Ressourcen für empirische Methoden

Stichprobenziehung

Oberkapitel: II. Erhebung planen und Vorbereiten

Stichprobenziehung

In der Sozialforschung ist es aus Zeit- und Kostengründen in den meisten Fällen nicht umsetzbar, in eine geplante Erhebung die gesamte Population zu integrieren (Vollerhebung, Census). Daher wird mit Stichproben, auch Samples genannt, gearbeitet (Teilerhebung). Stichproben stellen eine Teilmenge aller Untersuchungseinheiten dar, welche die für das Forschungsziel relevanten Eigenschaften der Grundgesamtheit möglichst genau abbilden.

Grundsätzlich wird durch die Stichprobenziehung ein Repräsentativitätsschluss beabsichtigt. Dies bedeutet, dass von den bekannten Kennwerten der Stichprobe auf unbekannte Kennwerte (Parameter) der Grundgesamtheit geschlossen wird.

Gegenüber einer Vollerhebung ist die Stichprobenziehung mit dem Nachteil behaftet, dass die Auswahl der Stichprobe zu einem Selektionsbias führen kann. Um solchen systematischen Verzerrungen entgegenzuwirken, kommt der sorgfältigen Stichprobenziehung eine hohe Bedeutung zu.

Eine Population (Grundgesamtheit) wird als Universum aller Einheiten definiert. Diese Grundgesamtheit muss im Zusammenhang mit der Forschungsfrage definiert werden. Aus diesen Einheiten, welche Länder, Regionen oder andere Zusammenschlüsse von Gruppen darstellen können wird im Rahmen von empirischen Untersuchungen eine Stichprobe ausgewählt. Einheiten der Population, auf die sich diese Auswahl (Stichprobe) bezieht und die überhaupt eine Chance haben, in die Stichprobe aufgenommen zu werden, werden als Erhebungseinheiten bezeichnet. Soll beispielsweise eine empirische Untersuchung zur Mitarbeitermotivation in Schweizer KMU durchgeführt werden, stellen alle Schweizer KMU die Population, pro Kanton 5 ausgewählte KMU die Erhebungseinheiten dar.

Art der Stichprobenziehung

Im Rahmen der Stichprobenziehung ist zu entscheiden, welches Auswahlverfahren angewandt wird, um die zu untersuchende Teilmenge der Grundgesamtheit zu definieren. Ein Verfahren der Stichprobenziehung kann grundsätzlich in der Art

  • Wahrscheinlichkeits-/Zufallsauswahl (probability sampling),
  • bewusste Auswahl (non-probability-sampling) oder
  • willkürliche Auswahl (non-probability-sampling)

erfolgen.

Wahrscheinlichkeits-/Zufallsauswahl

Durch die Wahrscheinlichkeitsauswahl von Stichproben ist im Gegensatz zur willkürlichen Auswahl und bewussten Auswahl die Repräsentativität der Stichprobe gegeben. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeitsauswahl eine Generalisierung von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit erlaubt. Solche Rückschlüsse werden mittels statistischer Tests vorgenommen.

Eine Wahrscheinlichkeitsauswahl kann auf drei verschiedene Arten erfolgen: Einfache Zufallsstichprobe, geschichtete Stichprobe oder Klumpenstichprobe.

Einfache Zufallsstichprobe

Als geläufigste und zuverlässigste Wahrscheinlichkeitsauswahl gilt die einfache Zufallsstichprobe (simple random sample). Hierbei werden Elemente der Grundgesamtheit ausgewählt, welche alle über dieselbe Wahrscheinlichkeit verfügen, für die Stichprobe ausgewählt zu werden. Dies kann mit Hilfe eines Zufallsgenerators geschehen.

Geschichtete Stichprobe

In einer geschichteten Stichprobe (stratified random sampling) werden Zufallsstichproben aus je unterschiedlichen Schichten (beispielsweise Einkommensklassen niedrig, mittel, hoch) gezogen. Die Stichprobenziehung kann proportional (Umfang Schicht-Stichprobe proportional zur Grösse der Schicht) oder disproportional erfolgen.

Geschichtete Stichproben werden dann eingesetzt, wenn in der Grundgesamtheit hohe Heterogenität betreffend ein bestimmtes Merkmal herrscht. Voraussetzung für geschichtete Stichproben ist, dass Vorwissen besteht betreffend Merkmalsverteilungen sowie betreffend Zugehörigkeit der Probanden zu einer bestimmten Schicht.

Klumpen-Stichprobe

Bei der Klumpenstichprobe (multi-stage cluster sampling) erstreckt sich die Zufallsauswahl über mehrere Stufen, wobei in einer ersten Stufe ganze Einheiten (Klumpen, beispielsweise Schulklassen) der Grundgesamtheit ausgewählt werden. In einer zweiten Stufe werden anschliessend Elemente der jeweiligen Einheiten ausgewählt (Schüler der ausgewählten Schulklasse).

Bewusste Auswahl

Quotenauswahl

Die in der Markt- und Meinungsforschung oft angewendete Quotenauswahl (quota sample) beabsichtigt die Definition einer Stichprobe, welche der Merkmalsverteilung der Grundgesamtheit entspricht. Die Quotenauswahl wird nach bestimmten Regeln vorgenommen, wobei die Quoten eine bestimmte Merkmalsverteilung (beispielweise 54% Männer, 46% Frauen) repräsentieren, welche durch die Stichprobenauswahl erreicht werden muss. Der Befragende hält sich dazu an eine genaue Quotenvorgabe, wählt die Befragten jedoch nach eigenem Ermessen aus.

Die Quotenauswahl kann zu einer Reihe von Verzerrungen führen. Eine gewichtige darunter ist die Überpräsenz bestimmter, oft einfach erreichbarer Personengruppen wie beispielweise Hausfrauen.

In der Markt- und Meinungsforschung wird das Quotenverfahren auch kombiniert mit der Zufallsauswahl eingesetzt (Random-Quota). Hierbei werden beispielweise Gemeinden nach Zufallsauswahl ausgewählt, Probanden innerhalb der Gemeinde anschliessend nach Quotenauswahl.

Schneeballtechnik

Bei der Schneeballtechnik (snowball sampling) wird in einem ersten Schritt eine kleine Gruppe von Merkmalsträgern ausgewählt. In einem zweiten Schritt werden anschliessend die Kontakte der bereits Befragten genutzt um weitere Stichproben auszuwählen.

Willkürliche Auswahl

Willkürliche Stichprobe

Bei der willkürlichen Stichprobe (convenience sampling) werden Merkmalsträger unkontrolliert in die Stichprobe aufgenommen. Sie werden berücksichtigt, weil sie einfach verfügbar sind oder weil sie sich freiwillig melden. Willkürliche Stichproben sind des Öfteren in psychologischen oder medizinischen Tests oder Experimenten zu finden. Sie können dazu dienen, Zusammenhangshypothesen zu prüfen, nicht aber um Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit vorzunehmen.

Umfang der Stichprobe

Die Definition des Umfangs der Stichprobe, angegeben in absoluter Grösse und mit „n“ bezeichnet, hängt von verschiedenen Determinanten wie beispielsweise verfügbarem Kosten- und Zeitbudget oder geforderter Präzision ab.

Grundsätzlich gilt, je grösser der Umfang der Stichprobe, desto genauer werden die Resultate der Stichprobe ausfallen. Damit einhergehend stellt sich die Frage, welcher Sampling Error toleriert werden soll. Je kleiner diese Toleranz ist, desto grösser muss der Umfang der Stichprobe definiert werden.

Es empfiehlt sich, zu Beginn der Untersuchung Überlegungen zur erwarteten Responserate zu machen. Sollen beispielweise anlässlich einer quantitativen Umfrage Resultate von rund 450 Personen vorliegen und wird mit einer erwarteten Responserate von 30% gerechnet, sollte somit ein Stichprobenumfang von rund 765 Personen geplant werden.

Letzten Endes stellt sich die Frage, ob die gewählte Stichprobe und deren Umfang das zu bearbeitende Forschungsproblem zu lösen vermag und so die geforderte Repräsentativität für das Forschungsthema erfüllen kann.

Zudem muss ein gewählter Stichprobenumfang gerechtfertigt werden können. Wichtig hierbei ist, dass nicht eine Repräsentativität postuliert wird, die nicht vorhanden ist.

LernzentrumLeistungsnachweiseRessourcen