Was ist eine systematische Probenahme? (Definition und Beispiele) • BUOM

Wenn Sie eine große Bevölkerung oder Gruppe untersuchen, ist es wichtig, eine Stichprobenpopulation zu haben, die für das Ganze repräsentativ ist. Eine genaue Probenahme kann zu aussagekräftigeren Ergebnissen führen, die besser auf Geschäftsaktivitäten wie Marketing und Vertrieb anwendbar sind. Die systematische Stichprobenziehung ist eine Möglichkeit, eine Zufallsstichprobe zu erstellen, die repräsentative Ergebnisse liefern kann. In diesem Artikel erklären wir, was systematisches Sampling ist, zeigen, wie man mit dieser Methode eine Stichprobe entwirft, diskutieren die optimalen Bedingungen für ihre Verwendung, betrachten einige ihrer Vor- und Nachteile und geben Beispiele.

Definition der systematischen Probenahme

Bei der systematischen Stichprobenziehung handelt es sich um eine Wahrscheinlichkeitsstichprobentechnik, bei der Sie die Mitglieder Ihrer Stichprobe auf der Grundlage eines zufälligen Startpunkts und eines Stichprobenintervalls oder eines konstanten Abstands zwischen Punkten bestimmen. In diesem Fall bezieht sich die Entfernung auf die Anzahl der Personen, die seit der vorherigen Messung gezählt wurden. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie hätten eine Liste mit 100 Personen, die Sie interviewen könnten. Der zufällige Ausgangspunkt ist die dritte Person und das Stichprobenintervall beträgt 10. Sie beginnen damit, die dritte Person auf der Liste zu befragen. Der nächste Interviewpartner ist die zehnte Person danach – die dreizehnte Person auf der Liste – und so weiter.

Um systematische Stichproben zu verwenden, müssen Sie eine Zielpopulation basierend auf Merkmalen auswählen, die für die Funktion der von Ihnen durchgeführten Studie geeignet sind. Wenn Sie beispielsweise Marktforschung für ein Unternehmen durchführen, das Skateboard-Bekleidung verkauft, könnten Sie sich an Teenager in der Stadt oder in einem Vorort wenden, die Skateboard fahren. Eine systematische Stichprobenziehung funktioniert am besten, wenn Sie die Stichprobengröße kennen. Angesichts der Parameter dieser Methode ist die Angabe der Gesamtzahl der auszuwählenden Personen eine nützliche Grundlage für die Stichprobenziehung.

So erstellen Sie eine Stichprobe mithilfe systematischer Stichproben

Um eine Stichprobe mithilfe einer systematischen Stichprobenmethode zu erstellen, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Bestimmen Sie Ihre Bevölkerung. Idealerweise sollten die Mitglieder Ihrer Stichprobe Eigenschaften aufweisen, die für Ihre Studie geeignet sind.

2. Bestimmen Sie Ihre ideale Stichprobengröße. Die Stichprobengröße ist die Anzahl der Personen aus der Gesamtbevölkerung. Es sollte groß genug sein, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten, aber klein genug, um machbar zu sein.

3. Weisen Sie jedem Zuschauer eine Nummer zu. Wenn Ihre Bevölkerung beispielsweise aus 800 Personen besteht, ist die erste Person auf der Liste eine Person und die letzte Person 800.

4. Bestimmen Sie das Abtastintervall. Um das ideale Stichprobenintervall zu berechnen, dividieren Sie die Populationsgröße durch die Stichprobengröße und runden Sie den Quotienten ab, wenn er keine ganze Zahl ist. Wenn Ihre Stichprobengröße beispielsweise 90 Personen in einer Grundgesamtheit von 1000 Personen beträgt, wäre das Stichprobenintervall 11 statt 11,1.

5. Wählen Sie zufällig einen Startpunkt aus. Die Verwendung eines Zufallszahlengenerators kann bei diesem Schritt hilfreich sein.

6. Wählen Sie Stichprobenmitglieder entsprechend dem Stichprobenintervall aus. Wenn Ihr Startpunkt fünf und Ihr Stichprobenintervall 10 beträgt, ist das erste Mitglied Ihrer Stichprobe fünf, Ihr zweites 15, Ihr drittes 25 und so weiter.

Wann sollte eine systematische Probenahme eingesetzt werden?

Die systematische Probenahme ist eine wirksame Probenahmemethode, die in einigen oder allen der folgenden Situationen eingesetzt werden kann:

Kennen Sie die Bevölkerung?

Die Anzahl der Personen in der Bevölkerung, die Sie in die Stichprobe einbeziehen möchten, ist ein wichtiger Faktor bei der Bestimmung des Stichprobenintervalls. Daher ist es wichtig, mit einem vollständigen Datensatz zu arbeiten, beispielsweise einer Liste aller potenziellen Mitglieder. Wenn Sie beispielsweise planen, alle in einem bestimmten Gebiet lebenden Menschen zu befragen oder zu befragen, können Sie ganz einfach die vollständige Liste der dort lebenden Menschen ermitteln. Andererseits ist es viel schwieriger vorherzusagen, wie viele Personen an einem bestimmten Tag ein Geschäft betreten könnten.

Ihre Bevölkerung ist großartig

Größere Populationen tragen dazu bei, statistisch signifikantere Ergebnisse zu erzielen, indem sie mehr Erkenntnisse liefern. Wenn mehr Daten zu interpretieren sind, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eindeutiger Antworten und verringert sich das Risiko einer Verzerrung. Beispielsweise würde bei einer Population von 50.000 Personen die Stichprobe jeder zehnten Person Antworten von 5.000 Teilnehmern ergeben, während eine Population von 500 Personen mit dem gleichen Stichprobenintervall 50 Teilnehmer ergeben würde. Die Wahrscheinlichkeit, Cluster gemeinsamer Meinungen zu erhalten, nimmt mit zunehmender Teilnehmerzahl ab, sodass eine Gruppe von 5.000 Personen ein größeres Potenzial für die Erzielung genauer Ergebnisse hat.

Ihre Bevölkerung hat kein Muster

Das Fehlen signifikanter gemeinsamer Merkmale zwischen Intervallen in Ihrer Grundgesamtheit erhöht die Wahrscheinlichkeit der Zufälligkeit in Ihrer Stichprobe und damit die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse. Beispielsweise wäre eine alphabetische Liste mit 2.000 Namen ideal für eine systematische Stichprobe, da es keinen Grund zu der Annahme gibt, dass die Personen auf der Liste irgendwelche Vorurteile mit ihren Namen haben.

Stellen Sie sich dagegen vor, Sie möchten die Mitarbeiter eines Unternehmens befragen, um ihre Meinung zur Unternehmenskultur zu erfahren. Sie haben eine Liste, die Mitarbeiter nach Teams organisiert. Jedes Team besteht aus 10 Personen, wobei der Leiter jedes Teams zuerst aufgeführt wird. In diesem Fall kann ein Stichprobenintervall von 11 zu einer Verzerrung führen, da Sie nur Manager befragen, die möglicherweise eine andere Sicht auf die Arbeitskultur haben als ihre Nachwuchskräfte.

Vorteile einer systematischen Probenahme

Die systematische Probenahme ist für Forscher attraktiv, da sie gegenüber anderen Probenahmemethoden mehrere Vorteile bietet. Das beinhaltet:

Einfachheit

Stichprobenintervalle folgen einer grundlegenden mathematischen Formel, bei der Sie die Zielpopulation durch eine bestimmte Stichprobengröße dividieren. Einfachheit ist eine wünschenswerte Eigenschaft, da sie die Wahrscheinlichkeit verringert, dass ein Datensatz durch komplexe Änderungen beschädigt wird. Dadurch kann eine systematische Probenahme genaue und aussagekräftige Ergebnisse liefern.

Anwendbarkeit

Solange Sie mit einem vollständigen Datensatz ohne Muster arbeiten, können Sie mithilfe systematischer Stichproben eine effektive repräsentative Stichprobe erstellen. Im Gegensatz dazu erfordern andere Stichprobenmethoden, wie z. B. die geschichtete Stichprobe, bei der die Mitglieder in Untergruppen aufgeteilt werden müssen, möglicherweise einen engen Bereich von Umständen, der möglicherweise nicht für alle Populationen geeignet ist.

Unfall

Vorausgesetzt, dass zwischen den Intervallen in der Grundgesamtheit keine Muster bestehen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, eine wirklich zufällige Stichprobenpopulation zu erhalten. Zufälligkeit ist bei Stichproben wichtig, da sie dazu beiträgt, Verzerrungen zu vermeiden, indem die Ansichten einer Vielzahl von Personen einbezogen werden. Systematische Stichproben können dazu beitragen, diese Vielfalt zu erreichen, da aus jedem Bereich des Datensatzes gleichermaßen Stichproben entnommen werden.

Probleme bei der Verwendung systematischer Stichproben

Es gibt auch einige Bedenken hinsichtlich der systematischen Probenahme, die sich auf ihre Praktikabilität als Probenahmemethode auswirken. Das beinhaltet:

Unvollständige Datensätze

Bei der systematischen Stichprobenziehung gehen Forscher davon aus, dass die Größe der Population messbar ist. Wenn bestimmte Daten zur Populationsgröße vorliegen, ist die Größe messbar, einige Populationen erfüllen dieses Kriterium jedoch möglicherweise nicht. Wenn die Gesamtpopulationsgröße nicht bestimmt werden kann, müssen Forscher zunächst die Population annähern, bevor sie die Formel zur Bestimmung des Stichprobenintervalls anwenden. In diesem Fall hängt die Integrität der Ergebnisse von der Genauigkeit der Näherung ab.

Möglichkeit der Voreingenommenheit

Um eine Zufallsstichprobe zu erhalten, ist wie erwähnt eine vorlagenfreie Organisation ideal. Wenn jedoch Muster vorhanden sind, kann dies die Ergebnisse verfälschen. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise alle Bewohner eines Mehrfamilienhauses zu ihren Lebensbedingungen befragen und berechnen ein Stichprobenintervall von 21. Wenn sich jedoch 20 Wohnungen auf einer Etage befinden, entsprechen die ersten beiden und die letzten beiden Wohnungen Bei größeren Eckwohnungen berücksichtigen die Ergebnisse nicht die Meinung derjenigen, die in kleineren, möglicherweise weniger attraktiven Wohnungen wohnen.

Fähigkeit, Daten zu manipulieren

Bei der systematischen Stichprobenentnahme besteht die Möglichkeit, die Daten zu manipulieren, um ein Ergebnis zu erhalten. Forscher könnten die Daten möglicherweise auf verschiedene Weise manipulieren, beispielsweise indem sie ihre eigenen Ausgangspunkte festlegen oder eine ungenaue Stichprobengröße wählen. Kommt es zu solchen Manipulationen, unterliegen die Ergebnisse einer genauen Prüfung und sind nicht repräsentativ für die Bevölkerung.

Beispiele für systematische Probenahme

Betrachten Sie die folgenden Beispiele, um ein klareres Verständnis der systematischen Stichprobenziehung zu erhalten:

Beispiel eins

Sie führen eine Umfrage unter Mitarbeitern einer Restaurantkette zu den Arbeitsbedingungen durch. Bundesweit beschäftigt das Netzwerk 20.000 Mitarbeiter. Sie erstellen eine alphabetisch geordnete Liste aller ihrer Namen, um Muster auszuschließen, und entscheiden, dass 10 % der Gesamtbevölkerung – 2.000 Mitarbeiter – eine repräsentative Stichprobengröße darstellen. Um das Stichprobenintervall zu bestimmen, dividieren Sie 20.000 durch 2.000, um den Quotienten von 10 zu erhalten. Anschließend verwenden Sie einen Zufallszahlengenerator, um einen Startpunkt von acht zu wählen. Beginnend mit dem achten Mitarbeiter auf der Liste verschicken Sie also eine Umfrage an jeden zehnten Mitarbeiter.

Beispiel zwei

Die Stiftfabrik führt eine Qualitätskontrolle an Mustern ihrer Stifte durch, um sicherzustellen, dass diese frei von Mängeln sind. Die Fabrik produziert täglich 100.000 Kugelschreiber. Da die Prüfung einer größeren Stichprobe von Stiften weiterhin kosteneffektiv ist, beträgt die Stichprobengröße 15 % aller hergestellten Stifte, also 15.000 Stifte. Das Gesamtergebnis dividiert durch die Stichprobengröße beträgt ungefähr 6,66, das Stichprobenintervall beträgt also sechs. Das Qualitätskontrollteam beginnt stichprobenartig mit der zwölften Maschine und führt dann bei jeder sechsten Maschine eine Qualitätsprüfung durch.

Beispiel drei

Ein Sneaker-Unternehmen möchte eine Umfrage zur Meinung der Verbraucher zur Marke durchführen. Er beschließt, seine Bevölkerung anhand der Anzahl der Personen zu bestimmen, die den Newsletter des Unternehmens abonnieren, also 23.421 Personen. Die Forscher wählten eine Stichprobengröße von 2.300 Personen, was etwa 10 % der Bevölkerung entspricht, gerundet auf die nächsten Hundert. Diese Zahl dividiert durch 2300 ergibt 10,18, gerundet auf die nächste 10. Die Forscher ordnen die Abonnentenliste alphabetisch und generieren nach dem Zufallsprinzip einen Startpunkt von 10. Von dort aus zählen sie jeden zehnten Abonnenten.

Später stellt sich heraus, dass es methodische Mängel gab. Ein allgemeines Muster in der Öffentlichkeit war beispielsweise, dass sie gut genug über ein Unternehmen sprachen, um sich für dessen Newsletter anzumelden. Dies kann auf eine Verzerrung der Ergebnisse hinweisen. Es gab auch ein Element der Datenmanipulation, da die Forscher beschlossen, die Grundgesamtheit abzurunden.