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Unter einer Unterz\u00e4hlungsverzerrung<\/strong> versteht man die Verzerrung, die auftritt, wenn einige Mitglieder einer Grundgesamtheit in der Stichprobe nicht ausreichend vertreten sind.<\/span><\/p>\n Diese Art von Verzerrung tritt h\u00e4ufig bei der Stichprobenerhebung nach Zweckm\u00e4\u00dfigkeit<\/a> und freiwilliger Reaktion<\/a> auf, bei der Sie eine Stichprobe sammeln, die leicht zu erhalten ist, bei der es jedoch h\u00e4ufig zu Unterz\u00e4hlungen einiger Mitglieder einer Grundgesamtheit kommt.<\/span><\/p>\n Eine Verzerrung durch Unterz\u00e4hlung ist ein Problem, da sie<\/span> dazu f\u00fchrt, dass die Stichprobe nicht repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Grundgesamtheit ist. Das Ziel beim Sammeln von Daten f\u00fcr eine Stichprobe besteht darin, Daten schneller und einfacher zu erhalten als beim Sammeln von Daten f\u00fcr eine gesamte Grundgesamtheit und die Ergebnisse aus der Stichprobe auf die gr\u00f6\u00dfere Grundgesamtheit extrapolieren zu k\u00f6nnen. breit.<\/span><\/p>\n Um die Ergebnisse extrapolieren zu k\u00f6nnen, muss die Stichprobe jedoch repr\u00e4sentativ f\u00fcr unsere<\/a> Gesamtbev\u00f6lkerung sein. Im Idealfall m\u00f6chten wir, dass unsere Stichprobe eine \u201eMini\u201c-Version der Grundgesamtheit ist. Leider kann eine Unterz\u00e4hlung dazu f\u00fchren, dass die Menschen in unserer Stichprobe ganz anders aussehen als die breitere Bev\u00f6lkerung.<\/span><\/p>\n Angenommen, Forscher m\u00f6chten wissen, was die B\u00fcrger einer bestimmten Stadt \u00fcber ein m\u00f6gliches neues Gesetz denken. Um Daten zu sammeln, gehen sie in eine nahegelegene Bibliothek und fragen die Besucher, was sie \u00fcber das m\u00f6gliche neue Gesetz denken. Obwohl dies eine bequeme M\u00f6glichkeit zur Datenerhebung ist, riskieren Forscher, mehrere Arten von Personen zu wenig zu z\u00e4hlen, darunter:<\/span><\/p>\n Da diese Studie bestimmte Personengruppen ausschlie\u00dft, ist es unwahrscheinlich, dass die Studienergebnisse repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Bev\u00f6lkerung sind.<\/span><\/p>\n Nehmen wir zum Beispiel an, dass Menschen, die diese spezielle Bibliothek besuchen, das potenzielle neue Gesetz viel eher unterst\u00fctzen als der Rest der Bev\u00f6lkerung. Das hei\u00dft, wenn die Ergebnisse der Umfrage bekannt sind, wird es den Anschein haben, dass ein hoher Prozentsatz der B\u00fcrger dieser Stadt das potenzielle neue Gesetz unterst\u00fctzt, obwohl dies in Wirklichkeit die meisten B\u00fcrger nicht tun.<\/span><\/p>\n Das folgende Bild veranschaulicht dieses Problem: Angenommen, die gr\u00fcnen Kreise stellen Personen dar, die das neue Gesetz bef\u00fcrworten, w\u00e4hrend die roten Kreise Personen darstellen, die gegen das neue Gesetz sind:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Stichprobe die meisten Bef\u00fcrworter des neuen Gesetzes umfasst, sie jedoch nicht repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Gesamtbev\u00f6lkerung ist. Berichten zufolge zeigen die Umfrageergebnisse, dass die meisten Menschen das neue Gesetz bef\u00fcrworten, obwohl dies in Wirklichkeit nicht der Fall ist.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele veranschaulichen mehrere F\u00e4lle, in denen eine Unterz\u00e4hlungsverzerrung auftreten kann.<\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, was B\u00fcrger einer bestimmten Stadt \u00fcber den Bau eines neuen Parks denken. Um Daten zu sammeln, nehmen Forscher an einer Gemeindeversammlung vor Ort teil und befragen die Bewohner nach ihren Gedanken. Leider kann es bei dieser Form der Convenience-Sampling zu einer Unterz\u00e4hlung der folgenden Gruppen kommen:<\/span><\/p>\n Daher werden die Meinungen dieser Personen in den Ergebnissen der Studie nicht ber\u00fccksichtigt. Aufgrund der Unterz\u00e4hlung dieser spezifischen Gruppen ist es unwahrscheinlich, dass die Stichprobe f\u00fcr die Gesamtbev\u00f6lkerung repr\u00e4sentativ ist.<\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, wie viele Stunden am Tag die Menschen in einem bestimmten Land fernsehen. Um Daten f\u00fcr die Studie zu sammeln, w\u00e4hlen sie zuf\u00e4llig Namen aus einem lokalen Telefonverzeichnis aus und rufen Menschen an, um sie nach ihrem Fernsehkonsum zu befragen. Hierbei handelt es sich um eine Form der Zufallsstichprobe, bei der es zu einer Unterz\u00e4hlung der folgenden Gruppen kommen kann:<\/span><\/p>\n Daher wird in dieser Studie der Anteil der Fernsehkonsumenten sehr wohlhabender und junger Menschen untersch\u00e4tzt. Aufgrund der Unterz\u00e4hlung dieser spezifischen Gruppen ist es unwahrscheinlich, dass die Stichprobe f\u00fcr die Gesamtbev\u00f6lkerung repr\u00e4sentativ ist.<\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, was B\u00fcrger einer bestimmten Stadt \u00fcber eine neue Verkehrsordnung denken. Deshalb verteilen sie einen Fragebogen an Menschen, die durch ein \u00f6rtliches Einkaufszentrum gehen. Hierbei<\/span> handelt es sich um eine Form der Convenience-Stichprobe, bei der die folgenden Gruppen m\u00f6glicherweise nicht ausreichend erfasst werden:<\/span><\/p>\n Daher werden die Meinungen dieser Personen in den Ergebnissen der Studie nicht ber\u00fccksichtigt. Aufgrund der Unterz\u00e4hlung dieser spezifischen Gruppen ist es unwahrscheinlich, dass die Stichprobe f\u00fcr die Gesamtbev\u00f6lkerung repr\u00e4sentativ ist.<\/span><\/p>\n Eine Unterz\u00e4hlungsverzerrung resultiert h\u00e4ufig aus der Zweckm\u00e4\u00dfigkeitsstichprobe. Um die Auswirkungen der Unterz\u00e4hlungsverzerrung zu beseitigen (oder zumindest zu minimieren), ist die Verwendung einer einfachen Zufallsstichprobe<\/a> eine bessere Form der Stichprobe.<\/span><\/p>\n Bei dieser Art von Stichprobe hat jedes Mitglied einer Grundgesamtheit die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.<\/span><\/p>\n Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass einfache Zufallsstichproben im Allgemeinen repr\u00e4sentativ f\u00fcr die interessierende Grundgesamtheit sind, da jedes Mitglied die gleiche Chance hat, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.<\/span><\/p>\n Wenn wir diesen Ansatz anstelle der Zufallsstichprobe verwenden, k\u00f6nnen wir sicherer sein, dass wir die Stichprobenergebnisse auf die breitere Bev\u00f6lkerung extrapolieren k\u00f6nnen, da wahrscheinlich Mitglieder jeder (oder fast jeder) Bev\u00f6lkerungsgruppe in der Stichprobe enthalten sind . .<\/span><\/p>\n Was ist ein Selbstselektionsbias? Unter einer Unterz\u00e4hlungsverzerrung versteht man die Verzerrung, die auftritt, wenn einige Mitglieder einer Grundgesamtheit in der Stichprobe nicht ausreichend vertreten sind. Diese Art von Verzerrung tritt h\u00e4ufig bei der Stichprobenerhebung nach Zweckm\u00e4\u00dfigkeit und freiwilliger Reaktion auf, bei der Sie eine Stichprobe sammeln, die leicht zu erhalten ist, bei der es jedoch h\u00e4ufig zu Unterz\u00e4hlungen einiger […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Warum ist der Undercount-Bias ein Problem?<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiele f\u00fcr Undercount-Bias<\/strong><\/span><\/h2>\n
Beispiel 1<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 2<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 3<\/strong><\/span><\/h3>\n
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So verhindern Sie einen Undercount-Bias<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Was ist SEO-Bias?<\/a>
Was ist Non-Response-Bias?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"