Arten von Stichproben: Stichprobenmethoden mit Beispielen

Juli 17, 2021admin

Was ist eine Stichprobe?

Definition der Stichprobe: Eine Stichprobe ist eine Technik, bei der einzelne Mitglieder oder eine Teilmenge der Grundgesamtheit ausgewählt werden, um daraus statistische Schlüsse zu ziehen und Merkmale der Grundgesamtheit zu schätzen. Verschiedene Stichprobenverfahren werden von Forschern in der Marktforschung häufig eingesetzt, damit sie nicht die gesamte Bevölkerung untersuchen müssen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es handelt sich außerdem um eine zeit- und kosteneffiziente Methode, die daher die Grundlage für jedes Forschungsdesign bildet. Stichprobentechniken können in einer Marktforschungssoftware zur optimalen Ableitung eingesetzt werden.

Wenn beispielsweise ein Arzneimittelhersteller die Nebenwirkungen eines Medikaments in der Bevölkerung des Landes erforschen möchte, ist es fast unmöglich, eine Studie durchzuführen, die alle Menschen einbezieht. In diesem Fall wählt der Forscher eine Stichprobe von Personen aus jeder Bevölkerungsgruppe aus und untersucht sie dann, um ein indikatives Feedback über das Verhalten des Medikaments zu erhalten.

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Arten der Stichprobenziehung: Stichprobenverfahren

Bei der Stichprobenziehung in der Marktforschung gibt es zwei Arten – Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Schauen wir uns diese beiden Stichprobenmethoden genauer an.

Wahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Wahrscheinlichkeitsstichprobe handelt es sich um ein Stichprobenverfahren, bei dem der Forscher eine Auswahl von wenigen Kriterien trifft und die Mitglieder einer Grundgesamtheit nach dem Zufallsprinzip auswählt. Mit diesem Auswahlparameter haben alle Mitglieder die gleiche Chance, Teil der Stichprobe zu sein.
Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben: Bei der Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe wählt der Forscher die Mitglieder für die Untersuchung nach dem Zufallsprinzip aus. Bei dieser Stichprobenmethode handelt es sich nicht um einen festen oder vordefinierten Auswahlprozess. Das macht es schwierig, dass alle Elemente einer Population die gleichen Chancen haben, in eine Stichprobe aufgenommen zu werden.

In diesem Blog besprechen wir die verschiedenen Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, die Sie in jeder Marktforschungsstudie einsetzen können.

Arten von Wahrscheinlichkeitsstichproben mit Beispielen:

Wahrscheinlichkeitsstichproben sind ein Stichprobenverfahren, bei dem Forscher Stichproben aus einer größeren Grundgesamtheit mit Hilfe einer Methode auswählen, die auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basiert. Bei dieser Stichprobenmethode wird jedes Mitglied der Grundgesamtheit berücksichtigt und die Stichproben werden auf der Grundlage eines festgelegten Prozesses gebildet.

Bei einer Grundgesamtheit von 1000 Mitgliedern hat beispielsweise jedes Mitglied eine Chance von 1/1000, als Teil einer Stichprobe ausgewählt zu werden. Wahrscheinlichkeitsstichproben eliminieren Verzerrungen in der Grundgesamtheit und geben allen Mitgliedern eine faire Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.

Es gibt vier Arten von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren:

Einfache Zufallsstichproben: Eine der besten Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren, die hilft, Zeit und Ressourcen zu sparen, ist die Methode der einfachen Zufallsstichprobe. Dabei handelt es sich um eine zuverlässige Methode der Informationsgewinnung, bei der jedes einzelne Mitglied einer Grundgesamtheit zufällig ausgewählt wird, also rein zufällig. Jedes Individuum hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, Teil einer Stichprobe zu sein.
Wenn zum Beispiel in einer Organisation mit 500 Mitarbeitern das HR-Team beschließt, Teambuilding-Aktivitäten durchzuführen, ist es sehr wahrscheinlich, dass sie es vorziehen würden, Chits aus einer Schüssel zu ziehen. In diesem Fall hat jeder der 500 Mitarbeiter die gleiche Chance, ausgewählt zu werden.
Cluster-Stichproben: Bei der Cluster-Stichprobe unterteilen die Forscher die gesamte Population in Abschnitte oder Cluster, die eine Population repräsentieren. Die Cluster werden anhand von demografischen Parametern wie Alter, Geschlecht, Standort usw. identifiziert und in eine Stichprobe aufgenommen. Wenn die Regierung der Vereinigten Staaten beispielsweise die Zahl der auf dem amerikanischen Festland lebenden Einwanderer ermitteln möchte, kann sie die Bevölkerung in Cluster unterteilen, die auf Staaten wie Kalifornien, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii usw. basieren. Diese Art der Erhebung ist effektiver, da die Ergebnisse nach Bundesstaaten geordnet sind und aufschlussreiche Daten über die Einwanderung liefern.
Systematische Stichproben: Forscher verwenden die Methode der systematischen Stichprobenziehung, um in regelmäßigen Abständen Stichprobenmitglieder einer Population auszuwählen. Sie erfordert die Auswahl eines Ausgangspunkts für die Stichprobe und eines Stichprobenumfangs, der in regelmäßigen Abständen wiederholt werden kann. Diese Art von Stichprobenverfahren hat einen vordefinierten Umfang und ist daher am wenigsten zeitaufwendig.
Ein Beispiel: Ein Forscher beabsichtigt, in einer Grundgesamtheit von 5000 Personen eine systematische Stichprobe von 500 Personen zu ziehen. Er/sie nummeriert jedes Element der Grundgesamtheit von 1-5000 und wählt jedes 10. Individuum aus, um Teil der Stichprobe zu sein (Gesamtbevölkerung/ Stichprobengröße = 5000/500 = 10).
Geschichtete Zufallsstichprobe: Die geschichtete Zufallsstichprobe ist eine Methode, bei der der Forscher die Grundgesamtheit in kleinere Gruppen unterteilt, die sich nicht überschneiden, aber die gesamte Grundgesamtheit repräsentieren. Bei der Stichprobenziehung können diese Gruppen organisiert werden, und aus jeder Gruppe wird dann eine separate Stichprobe gezogen.
Ein Forscher, der beispielsweise die Merkmale von Personen analysieren möchte, die unterschiedlichen Jahreseinkommensgruppen angehören, wird Schichten (Gruppen) nach dem jährlichen Familieneinkommen bilden. Z.B. – weniger als 20.000 $, 21.000 – 30.000 $, 31.000 bis 40.000 $, 41.000 bis 50.000 $ usw. Auf diese Weise kann der Forscher auf die Merkmale der Personen schließen, die zu verschiedenen Einkommensgruppen gehören. Die Vermarkter können analysieren, welche Einkommensgruppen sie ansprechen und welche sie ausschließen sollten, um einen Fahrplan zu erstellen, der zu fruchtbaren Ergebnissen führt.

Verwendungszwecke von Wahrscheinlichkeitsstichproben

Es gibt mehrere Verwendungszwecke von Wahrscheinlichkeitsstichproben:

Verringerung der Stichprobenverzerrung: Bei der Verwendung der Wahrscheinlichkeitsstichprobenmethode ist die Verzerrung der aus einer Grundgesamtheit abgeleiteten Stichprobe vernachlässigbar bis nicht vorhanden. Die Auswahl der Stichprobe spiegelt hauptsächlich das Verständnis und die Schlussfolgerung des Forschers wider. Wahrscheinlichkeitsstichproben führen zu einer höheren Qualität der Datenerhebung, da die Stichprobe die Grundgesamtheit angemessen repräsentiert.
Vielfältige Population: Wenn die Grundgesamtheit groß und vielfältig ist, ist es wichtig, eine angemessene Repräsentation zu haben, damit die Daten nicht auf eine bestimmte Bevölkerungsgruppe ausgerichtet sind. Wenn Square zum Beispiel die Menschen verstehen möchte, die ihre POS-Geräte herstellen könnten, ist eine Umfrage bei einer Stichprobe von Menschen aus den USA aus verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichem sozioökonomischem Hintergrund hilfreich.
Erstellen Sie eine genaue Stichprobe: Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe hilft den Forschern bei der Planung und Erstellung einer genauen Stichprobe. Dies trägt dazu bei, genau definierte Daten zu erhalten.

Arten von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben mit Beispielen

Die Nicht-Wahrscheinlichkeitsmethode ist eine Stichprobenmethode, bei der die Rückmeldungen auf der Grundlage der Fähigkeiten eines Forschers oder Statistikers bei der Stichprobenauswahl und nicht auf der Grundlage eines festgelegten Auswahlverfahrens gesammelt werden. In den meisten Fällen führt das Ergebnis einer Umfrage, die mit einer Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe durchgeführt wurde, zu verzerrten Ergebnissen, die möglicherweise nicht die gewünschte Zielpopulation repräsentieren. Es gibt jedoch Situationen, wie z. B. die Vorstufen der Forschung oder Kostenbeschränkungen bei der Durchführung von Forschungsarbeiten, in denen Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben viel nützlicher sind als die anderen Arten.

Vier Arten von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben erklären den Zweck dieser Stichprobenmethode besser:

Convenience sampling: Diese Methode ist abhängig von der leichten Zugänglichkeit zu den Probanden, wie z.B. die Befragung von Kunden in einem Einkaufszentrum oder von Passanten auf einer belebten Straße. Sie wird in der Regel als Convenience Sampling bezeichnet, weil es für den Forscher einfach ist, sie durchzuführen und mit den Probanden in Kontakt zu kommen. Die Forscher haben so gut wie keine Befugnis, die Stichprobenelemente auszuwählen, und die Auswahl erfolgt ausschließlich auf der Grundlage der Nähe und nicht der Repräsentativität. Diese Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobenmethode wird eingesetzt, wenn die Erhebung von Feedback zeitlich und finanziell begrenzt ist. In Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, wie z. B. in der Anfangsphase der Forschung, werden Stichproben nach dem Zufallsprinzip gezogen.
Zum Beispiel führen Start-ups und Nichtregierungsorganisationen in der Regel Stichproben in einem Einkaufszentrum durch, um Flugblätter zu bevorstehenden Veranstaltungen oder zur Förderung einer Sache zu verteilen – sie tun dies, indem sie am Eingang des Einkaufszentrums stehen und zufällig Flugblätter verteilen.
Beurteilende oder zielgerichtete Stichproben: Beurteilende oder zielgerichtete Stichproben werden nach dem Ermessen des Forschers gebildet. Die Forscher berücksichtigen lediglich den Zweck der Studie und das Verständnis der Zielgruppe. Zum Beispiel, wenn Forscher den Denkprozess von Menschen verstehen wollen, die sich für ein Masterstudium interessieren. Die Auswahlkriterien lauten dann: „Sind Sie daran interessiert, Ihren Master in … zu machen?“ und diejenigen, die mit „Nein“ antworten, werden aus der Stichprobe ausgeschlossen.
Schneeballsystem: Snowball Sampling ist eine Stichprobenmethode, die Forscher anwenden, wenn die Probanden schwer zu ermitteln sind. So ist es beispielsweise äußerst schwierig, obdachlose Personen oder illegale Einwanderer zu befragen. In solchen Fällen können die Forscher mit Hilfe der Schneeballsystemtheorie einige wenige Kategorien ausfindig machen, die sie befragen und daraus Ergebnisse ableiten können. Forscher wenden diese Stichprobenmethode auch in Situationen an, in denen das Thema hochsensibel ist und nicht offen diskutiert wird – zum Beispiel bei Umfragen zur Erfassung von Informationen über HIV/Aids. Nicht viele Opfer werden bereitwillig auf die Fragen antworten. Die Forscher können sich jedoch an Personen wenden, die sie kennen, oder an Freiwillige, die sich für das Thema engagieren, um mit den Opfern in Kontakt zu treten und Informationen zu sammeln.
Quotenstichproben: Bei der Quotenstichprobe erfolgt die Auswahl der Mitglieder bei dieser Stichprobentechnik auf der Grundlage eines vorgegebenen Standards. Da in diesem Fall eine Stichprobe auf der Grundlage bestimmter Merkmale gebildet wird, weist die erstellte Stichprobe dieselben Eigenschaften auf, die auch in der Gesamtbevölkerung zu finden sind. Es handelt sich um eine schnelle Methode der Stichprobenerhebung.

Verwendung von Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben

Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben werden für folgende Zwecke verwendet:

Erstellen einer Hypothese: Forscher verwenden die Methode der Nichtwahrscheinlichkeitsstichproben, um eine Hypothese zu erstellen, wenn nur wenige oder gar keine vorherigen Informationen verfügbar sind. Diese Methode hilft bei der unmittelbaren Rückgabe von Daten und bildet eine Grundlage für weitere Untersuchungen.
Explorative Forschung: Forscher verwenden diese Stichprobentechnik häufig bei der Durchführung von qualitativer Forschung, Pilotstudien oder explorativer Forschung.
Budget und Zeitbeschränkungen: Die Nicht-Wahrscheinlichkeitsmethode, wenn Budget- und Zeitbeschränkungen bestehen und einige vorläufige Daten gesammelt werden müssen. Da das Erhebungsdesign nicht starr ist, ist es einfacher, die Befragten nach dem Zufallsprinzip auszuwählen und sie die Umfrage oder den Fragebogen ausfüllen zu lassen.

Wie entscheidet man sich für die Art der Stichprobe?

Für jede Forschungsarbeit ist es wichtig, eine Stichprobenmethode zu wählen, die genau den Zielen der Studie entspricht. Die Effektivität Ihrer Stichprobe hängt von verschiedenen Faktoren ab. Hier sind einige Schritte, die erfahrene Forscher befolgen, um die beste Stichprobenmethode zu wählen.

Schreiben Sie die Forschungsziele auf. Im Allgemeinen muss es sich um eine Kombination aus Kosten, Präzision oder Genauigkeit handeln.
Identifizieren Sie die effektiven Stichprobenverfahren, mit denen die Forschungsziele möglicherweise erreicht werden können.
Testen Sie jede dieser Methoden und prüfen Sie, ob sie zur Erreichung Ihres Ziels beitragen.
Select the method that works best for the research.

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Difference between probability sampling and non-probability sampling methods

We have looked at the different types of sampling methods above and their subtypes. To encapsulate the whole discussion, though, the significant differences between probability sampling methods and non-probability sampling methods are as below:

	Probability Sampling Methods	Non-Probability Sampling Methods
Definition	Probability Sampling is a sampling technique in which samples from a larger population are chosen using a method based on the theory of probability.	Non-probability sampling is a sampling technique in which the researcher selects samples based on the researcher’s subjective judgment rather than random selection.
Alternatively Known as	Random sampling method.	Non-random sampling method
Population selection	The population is selected randomly.	The population is selected arbitrarily.
Nature	The research is conclusive.	The research is exploratory.
Sample	Since there is a method for deciding the sample, the population demographics are conclusively represented.	Since the sampling method is arbitrary, the population demographics representation is almost always skewed.
Time Taken	Takes longer to conduct since the research design defines the selection parameters before the market research study begins.	This type of sampling method is quick since neither the sample or selection criteria of the sample are undefined.
Results	This type of sampling is entirely unbiased and hence the results are unbiased too and conclusive.	This type of sampling is entirely biased and hence the results are biased too, rendering the research speculative.
Hypothesis	In probability sampling, there is an underlying hypothesis before the study begins and the objective of this method is to prove the hypothesis.	In non-probability sampling, the hypothesis is derived after conducting the research study.