Welche Auswirkungen hat die Wahl der Stichproben-
größe auf die Datenqualität?
Bei niedrigen Interviewzahlen steigt die statistische Fehlertoleranz an. Zudem sind die Möglichkeiten der Untergruppenanalyse eingeschränkt. Höhere Fallzahlen ermöglichen dagegen eine differenziertere Auswertung nach Untergruppen sowie eine höhere Messgenauigkeit (niedriger Stichprobenfehler).
Beispiel: Sie befragen 500 Kunden, damit liegt die Fehlertoleranz der Gesamtwerte bei akzeptablen 4,4 Prozentpunkten. Betrachten Sie nun ein spezielles Kundensegment, z. B. Nutzer eines bestimmten Services, zu welchem nur 10% der Kunden Angaben ma-chen können, so liegt die Fehlertoleranz hier bei hohen 13,8 Prozentpunkten.
Gesamtfallzahl | Stichprobenfehler in Prozentpunkten | |||
---|---|---|---|---|
Anteil der betrachteten Teilgruppe an der,Gesamtfallzahl | ||||
100% | 50% | 25% | 10% | |
200 | ± 6,9 | ± 9,8 | ± 13,8 | – |
300 | ± 5,7 | ± 8,0 | ± 11,3 | – |
500 | ± 4,4 | ± 6,2 | ± 8,8 | ± 13,8 |
1.000 | ± 3,1 | ± 4,4 | ± 6,2 | ± 9,9 |
2.000 | ± 2,2 | ± 3,1 | ± 4,4 | ± 6,9 |
Es sind jeweils die maximalen Fehlertoleranzen bei einem ermittelten Anteilswert von 50%,in der (Teil-)Stichprobe und einem Konfidenzintervall von 95 %, angegeben. Das heißt: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent liegt der „wahre“ Wert bei 50 % ± angegebenes Intervall. Lesebeispiel: In einer Befragung von 500 Personen finden sich 50 % Frauen. Bei Betrachtung dieser weiblichen Teilgruppe liegt der Stichprobenfehler bei,± 6,2. |