Was ist eine voreingenommene Stichprobe? (Einschließlich der Vermeidung) • BUOM

6. Dezember 2021

Obwohl mehrere Forschungsmethoden zur Verfügung stehen, ist es wichtig, eine für die Bevölkerung repräsentative Stichprobe zu verwenden. Eine voreingenommene Stichprobe bedeutet, dass die ausgewählte Stichprobe bestimmte Populationen nicht ausreichend repräsentiert, was die Ergebnisse verzerren kann. Wenn Sie wissen, was voreingenommene Stichproben sind und wie Sie sie verhindern können, können Sie fundierte und umfassende Forschung durchführen. In diesem Artikel besprechen wir die Definition von voreingenommener Stichprobe, die verschiedenen Arten, wie man Voreingenommenheit in der Forschung vermeidet, und stellen Ihnen einige Beispiele für voreingenommene Stichprobe vor.

Was ist eine voreingenommene Stichprobe?

Von einer voreingenommenen Stichprobe spricht man, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass die Studienstichprobe systematisch für die Studie ausgewählt wird, größer ist. Damit ist eine Situation gemeint, in der die Studienstichprobe eine bestimmte Personengruppe bevorzugt. Eine voreingenommene Stichprobe beeinträchtigt die Gültigkeit der Studie, da sie die Bevölkerung nicht genau abbildet. Verzerrte Stichproben führen zu verzerrten Ergebnissen, da die Studie bestimmte Bevölkerungsgruppen unterrepräsentiert.

Arten von voreingenommenen Stichproben

Verzerrte Stichproben können durch Fehler von Forschern oder unbeabsichtigte Faktoren entstehen, die bestimmte Personengruppen zur Teilnahme an einer Studie ermutigen. Es gibt verschiedene Arten von verzerrten Stichproben, darunter:

• Selbstauswahl: Von Selbstauswahl spricht man, wenn eine Person der Teilnahme an einer Studie zustimmt. Dies kann zu einer verzerrten Stichprobe führen, da man argumentieren könnte, dass bestimmte Personen eher bereit sind, freiwillig an der Studie teilzunehmen.

• Untererfassung: Von Untererfassung spricht man, wenn eine Studie nicht alle Bevölkerungsgruppen umfasst. Dies kann auf einen eingeschränkten Zugang zur Forschung zurückzuführen sein, z. B. auf den Ausschluss von Teilnehmern ohne Internetverbindung oder Zugang zu Forschern.

• Non-Response: Non-Response liegt dann vor, wenn eine bestimmte Personengruppe die Teilnahme an einer Studie verweigert. Dies kann zu einer verzerrten Stichprobe führen, da diejenigen, die nicht auf die Einladung zur Studie reagieren, möglicherweise beschäftigter sind oder weniger Zugang zu den Ressourcen haben, die sie für die Teilnahme an der Studie benötigen.

• Vorläufige Auswahl. Eine Vorauswahl kann erfolgen, wenn der Forscher potenzielle Teilnehmer vorab überprüft oder befragt, bevor er sie in die Studie einbezieht. Dies kann zu einer verzerrten Stichprobenauswahl führen, da es den Forscher dazu ermutigen könnte, Teilnehmer auszuwählen, bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass sie die Ergebnisse der Studie in die von ihnen gewünschte Richtung beeinflussen.

• Überleben: Überleben ist, wenn der Forscher Teilnehmer auswählt, die er als erfolgreich bezeichnen kann. Dies kann zu einer verzerrten Stichprobe führen, da der Forscher Teilnehmer auswählt, bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass sie günstige Ergebnisse liefern.

Wahrscheinlichkeits- und nichtwahrscheinlichkeitsbezogene Stichproben

Verzerrte Stichproben können auch Wahrscheinlichkeits- oder Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben sein. Hier sind einige Beispiele für jeden Typ:

Wahrscheinlichkeitsbasierte Stichproben

Eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe liegt vor, wenn alle Mitglieder der Grundgesamtheit die gleiche Chance haben, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Da die Stichproben zufällig ausgewählt werden, kann dies das Risiko einer Stichprobenverzerrung zwar verringern, das Risiko jedoch nicht vollständig beseitigen. Es kann dennoch zu Stichprobenverzerrungen kommen, wenn die zufällig ausgewählten Stichproben nicht die Population widerspiegeln, die der Test untersucht.

Nicht wahrscheinlichkeitsbezogene Stichproben

Von einer nicht wahrscheinlichkeitsorientierten Stichprobe spricht man, wenn die Stichprobe nicht randomisiert ist. Dabei kann es sich um eine Studie mit Teilnehmern handeln, die sich vorab bereit erklärt haben, an der Studie teilzunehmen. Dies führt häufig zu einer verzerrten Stichprobe, da es unwahrscheinlich ist, dass sie eine genaue Darstellung der Bevölkerung enthält.

Beispiele für verzerrte Stichproben

In verschiedenen Forschungssituationen kann es zu verzerrten Stichproben kommen. Hier sind einige Beispiele für verzerrte Stichproben:

Beispiel für eine Stichprobe mit Wahrscheinlichkeitsbias

Ein Forscher möchte herausfinden, wie sich der High-School-GPA auf den Studienerfolg auswirkt. Sie weisen allen Schülern ihrer Klasse eine Zufallszahl zu und wählen dann eine Stichprobe aus diesen Zahlen aus. Obwohl die Auswahl der Studierenden für die Studie zufällig erfolgte, hatten nicht alle Studierenden die Möglichkeit, an der Studie teilzunehmen.

Die Stichprobe umfasst nur Schüler einer Klasse. Die Schüler mussten sich auch registrieren, um an der Studie teilnehmen zu können, was darauf hindeuten könnte, dass der High-School-GPA Einfluss darauf hat, welche Schüler an Campus-Forschungsprojekten teilnehmen möchten.

Beispiel einer Stichprobe mit Nichtwahrscheinlichkeitsfehler

Ein Forscher möchte für ein Studienanfängerprojekt die Schlafmuster von College-Studenten untersuchen. Sie verschicken eine Einladung an andere Studierende ihrer Klasse, die sich bereit erklären, an der Studie teilzunehmen, im Austausch dafür, dass der Forscher ebenfalls an ihrer Studie teilnimmt.

Dieses Beispiel dient der Übersichtlichkeit und umfasst nur Schüler, die in derselben Klasse sind. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Stichprobe genau widerspiegelt, wie sich der Schlaf auf alle College-Studenten auswirkt, da sich alle Studienteilnehmer im ersten Studienjahr befinden und möglicherweise ein gemeinsames Studienfach haben.

Beispiel einer voreingenommenen Stichprobe vor dem Screening

Ein Forscher möchte messen, wie sich die Anzahl der Cardio-Stunden pro Woche auf das Stressniveau auswirkt. Sie verschicken Einladungen an potenzielle Teilnehmer und treffen sich dann individuell mit denjenigen, die bestimmte Kriterien erfüllen, beispielsweise die Bereitschaft, an wöchentlichen Stresstests teilzunehmen. Für die Studie werden nur Teilnehmer ausgewählt, die Freizeit haben, was zu einer verzerrten Stichprobe führt, die nur Teilnehmer mit mehr Freizeit umfasst, die möglicherweise auch weniger anfällig für hohen Stress sind.

Beispiel einer Stichprobe mit Undercoverage-Bias

Ein Student möchte messen, wie sich das sozioökonomische Niveau auf die Hochschulabschlussquoten auswirkt. Sie laden alle Studenten der von ihnen besuchten Hochschule ein, an einer Studie teilzunehmen, bei der sie gebeten werden, ihr Familieneinkommen anzugeben. Das Problem bei dieser Stichprobe besteht darin, dass sie nicht die gesamte Bevölkerung genau widerspiegelt, da sie nur die Studenten dieser bestimmten Hochschule zählt. Da der Forscher ein Ivy-League-College mit konkurrenzfähigen Aufnahmequoten besucht, ist die Stichprobe des Forschers möglicherweise nicht für alle Bevölkerungsgruppen repräsentativ.

So vermeiden Sie Stichprobenverzerrungen

Sie können den Einfluss von Stichprobenverzerrungen auf Ihre Studie vermeiden, indem Sie Folgendes tun:

1. Legen Sie den Untersuchungsumfang fest

Bevor Sie sich für die beste Methode zur Auswahl eines Musterrahmens entscheiden, ist es wichtig, den spezifischen Umfang der Studie zu definieren. Dazu gehören die Hypothese, die Sie testen möchten, sowie die Informationen und Ressourcen, die Sie zur Durchführung des Tests benötigen. Erstellen Sie eine Liste der zu untersuchenden unabhängigen und abhängigen Variablen, wobei sich unabhängige Variablen auf die Variablen beziehen, die sich ändern, und abhängige Variablen auf das, was Sie untersuchen.

2. Bestimmen Sie Ihre Zielgruppe

Definieren Sie Ihre Zielgruppen so konkret wie möglich. Wenn Sie beispielsweise untersuchen, wie sich die Anzahl der Schlafstunden auf die Noten im College auswirkt, möchten Sie eine Stichprobe von Studenten aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen sammeln. Seien Sie in dieser Phase vorsichtig mit der praktischen Probenahme. Bei der praktischen Probenahme wählen Sie die Probe aus, die für Sie am bequemsten ist.

3. Bestimmen Sie, wie Sie Ihre Zielgruppe am besten erreichen

Bestimmen Sie, wie Sie am besten eine Stichprobe von College-Studenten erhalten, die ein breites Spektrum von Studierenden aller Geschlechter, Rassen und Kulturen widerspiegelt. Eine Überabtastung kann wirksam sein, um eine voreingenommene Stichprobe zu verhindern. Dazu gehört die Auswahl von Teilnehmern aus bestimmten unterrepräsentierten Gruppen, um sicherzustellen, dass alle an der Studie teilnehmen. Sobald Sie Antworten von einer unterrepräsentierten Bevölkerung erhalten, können Sie diese anpassen, um den Prozentsatz der Bevölkerung widerzuspiegeln.

4. Sehen Sie sich die Fragen der Umfrage an

Neben der Bearbeitung und Überprüfung von Umfragefragen und Studienbestandteilen kann es auch hilfreich sein, diese von einem Kollegen überprüfen zu lassen. Dies kann Ihnen dabei helfen, potenzielle Vorurteile zu erkennen, die Sie selbst möglicherweise nicht erkennen. Es ist wichtig, die Studie im weiteren Verlauf immer wieder neu zu bewerten, um sicherzustellen, dass die Stichprobe nicht verzerrt wird.