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Sie haben einige Recherchen durchgeführt, aber es gibt einige Probleme. Die Ergebnisse waren nicht wie erwartet. Sie dachten jedoch, dass Sie alles richtig gemacht haben. Was ist also genau der Grund dafür? Könnte es einen Stichprobierfehler geben?
Wenn Sie nach dem Stichprobierfehler fragen, beeilen Sie sich nicht, denn er wird im Rest des Artikels ausführlich erklärt, aber wissen Sie so viel: Der Stichprobierfehler ist etwas, mit dem jeder im Bereich der Analyse vertraut ist, und Sie müssen sich leider damit auseinandersetzen.
Ein Stichprobierfehler ist ein Forschungsproblem, das entsteht, wenn eine untersuchte Population nicht die gesamte Bevölkerung widerspiegelt.
Der Hauptgrund für diesen Standardfehler ist, dass die Stichprobe der Bevölkerung in Bezug auf Vielfalt und Anzahl nicht mit der tatsächlichen Bevölkerung kompatibel ist. Obwohl Forscher eine Fehlermarge in ihre Forschung einbeziehen, ist der Stichprobierfehler immer ein Problem, mit dem sie umgehen müssen.
Unternehmen greifen oft auf Analysen zurück, um sich in eine bessere Position zu bringen. Wenn diese Analysen jedoch nicht sorgfältig durchgeführt werden, können sie einige Ungenauigkeiten verursachen, wie zum Beispiel Stichprobierfehler. Die am häufigsten beobachteten Arten von Stichprobierfehlern sind unten aufgeführt:
Stichprobierfehlerarten in der Marktforschung
Ein Beispiel für einen Stichprobenfehler wird hier gegeben. Zunächst sollten Sie jedoch wissen, wie man den Stichprobenfehler berechnet. Sie können im Allgemeinen Analyseprogramme und künstliche Intelligenz als Stichprobenfehlerrechner verwenden, aber es kann trotzdem nützlich sein, die Stichprobenfehlerformel zu kennen.
Stichprobenfehler = Z x STD/Sqrt (N)
Z- ist der z-Wert, der dem gewünschten Konfidenzniveau entspricht (1,96 für ein Konfidenzniveau von 95%).
STD- ist die Standardabweichung der Bevölkerung.
N- ist die Stichprobengröße.
Zum Beispiel zielt die Marktforschung darauf ab, die Anzahl der Menschen zu erreichen, die im Sommer Hüte tragen. Dafür führt ein Unternehmen eine Umfrage durch, um den Anteil der Menschen zu schätzen, die regelmäßig im Sommer Hüte tragen, in einer kleinen Stadt. Sie haben eine zufällige Stichprobe von 400 Personen ausgewählt und festgestellt, dass 120 von ihnen angaben, regelmäßig im Sommer Hüte zu tragen. Die Forscher verwendeten die obige Formel, um die Fehlertoleranz zu berechnen.
Die Fehlertoleranz für den geschätzten Anteil der Menschen, die während der Sommersaison Hüte tragen, beträgt etwa 0,0448. Dies bedeutet, dass mit einer 95%igen Konfidenz der wahre Anteil der Hutträger in der Bevölkerung wahrscheinlich innerhalb von 4,48 Prozentpunkten des beobachteten Anteils (30%) liegt, der aus der Stichprobe gewonnen wurde.
Abweichungsfehler sind nicht die einzigen statistischen Fehler, die in der Forschung auftreten; es gibt auch Nicht-Abweichungsfehler. Beide beeinflussen das Ergebnis der Forschung negativ. Was sind also genau die Unterschiede zwischen diesen beiden?
Damit die Forschung präzise und zuverlässige Ergebnisse liefert, muss die Fehlertoleranz ziemlich gering sein. Diese Fehlertoleranz wird im Allgemeinen zwischen 5% und 3% als akzeptabel angesehen. Wenn Sie also eine Umfrage wiederholen, sollte das Ergebnis mehr oder weniger dasselbe sein. Andernfalls kann es zu einem Abweichungsfehler usw. kommen. Wie sollten Sie also Vorsichtsmaßnahmen gegen diesen Fehler treffen?
Wie man den Abweichungsfehler reduziert
In diesem Abschnitt können Sie leicht finden, was Sie interessiert und mehr über den Stichprobenfehler erfahren möchten.
In der Biologie liegt ein Stichprobenfehler vor, wenn Proben von lebenden Organismen, Geweben oder Zellen nicht mit den Merkmalen der allgemeinen Bevölkerung übereinstimmen. Diese Unstimmigkeit wird durch eine falsche oder unvollständige Auswahl der Proben verursacht. Die Verringerung des Stichprobenfehlers ist ein Muss, damit biologische statistische Analysen erfolgreicher sind.
Ein Fehler ist, wie der Name schon sagt, eine unerwünschte Situation. Er wirkt sich negativ auf die Qualität jeder Forschung aus. Zunächst einmal führt er dazu, dass Vorhersagen und Berechnungen ungenau und unvollständig sind. Dadurch verringert er die Genauigkeit der Ergebnisse. Er führt zu Zeit- und Geldverlust, da die Forschung erneut abgetastet und bearbeitet werden muss.
Die Vermeidung von Stichprobenfehlern ist eigentlich recht einfach. Sie brauchen dafür kein umfangreiches Wissen, Sie müssen nur Folgendes beachten.
Halten Sie den Umfang der Stichprobe stets groß
Vermeiden Sie homogene Gruppen und wenden Sie kontrollierte Zufallsstichproben an.
Legen Sie Ihren Forschungsschwerpunkt und den Stichprobenrahmen gut fest
Führen Sie Pilotstudien durch
Holen Sie sich die Hilfe von Statistikexperten
Stellen Sie sicher, dass die Untersuchung jederzeit valide ist.
Stichprobenfehler sind im Großen und Ganzen das Ergebnis einer oberflächlichen Forschung und eines unerfahrenen Forschers. Um diese Gründe näher zu erläutern: Der Verlauf der Untersuchung wird dem Zufall überlassen, die Zielgruppen werden nicht geclustert oder die Stichprobengröße wird klein gehalten, die Untersuchung wird ohne jegliche Methodik und Aufzeichnung fortgesetzt, Analysetechniken werden nicht ordnungsgemäß angewandt, und es werden falsche Daten erhoben.
Als Ergebnis sind Stichprobenfehler irreführende Fehler bei der Datensammlung und -analyse für die Zielbevölkerung. Sie müssen dies vermeiden, damit Ihre Forschung genaue Ergebnisse liefern kann.
Dieser Artikel erklärt die Definition und Arten von Stichprobenfehlern anhand von Beispielen. Es zeigt auch die Formelberechnung, die Sie für den Stichprobenfehler verwenden können. Sein Unterschied zum Nicht-Stichprobenfehler und wie Sie den Stichprobenfehler minimieren können, wird erklärt. Somit haben Sie nun mehr Informationen über den Stichprobenfehler.
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