In diesem Artikel wird erl\u00e4utert, was Probenahmemethoden sind. So erfahren Sie, welche Arten von Stichprobenmethoden es gibt und welche Stichprobenmethode Sie je nach Stand Ihrer statistischen Studie verwenden sollten. <\/p>\n
In der Statistik ist eine Stichprobenmethode<\/strong> ein Prozess, bei dem eine Stichprobe aus einer Grundgesamtheit ausgew\u00e4hlt wird. Mit anderen Worten besteht eine Stichprobenmethode darin, die Gruppe von Personen auszuw\u00e4hlen, die an einer statistischen Studie teilnehmen.<\/p>\n Eine Stichprobenmethode besteht beispielsweise darin, Personen nach dem Zufallsprinzip auszuw\u00e4hlen. Wenn man also die Gr\u00f6\u00dfe einer statistischen Grundgesamtheit untersuchen m\u00f6chte, kann man die Studienstichprobe mithilfe einer Zufallsstichprobenmethode ausw\u00e4hlen.<\/p>\n Es gibt verschiedene Probenahmemethoden, jede mit ihren Vor- und Nachteilen. Im Folgenden sehen wir uns die verschiedenen Arten statistischer Stichprobenmethoden an. <\/p>\n In der Statistik gibt es folgende Stichprobenverfahren<\/strong> :<\/p>\n Im Folgenden erkl\u00e4ren wir, wie die einzelnen Probenahmemethoden durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n Bei der Technik der Wahrscheinlichkeitsstichprobe<\/strong> werden die Elemente der Stichprobe zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt, d. h. sie haben alle die gleiche Wahrscheinlichkeit, ausgew\u00e4hlt zu werden.<\/p>\n Dies ist eine wesentliche Voraussetzung daf\u00fcr, dass die Stichprobe als Wahrscheinlichkeit betrachtet wird. Alle Elemente der statistischen Grundgesamtheit m\u00fcssen ausgew\u00e4hlt werden k\u00f6nnen und dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen sie die gleiche Auswahlm\u00f6glichkeit haben. <\/p>\n Bei einer einfachen Zufallsstichprobe<\/strong> hat jedes Element der statistischen Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die untersuchte Stichprobe aufgenommen zu werden. Die Personen der Stichprobe werden daher einfach zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt, ohne dass weitere Kriterien herangezogen werden.<\/p>\n F\u00fcr die Zufallssimulation gibt es mehrere Methoden, derzeit erfolgt dies jedoch meist mit Computerprogrammen wie Excel, da diese viel Zeit sparen. <\/p>\n Bei der systematischen Stichprobe<\/strong> wird zun\u00e4chst ein Element der Grundgesamtheit zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt und dann werden die \u00fcbrigen Elemente der Stichprobe in einem festen Intervall ausgew\u00e4hlt.<\/p>\n Wenn wir also bei der systematischen Stichprobe das erste Individuum aus der Stichprobe zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt haben, m\u00fcssen wir so viele Zahlen wie das gew\u00fcnschte Intervall z\u00e4hlen, um das n\u00e4chste Individuum aus der Stichprobe auszuw\u00e4hlen. Und wir wiederholen den gleichen Vorgang nacheinander, bis wir so viele Personen in der Stichprobe haben, wie die Stichprobengr\u00f6\u00dfe, die wir erhalten m\u00f6chten. <\/p>\n Bei der Technik der geschichteten Stichprobe<\/strong> wird die Bev\u00f6lkerung zun\u00e4chst in Schichten (Gruppen) aufgeteilt und dann werden aus jeder Schicht zuf\u00e4llig einige Personen ausgew\u00e4hlt, um die gesamte Studienstichprobe zu bilden. Daher wird es in der Stichprobe mindestens ein Mitglied aus jeder Schicht geben.<\/p>\n Schichten m\u00fcssen homogene Gruppen sein, das hei\u00dft, Individuen in einer Schicht haben ihre eigenen Merkmale, die sie von anderen Schichten unterscheiden. Ein Individuum kann daher nur einer Schicht angeh\u00f6ren. <\/p>\n Cluster-Stichproben und geschichtete Stichproben k\u00f6nnen verwechselt werden, da sie sehr \u00e4hnlich sind. Wenn man jedoch genau hinschaut, handelt es sich um zwei verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeitsstichproben.<\/p>\n Cluster-Sampling<\/strong> nutzt die Tatsache, dass es in der Population bereits nat\u00fcrliche Cluster (Gruppen) gibt, um nur einige wenige Cluster und nicht alle Individuen in der Population zu untersuchen.<\/p>\n Anders als bei der geschichteten Stichprobe besteht bei dieser Methode keine Notwendigkeit, ein bestimmtes Individuum aus den Clustern auszuw\u00e4hlen, sondern sobald die zu untersuchenden Gruppen ausgew\u00e4hlt sind, m\u00fcssen alle ihre Mitglieder analysiert werden.<\/p>\n Cluster-Sampling wird auch Cluster-Sampling, Cluster-Sampling oder Fl\u00e4chen-Sampling genannt. <\/p>\n Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe<\/strong> werden Einzelpersonen anhand der subjektiven Kriterien der Forscher ausgew\u00e4hlt. Daher haben bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe nicht alle Elemente der Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit, f\u00fcr die Stichprobe ausgew\u00e4hlt zu werden, da die Auswahl nicht zuf\u00e4llig erfolgt. Dieses Merkmal unterscheidet die Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe von der Wahrscheinlichkeitsstichprobe.<\/p>\n Logischerweise ist bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe die Person, die f\u00fcr 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 \u00fcber umfassende Kenntnisse und Erfahrung auf dem Forschungsgebiet verf\u00fcgt, um zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erhalten. <\/p>\n Eine gezielte Probenahme<\/strong> beruht ausschlie\u00dflich auf dem Urteilsverm\u00f6gen des Forschers bei der Auswahl der Studienstichprobe.<\/p>\n Somit hat die f\u00fcr die Forschung verantwortliche Person die gesamte Entscheidungsbefugnis, die Elemente der Stichprobe auszuw\u00e4hlen. Daher ist es wichtig, dass Sie ein Experte auf dem Fachgebiet sind. <\/p>\n Beim Convenience-Sampling<\/strong> w\u00e4hlen Forscher Stichproben von Probanden auf der Grundlage von Kriterien aus, die den Zugang zu Einzelpersonen erleichtern, ohne dabei den Zufall einzubeziehen.<\/p>\n Mit anderen Worten: Bei dieser Art der nichtwahrscheinlichen Stichprobe zur Auswahl von Personen aus der Bev\u00f6lkerung werden Aspekte wie Verf\u00fcgbarkeit, N\u00e4he oder die Kosten ihrer Auswahl bewertet. Oftmals werden sogar Freiwillige aufgenommen, um die Probenahme weiter zu erleichtern. <\/p>\n Bei der konsekutiven Probenahme<\/strong> wird zun\u00e4chst eine Anfangsprobe ausgew\u00e4hlt und untersucht, und nachdem die Ergebnisse der Anfangsprobe vorliegen, wird eine weitere Probe untersucht. Und der Vorgang wird fortlaufend wiederholt, bis die endg\u00fcltigen Schlussfolgerungen der gesamten Studie vorliegen.<\/p>\n Die konsekutive Stichprobe konzentriert sich also nicht auf eine einzelne Stichprobe, sondern untersucht verschiedene Stichproben aus derselben statistischen Grundgesamtheit und zieht schlie\u00dflich Schlussfolgerungen anhand der aus allen Gruppen erhaltenen Informationen. <\/p>\n Bei der Quotenstichprobe<\/strong> werden zun\u00e4chst Gruppen (oder Schichten) von Personen gebildet, die mindestens ein Merkmal gemeinsam haben, und dann wird aus jeder Gruppe eine Quote ausgew\u00e4hlt, wodurch die Studienstichprobe gebildet wird.<\/p>\n Auch der Charakter der Individuen, anhand derer die Bev\u00f6lkerung in Gruppen eingeteilt wird, wird vom Forscher bestimmt. Daher hat die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung der Forschung verantwortliche Person einen gro\u00dfen Einfluss auf die erzielten Ergebnisse. <\/p>\n Bei der Schneeballstichprobe<\/strong> w\u00e4hlt der Forscher die ersten Teilnehmer aus und rekrutiert dann weitere Personen f\u00fcr die Studie.<\/p>\n Dieses Merkmal der Schneeballstichprobe f\u00fchrt dazu, dass die Stichprobengr\u00f6\u00dfe immer gr\u00f6\u00dfer wird, je mehr Teilnehmer f\u00fcr die Studie rekrutiert werden (Schneeballeffekt). <\/p>\n<\/span> Welche Probenahmemethoden gibt es?<\/span><\/h2>\n
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<\/span> Wahrscheinlichkeitsstichprobe<\/span><\/h3>\n
<\/span> einfache Zufallsstichprobe<\/span><\/h4>\n
<\/span> Systematische Probenahme<\/span><\/h4>\n
<\/span> Geschichtete Stichprobe<\/span><\/h4>\n
<\/span> Cluster-Sampling<\/span><\/h4>\n
<\/span> Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe<\/span><\/h3>\n
<\/span> Gezielten Auswahl<\/span><\/h4>\n
<\/span> Convenience-Sampling<\/span><\/h4>\n
<\/span> Konsekutive Probenahme<\/span><\/h4>\n
<\/span>Quotenstrichprobenerhebung<\/span><\/h4>\n
<\/span> Schneeball-Probenahme<\/span><\/h4>\n