher über umfassende Kenntnisse und Erfahrung auf dem Forschungsgebiet verfügt, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Wie oben erläutert, handelt es sich bei den verschiedenen Arten von nichtwahrscheinlichkeitsbasierten Stichprobenverfahren um gezielte Stichproben, zweckmäßige Stichproben, konsekutive Stichproben, Quotenstichproben und Schneeballstichproben.

Gezielten Auswahl

Die gezielte Probenahme hängt ausschließlich vom Ermessen des Forschers bei der Auswahl der Studienprobe ab.

Damit die für die Befragung verantwortliche Person die volle Entscheidungsbefugnis bei der Auswahl der Stichprobenelemente hat. Daher ist es wichtig, dass Sie ein Experte auf dem Fachgebiet sind.

Zweckmäßige Stichprobenziehung wird auch als Urteilsstichprobe, wertende Stichprobe, kritische Stichprobe, gezielte Stichprobe oder Meinungsstichprobe bezeichnet.

Bequeme Probenahme

Beim Convenience-Sampling wählen Forscher Stichprobenobjekte anhand von Kriterien aus, die den Zugang zu einzelnen Personen erleichtern, ohne dabei den Zufall einzubeziehen.

Das heißt, bei dieser Art der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe zur Auswahl von Individuen aus der Bevölkerung werden Aspekte wie Verfügbarkeit, Nähe oder Kosten ihrer Auswahl bewertet. Oftmals werden sogar Freiwillige aufgenommen, um die Probenahme weiter zu erleichtern.

Convenience Sampling wird auch als Purpose Selection Sampling oder Opportunity Sampling bezeichnet.

Konsekutive Probenahme

Bei der konsekutiven Probenahme wird zunächst eine Anfangsprobe ausgewählt und untersucht, und nachdem die Ergebnisse der Anfangsprobe vorliegen, wird eine weitere Probe untersucht. Und der Vorgang wird fortlaufend wiederholt, bis die endgültigen Schlussfolgerungen der gesamten Studie vorliegen.

Die konsekutive Stichprobe konzentriert sich also nicht auf eine einzelne Stichprobe, sondern untersucht vielmehr verschiedene Stichproben aus derselben statistischen Grundgesamtheit und zieht letztendlich Schlussfolgerungen aus den von allen Gruppen erhaltenen Informationen.

Quotenstrichprobenerhebung

Bei der Quotenstichprobe werden zunächst Gruppen (oder Schichten) von Personen gebildet, die mindestens ein Merkmal gemeinsam haben, und dann wird aus jeder Gruppe eine Quote ausgewählt, wodurch die Studienstichprobe gebildet wird.

Die Merkmale der einzelnen Personen, anhand derer die Bevölkerung in Gruppen eingeteilt wird, werden ebenfalls vom Forscher bestimmt. Daher hat die Person, die für die Durchführung der Forschung verantwortlich ist, großen Einfluss auf die erzielten Ergebnisse.

Schneeball-Probenahme

Bei der Schneeballstichprobe wählt der Forscher die ersten Teilnehmer aus und rekrutiert dann weitere Personen für die Studie.

Dieses Merkmal der Schneeballstichprobe führt zu einer zunehmenden Vergrößerung der Stichprobengröße, da die Teilnehmer mehr Personen für die Studie rekrutieren (Schneeballeffekt).

Die Schneeballprobenahme wird auch als Kettenprobenahme oder Kettenreferenzprobenahme bezeichnet.

Probenahme und Anzeige

In der Statistik ist eine Stichprobe eine Gruppe von Personen, die aus einer Population ausgewählt werden, um eine Analyse durchzuführen. Das heißt, dass bei der Durchführung einer statistischen Studie von der gesamten Zielpopulation in Wirklichkeit nur ein Teil der Population analysiert wird, der als Stichprobe bezeichnet wird.

Daher besteht der Unterschied zwischen einer Stichprobe und einer Stichprobe darin, dass die Stichprobe Teil der untersuchten Grundgesamtheit ist. Andererseits ist die Stichprobe die Methode, mit der die Stichprobe der statistischen Studie ausgewählt wird.

Daher ist die Stichprobenziehung in der Statistik sehr wichtig, da sie die Technik ist, die es uns ermöglicht, von der Zielpopulation zur untersuchten Stichprobe zu gelangen.

Logischerweise kann die ausgewählte Stichprobe nicht irgendjemand sein, sondern muss bestimmte Bedingungen erfüllen, damit die Schlussfolgerungen dann auf die gesamte Grundgesamtheit übertragen werden können. Damit eine Stichprobe beispielsweise repräsentativ ist, muss sie eine Mindestgröße haben, die von den Merkmalen der Studie abhängt.