Faktoren, die die Stichprobengröße beeinflussen
1. Faktor: Grundgesamtheit (Population)
Die Grundgesamtheit umfasst alle Personen, deren Meinung oder Verhalten untersucht werden soll.
Für eine weltweite Umfrage wäre diese Zahl riesig, während sie für eine Kundenbefragung eines kleinen Unternehmens überschaubar bleibt.
Überraschenderweise bleibt die benötigte Stichprobengröße ab einer bestimmten Populationsgröße relativ konstant.
2. Faktor: Fehlermarge (Margin of Error)
Die Fehlermarge gibt an, wie stark die Ergebnisse von der Realität abweichen können.
Eine häufig akzeptierte Fehlermarge liegt zwischen 3 % und 5 %.
Je kleiner die Fehlermarge sein soll, desto mehr Teilnehmer benötigt die Umfrage.
3. Faktor: Konfidenzniveau (Confidence Level)
Ein Konfidenzniveau von 95 % bedeutet, dass die Ergebnisse mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % die tatsächliche Meinung der Grundgesamtheit widerspiegeln.
Ein höheres Konfidenzniveau erfordert eine größere Stichprobe.
4. Faktor: Erwartete Antwortverteilung
Wenn die Antworten gleichmäßig verteilt sind (z. B. 50 % Ja und 50 % Nein), benötigt man mehr Teilnehmer als bei stark dominanten Antworten (z. B. 90 % Ja, 10 % Nein).
Wie viele Teilnehmer sind nötig?
Mit Hilfe statistischer Formeln oder Online-Stichprobenrechnern kann man die benötigte Anzahl berechnen.
Ein grober Richtwert für eine repräsentative Umfrage:
- 500 bis 1.000 Personen für landesweite Umfragen
- 100 bis 400 Personen für kleinere Zielgruppen
- 30 bis 100 Personen für explorative oder interne Umfragen
Bei Umfragen mit zufälliger Auswahl und einem Konfidenzniveau von 95 % gilt:
- Für eine Fehlermarge von ±3 % sind ca. 1.067 Teilnehmer nötig.
- Für eine Fehlermarge von ±5 % sind ca. 385 Teilnehmer nötig.
Fazit
Die ideale Stichprobengröße hängt von der gewünschten Genauigkeit und der Größe der Grundgesamtheit ab.
Während für große Studien oft mehrere Tausend Teilnehmer erforderlich sind, reichen für interne oder kleinere Befragungen oft einige Hundert.
Wichtig ist eine sorgfältige Planung, um aussagekräftige und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.
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