Stichprobengröße nach Populationsgröße
Eine der überraschendsten Erkenntnisse bei der Umfrageplanung ist, dass der Stichprobenumfang nicht linear mit der Populationsgröße wächst. Sobald die Populationen groß genug sind, ändert sich der erforderliche Stichprobenumfang unter gängigen Annahmen nur noch geringfügig.
Warum die Bevölkerungsgröße weniger wichtig ist, als viele erwarten
Bei großen Populationen sind die wichtigsten Faktoren für die erforderliche Stichprobengröße das Konfidenzniveau, die Fehlermarge und der geschätzte Anteil. Die Populationsgröße spielt zwar weiterhin eine Rolle, ihr Einfluss ist jedoch geringer als allgemein angenommen.
Deshalb benötigt man für eine Population von 100.000 keine Stichprobe, die 10-mal größer ist als für eine Population von 10.000.
Wenn die Populationsgröße eine größere Rolle spielt
Die Populationsgröße spielt eine größere Rolle, wenn die Zielgruppe relativ klein und bekannt ist, beispielsweise einige hundert Mitarbeiter oder einige tausend Kunden. In solchen Fällen kann die Korrektur für endliche Populationen die erforderliche Stichprobe deutlich verkleinern.
Dies ist insbesondere relevant für interne Umfragen und listenbasierte Öffentlichkeitsarbeit.
So nutzen Sie diese Seite
Nutzen Sie diese Seite als Kurzübersicht für Ihre Planung, nicht als Ersatz für eine sorgfältige Festlegung Ihrer Annahmen. Dieselbe Population kann je nach gewähltem Konfidenzniveau und Fehlermarge zu unterschiedlichen Stichprobengrößen führen.
Für eine präzise Antwort sollten Sie den Rechner verwenden, anstatt sich allein auf die Bevölkerungsgröße zu verlassen.
Was das in der Praxis bedeutet
Die Populationsgröße spielt oft vor allem bei kleinen Stichproben eine wichtige Rolle, da Umfragen dort einen relevanten Anteil der Gesamtbevölkerung erreichen können. Deshalb verhalten sich listenbasierte Studien anders als breit angelegte öffentliche Umfragen.
Der wichtigste Fehler, den es zu vermeiden gilt, ist die Auswahl einer Stichprobe allein anhand der Populationsgröße. Präzisionseinstellungen leisten auch bei einer etwas größeren Stichprobe weiterhin den größten Beitrag.
- Der größte Bevölkerungseffekt ist bei kleineren, bekannten Zielgruppen zu erwarten.
- Verwenden Sie die Korrektur für endliche Populationen, wenn die Stichprobe einen großen Anteil der Liste ausmacht.
- Man sollte nicht annehmen, dass große Populationen proportional große Stichproben erfordern.
- Legen Sie Konfidenzintervall und Fehlermarge fest, bevor Sie Populationstabellen verwenden.