Unter welchen Bedingungen kann eine Stichprobe als repräsentativ angesehen werden? Allgemeine Bevölkerung und Stichprobenmethode. Auswahl der Ansprechpartner

Einer der Hauptbestandteile einer gut konzipierten Studie ist die Definition der Stichprobe und der Frage, was eine repräsentative Stichprobe ist. Es ist wie beim Kuchenbeispiel. Man muss schließlich nicht das ganze Dessert essen, um seinen Geschmack zu verstehen? Ein kleiner Teil reicht aus.

So, der Kuchen ist Bevölkerung (d. h. alle Befragten, die für die Umfrage in Frage kommen). Geografisch kann es beispielsweise nur für Einwohner der Region Moskau ausgedrückt werden. Geschlecht – nur Frauen. Oder es gibt Altersbeschränkungen – Russen über 65 Jahre.

Die Bevölkerungszahl zu berechnen ist schwierig: Man benötigt Daten aus der Volkszählung oder vorläufigen Erhebungen. Daher wird in der Regel die Gesamtbevölkerung „geschätzt“ und aus der resultierenden Zahl eine Berechnung durchgeführt Stichprobenpopulation oder Probe.

Was ist eine repräsentative Stichprobe?

Probe– Dies ist eine klar definierte Anzahl von Befragten. Seine Struktur sollte hinsichtlich der Hauptselektionsmerkmale möglichst mit der Struktur der Gesamtbevölkerung übereinstimmen.

Wenn es sich bei den potenziellen Befragten beispielsweise um die gesamte Bevölkerung Russlands handelt, wo 54 % Frauen und 46 % Männer sind, dann sollte die Stichprobe genau den gleichen Prozentsatz enthalten. Stimmen die Parameter überein, kann die Stichprobe als repräsentativ bezeichnet werden. Dadurch werden Ungenauigkeiten und Fehler in der Studie auf ein Minimum reduziert.

Die Stichprobengröße wird unter Berücksichtigung der Anforderungen an Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit bestimmt. Diese Anforderungen sind umgekehrt proportional zueinander: Je größer die Stichprobe, desto genauer das Ergebnis. Je höher die Genauigkeit, desto höher sind zudem die Kosten für die Durchführung der Studie. Und umgekehrt gilt: Je kleiner die Stichprobe, desto weniger Kosten verursacht sie, desto ungenauer und zufälliger werden die Eigenschaften der Gesamtbevölkerung reproduziert.

Um das Wahlvolumen zu berechnen, haben Soziologen daher eine Formel erfunden und erstellt spezieller Rechner:

Konfidenzwahrscheinlichkeit Und Vertrauensfehler

Was bedeuten die Begriffe „ Konfidenzwahrscheinlichkeit" Und " Vertrauensfehler„? Die Konfidenzwahrscheinlichkeit ist ein Indikator für die Messgenauigkeit. Und der Konfidenzfehler ist ein möglicher Fehler in den Forschungsergebnissen. Bei einer Bevölkerung von mehr als 500.000 Menschen (sagen wir, die in Nowokusnezk leben) umfasst die Stichprobe beispielsweise 384 Personen mit einer Konfidenzwahrscheinlichkeit von 95 % und einem Fehler von 5 % ODER (mit einem Konfidenzintervall von 95 ± 5). %).

Was folgt daraus? Bei der Durchführung von 100 Studien mit einer solchen Stichprobe (384 Personen) liegen die erhaltenen Antworten nach den Gesetzen der Statistik in 95 Prozent der Fälle innerhalb von ±5 % des Originals. Und wir erhalten eine repräsentative Stichprobe mit einer minimalen statistischen Fehlerwahrscheinlichkeit.

Nachdem die Stichprobengröße berechnet wurde, können Sie in der Demoversion des Fragebogenpanels sehen, ob eine ausreichende Anzahl an Befragten vorhanden ist. Hier erfahren Sie mehr über die Durchführung einer Panelbefragung.

Tatsächlich beginnen wir nicht mit einer, sondern mit drei Fragen: Was ist Sampling? Wann ist es repräsentativ? was ist sie?

Gesamtheit - Dies ist jede Gruppe von Personen, Organisationen, Ereignissen, die uns interessiert und zu der wir Schlussfolgerungen ziehen möchten Ereignis, oder Objekt – jedes Element einer solchen Sammlung 1 .Probe – jede Untergruppe einer Menge von Fällen (Objekten), die für die Analyse ausgewählt wurden. Wenn wir die Entscheidungsaktivität staatlicher Gesetzgeber untersuchen wollten, könnten wir diese Aktivität in den Gesetzgebungen der Bundesstaaten Virginia, North Carolina und South Carolina untersuchen und nicht in allen fünfzig Bundesstaaten. verteilen erhielten Daten über die Bevölkerung, aus der diese drei Staaten ausgewählt wurden. Wenn wir das Wählerpräferenzsystem in Pennsylvania untersuchen wollten, könnten wir dies durch eine Befragung von 50 US-Arbeitern tun. S. Steele“ in Pittsburgh und weiten Sie die Umfrageergebnisse auf alle Wähler im Bundesstaat aus. Wenn wir die Intelligenz von College-Studenten messen wollten, könnten wir ebenfalls alle Defensivspieler testen, die in einer bestimmten Football-Saison im US-Bundesstaat Ohio eingeschrieben sind, und die Ergebnisse dann auf die Bevölkerung übertragen, zu der sie gehören. In jedem Beispiel gehen wir wie folgt vor: Wir bilden eine Untergruppe innerhalb der Bevölkerung Wir untersuchen diese Untergruppe oder Stichprobe im Detail und erweitern unsere Ergebnisse auf die gesamte Bevölkerung. Dies sind die Hauptphasen der Probenahme.

Es scheint jedoch ziemlich klar zu sein, dass jede dieser Proben erhebliche Mängel aufweist. Obwohl beispielsweise die gesetzgebenden Körperschaften von Virginia, North Carolina und South Carolina Teil einer Reihe staatlicher gesetzgebender Körperschaften sind, werden sie aus historischen, geografischen und politischen Gründen wahrscheinlich auf sehr ähnliche Weise und ganz anders funktionieren als die gesetzgebenden Körperschaften von so unterschiedliche Staaten. Staaten wie New York, Nebraska und Alaska. Während fünfzig Stahlarbeiter in Pittsburgh tatsächlich Wähler im Bundesstaat Pennsylvania sind, können sie aufgrund ihres sozioökonomischen Status, ihrer Bildung und ihrer Lebenserfahrung durchaus Ansichten haben, die sich von denen vieler anderer Menschen, die ebenfalls Wähler sind, unterscheiden. Auch wenn Footballspieler der Ohio State University College-Studenten sind, können sie sich aus verschiedenen Gründen durchaus von anderen College-Studenten unterscheiden. Das heißt, obwohl es sich bei jeder dieser Untergruppen tatsächlich um eine Stichprobe handelt, unterscheiden sich die Mitglieder jeder dieser Untergruppen systematisch von den meisten anderen Mitgliedern der Bevölkerung, aus der sie ausgewählt werden. Als eigenständige Gruppe ist keine von ihnen typisch hinsichtlich der Verteilung von Meinungsmerkmalen, Verhaltensmotiven und Merkmalen in der Bevölkerung, mit der sie in Verbindung gebracht wird. Dementsprechend würden Politikwissenschaftler sagen, dass keine dieser Stichproben repräsentativ ist.

Repräsentative Stichprobe - Hierbei handelt es sich um eine Stichprobe, in der alle Hauptmerkmale der Gesamtbevölkerung, aus der diese Stichprobe entnommen wird, in etwa dem gleichen Verhältnis oder mit der gleichen Häufigkeit vorhanden sind, mit der ein bestimmtes Merkmal in dieser Gesamtbevölkerung auftritt. Wenn also 50 % aller bundesstaatlichen Parlamente nur einmal alle zwei Jahre zusammentreten, sollte etwa die Hälfte der Zusammensetzung einer repräsentativen Stichprobe von bundesstaatlichen Parlamenten diesem Typ angehören. Wenn 30 % der Wähler in Pennsylvania Arbeiter sind, sind das etwa 30 % der Wähler Die Stichproben für diese Wähler (nicht 100 % wie im obigen Beispiel) sollten Arbeiter sein. Und wenn 2 % aller College-Studenten Sportler sind, sollte ungefähr der gleiche Anteil einer repräsentativen Stichprobe von College-Studenten Sportler sein. Mit anderen Worten: Eine repräsentative Stichprobe ist ein Mikrokosmos, ein kleineres, aber genaues Modell der Bevölkerung, die sie widerspiegeln soll. Soweit die Stichprobe repräsentativ ist, kann davon ausgegangen werden, dass die auf der Untersuchung dieser Stichprobe basierenden Schlussfolgerungen auf die ursprüngliche Grundgesamtheit zutreffen. Diese Streuung der Ergebnisse nennen wir Generalisierbarkeit.

Vielleicht hilft eine grafische Darstellung, dies zu erklären. Angenommen, wir wollen Muster der politischen Gruppenmitgliedschaft unter Erwachsenen in den USA untersuchen. Abbildung 5.1 zeigt drei Kreise, die in sechs gleiche Sektoren unterteilt sind. Abbildung 5.1a stellt die gesamte betrachtete Population dar. Die Bevölkerungsmitglieder werden nach den politischen Gruppen (z. B. Parteien und Interessengruppen) klassifiziert, denen sie angehören. In diesem Beispiel gehört jeder Erwachsene mindestens einer und höchstens sechs politischen Gruppen an; und diese sechs Mitgliederstufen sind insgesamt gleichmäßig verteilt (daher die gleichen Sektoren). Angenommen, wir möchten die Motive von Menschen für den Beitritt zu einer Gruppe, die Gruppenauswahl und die Beteiligungsmuster untersuchen, können aber aufgrund begrenzter Ressourcen nur jedes sechste Mitglied der Bevölkerung untersuchen. Wer sollte für die Analyse ausgewählt werden?

Reis. 5.1. Bildung einer Stichprobe aus der Allgemeinbevölkerung

Eine der möglichen Stichproben eines bestimmten Volumens ist durch den schattierten Bereich in Abb. 5.1b dargestellt, der jedoch eindeutig nicht die Struktur der Bevölkerung widerspiegelt. Wenn wir aus dieser Stichprobe Verallgemeinerungen ziehen würden, würden wir zu folgendem Schluss kommen: (1) dass alle amerikanischen Erwachsenen fünf politischen Gruppen angehören und (2) dass das gesamte Gruppenverhalten der Amerikaner dem Verhalten derjenigen entspricht, die speziell zu den fünf Gruppen gehören. Wir wissen jedoch, dass die erste Schlussfolgerung nicht wahr ist, und dies könnte Zweifel an der Gültigkeit der zweiten aufkommen lassen. Auf diese Weise, Die in Abbildung 5.1b dargestellte Stichprobe ist nicht repräsentativ, da sie nicht die Verteilung einer bestimmten Grundgesamtheitseigenschaft (oft als „…“ bezeichnet) widerspiegelt Parameter ) entsprechend seiner tatsächlichen Verteilung. Eine solche Probe soll sein hin verschoben Mitglieder von fünf Gruppen bzw in die Richtung verschoben von alle anderen Modelle der Gruppenmitgliedschaft. Auf der Grundlage einer derart verzerrten Stichprobe kommen wir normalerweise zu falschen Schlussfolgerungen über die Bevölkerung.

Dies lässt sich am deutlichsten an der Katastrophe erkennen, die der Zeitschrift Literary Digest in den 1930er Jahren widerfuhr, als sie eine öffentliche Meinungsumfrage zu den Wahlergebnissen organisierte. Literary Digest war eine Zeitschrift, die Zeitungsleitartikel und andere Materialien, die die öffentliche Meinung widerspiegelten, nachdruckte; Diese Zeitschrift erfreute sich zu Beginn des Jahrhunderts großer Beliebtheit. Ab 1920 führte das Magazin eine groß angelegte landesweite Umfrage durch, bei der mehr als eine Million Menschen Stimmzettel per Post verschickten und sie aufforderten, ihren Lieblingskandidaten für die bevorstehenden Präsidentschaftswahlen anzugeben. Mehrere Jahre lang waren die Umfrageergebnisse des Magazins so genau, dass eine Umfrage im September die Wahl im November scheinbar irrelevant erscheinen ließ. Und wie konnte es bei einer so großen Stichprobe zu einem Fehler kommen? Doch 1936 geschah genau das: Mit großer Stimmenmehrheit (60:40) wurde der Sieg des republikanischen Kandidaten Alf Landon vorhergesagt. Landon verlor bei den Wahlen gegen einen Behinderten - Franklin D. Roosevelt – mit fast dem gleichen Ergebnis, mit dem er hätte gewinnen sollen. Die Glaubwürdigkeit des Literary Digest war so stark beschädigt, dass die Zeitschrift kurz darauf vergriffen war. Was ist passiert? Es ist ganz einfach: Bei der Digest-Umfrage wurde eine voreingenommene Stichprobe verwendet. Postkarten wurden an Personen verschickt, deren Namen aus zwei Quellen stammten: Telefonbüchern und Kfz-Zulassungslisten. Und obwohl sich diese Auswahlmethode zuvor kaum von anderen Methoden unterschieden hatte, waren die Dinge jetzt, während der Weltwirtschaftskrise von 1936, ganz anders, als sich die weniger wohlhabenden Wähler, Roosevelts wahrscheinlichster Unterstützer, es sich nicht leisten konnten, ein Telefon zu besitzen, geschweige denn Auto. Tatsächlich war die in der Digest-Umfrage verwendete Stichprobe eher auf diejenigen ausgerichtet, die am wahrscheinlichsten Republikaner sind, dennoch ist es dennoch überraschend, dass Roosevelt so gut abgeschnitten hat.

Wie kann dieses Problem gelöst werden? Kehren wir zu unserem Beispiel zurück und vergleichen wir das Beispiel in Abb. 5.1b mit dem Beispiel in Abb. 5.1c. Im letzteren Fall wird ebenfalls ein Sechstel der Grundgesamtheit für die Analyse ausgewählt, aber jeder der Hauptbevölkerungstypen ist in der Stichprobe in dem Verhältnis vertreten, in dem er in der Gesamtbevölkerung vertreten ist. Eine solche Stichprobe zeigt, dass jeder sechste amerikanische Erwachsene einer politischen Gruppe angehört, einer von sechs zwei und so weiter. Eine solche Stichprobe würde auch andere Unterschiede zwischen den Mitgliedern aufdecken, die mit der Teilnahme an einer unterschiedlichen Anzahl von Gruppen zusammenhängen könnten. Somit ist die in Abb. 5.1c dargestellte Stichprobe eine repräsentative Stichprobe für die betrachtete Grundgesamtheit.

Natürlich wird dieses Beispiel in mindestens zwei äußerst wichtigen Punkten vereinfacht. Erstens sind die meisten Populationen, die für Politikwissenschaftler von Interesse sind, vielfältiger als die dargestellte. Personen, Dokumente, Regierungen, Organisationen, Entscheidungen usw. unterscheiden sich nicht durch ein, sondern durch eine viel größere Anzahl von Merkmalen. Daher sollte die repräsentative Stichprobe so beschaffen sein jede Einer der Hauptbereiche, der sich von anderen unterschied, war entsprechend ihrem Anteil an der Gesamtsumme dargestellt. Zweitens ist die Situation, dass die tatsächliche Verteilung der Variablen oder Attribute, die wir messen möchten, nicht im Voraus bekannt ist, viel häufiger als das Gegenteil – sie wurde möglicherweise nicht in einer früheren Volkszählung gemessen. Daher muss eine repräsentative Stichprobe so gestaltet sein, dass sie die bestehende Verteilung genau widerspiegelt, auch wenn wir ihre Gültigkeit nicht direkt beurteilen können. Das Stichprobenverfahren muss über eine interne Logik verfügen, die uns davon überzeugen kann, dass die Stichprobe, wenn wir sie mit der Volkszählung vergleichen könnten, tatsächlich repräsentativ wäre.

Um die komplexe Organisation einer bestimmten Population genau widerspiegeln zu können und ein gewisses Maß an Sicherheit zu gewährleisten, dass die vorgeschlagenen Verfahren dies leisten können, greifen Forscher auf statistische Methoden zurück. Gleichzeitig wirken sie in zwei Richtungen. Zunächst entscheiden Forscher anhand bestimmter Regeln (interner Logik), welche spezifischen Objekte untersucht werden sollen und was genau in eine bestimmte Stichprobe aufgenommen werden soll. Zweitens entscheiden sie anhand sehr unterschiedlicher Regeln, wie viele Objekte ausgewählt werden sollen. Wir werden diese zahlreichen Regeln nicht im Detail untersuchen, sondern nur ihre Rolle in der politikwissenschaftlichen Forschung betrachten. Beginnen wir unsere Betrachtung mit Strategien zur Auswahl von Objekten, die eine repräsentative Stichprobe bilden.

Eine Stichprobe ist ein Datensatz, der mithilfe bestimmter Verfahren aus einer Population zur explorativen Analyse entnommen wird. Repräsentativität ist die Eigenschaft, die Idee des Ganzen in seinen Teilen wiederzugeben. Mit anderen Worten handelt es sich hierbei um die Möglichkeit, die Idee eines Teils auf das Ganze auszudehnen, das diesen Teil umfasst.

Die Repräsentativität einer Stichprobe ist ein Indikator dafür, dass die Stichprobe die Merkmale der Grundgesamtheit, zu der sie gehört, vollständig und zuverlässig widerspiegeln muss. Es kann auch als die Eigenschaft einer Stichprobe definiert werden, die Merkmale der Grundgesamtheit, die im Hinblick auf den Zweck der Studie von Bedeutung sind, möglichst vollständig darzustellen.

Nehmen wir an, dass die Gesamtbevölkerung ausschließlich aus Schülern besteht (900 Personen aus 30 Klassen, 30 Personen in jeder Klasse). Gegenstand der Studie ist die Einstellung von Schülern zum Rauchen. Eine aus 90 Schülern bestehende Stichprobe stellt die gesamte Grundgesamtheit nur viel schlechter dar als eine Stichprobe aus denselben 90 Schülern, die drei Schüler aus jeder Klasse umfassen würde. Der Hauptgrund ist die ungleiche Altersverteilung. Daher wird im ersten Fall die Repräsentativität der Stichprobe gering sein. Im zweiten Fall - hoch.

In der Soziologie sagt man, dass es die Repräsentativität einer Stichprobe und ihre Nicht-Repräsentativität gibt.

Ein Beispiel für eine nicht repräsentative Stichprobe ist ein klassischer Fall, der sich 1936 in den Vereinigten Staaten während der Präsidentschaftswahlen ereignete.

Literary Digest, das die Ergebnisse früherer Wahlen sehr erfolgreich vorhergesagt hatte, lag diesmal mit seinen Prognosen falsch, obwohl es mehrere Millionen schriftliche Fragen an Abonnenten und an Befragte verschickte, die sie aus Telefonbüchern und Autokennzeichenlisten ausgewählt hatten. Von dem Viertel der vollständig zurückgegebenen Stimmzettel wurden die Stimmen wie folgt verteilt: 57 % bevorzugten den republikanischen Kandidaten namens Alf Landon und 41 % bevorzugten den amtierenden Präsidenten, den Demokraten Franklin Roosevelt.

Tatsächlich gewann F. Roosevelt die Wahl und erhielt fast 60 % der Stimmen. Der Fehler des Literary Digest war wie folgt. Sie wollten die Repräsentativität der Stichprobe erhöhen . Und da sie wussten, dass sich die meisten ihrer Abonnenten als Republikaner identifizierten, beschlossen sie, die Stichprobe um Befragte zu erweitern, die sie aus Telefonbüchern und Autokennzeichenlisten ausgewählt hatten. Aber sie berücksichtigten nicht die bestehenden Realitäten und wählten sogar noch mehr republikanische Anhänger aus, da sich die Mittel- und Oberschicht damals Autos und Telefone leisten konnte. Und das waren überwiegend Republikaner, keine Demokraten.

Es gibt verschiedene Arten der Probenahme: einfach zufällig, seriell, typisch, mechanisch und kombiniert.

Bei der einfachen Zufallsstichprobe handelt es sich um eine zufällige Auswahl aus der Gesamtheit der zu untersuchenden Einheiten ohne System.

Die maschinelle Probenahme kommt dann zum Einsatz, wenn in der Gesamtbevölkerung Ordnung herrscht (z. B. eine bestimmte Reihenfolge von Arbeitereinheiten, Wählerlisten, Telefonnummern der Befragten, Anzahl der Wohnungen und Häuser usw.).

Eine typische Auswahl wird verwendet, wenn die gesamte Bevölkerung nach Typ in Gruppen eingeteilt werden kann. Bei der Arbeit mit der Bevölkerung können dies beispielsweise Bildungs-, Alters-, Sozialgruppen sein; bei der Untersuchung von Unternehmen – einer Branche oder einer einzelnen Organisation usw.

Die Serienauswahl ist praktisch, wenn Einheiten zu kleinen Serien oder Gruppen zusammengefasst werden. Eine solche Serie kann Chargen von Fertigprodukten, Schulklassen und anderen Gruppen sein.

Bei der kombinierten Probenahme werden alle bisherigen Probenahmearten in der einen oder anderen Kombination verwendet.

Der Begriff der Repräsentativität taucht häufig in der statistischen Berichterstattung und bei der Erstellung von Reden und Berichten auf. Es ist vielleicht kaum vorstellbar, dass Informationen jeglicher Art ohne sie dargestellt werden.

Repräsentativität – was ist das?

Die Repräsentativität spiegelt das Ausmaß wider, in dem die ausgewählten Objekte oder Teile dem Inhalt und der Bedeutung des Datensatzes entsprechen, aus dem sie ausgewählt wurden.

Andere Definitionen

Das Konzept der Repräsentativität kann in verschiedenen Kontexten entwickelt werden. Im eigentlichen Sinne ist Repräsentativität jedoch die Übereinstimmung der Merkmale und Eigenschaften ausgewählter Einheiten aus der Gesamtbevölkerung, die die Merkmale der gesamten allgemeinen Datenbank als Ganzes genau widerspiegeln.

Die Repräsentativität von Informationen wird außerdem als die Fähigkeit von Stichprobendaten definiert, die Parameter und Eigenschaften der Bevölkerung darzustellen, die aus Sicht der durchgeführten Forschung wichtig sind.

Repräsentative Stichprobe

Das Prinzip der Stichprobenziehung besteht darin, die wichtigsten auszuwählen und die Eigenschaften des gesamten Datensatzes genau wiederzugeben. Hierzu werden verschiedene Methoden eingesetzt, die es ermöglichen, genaue Ergebnisse und eine allgemeine Vorstellung zu erhalten, indem nur ausgewählte Materialien verwendet werden, die die Qualitäten aller Daten beschreiben.

Daher ist es nicht erforderlich, das gesamte Material zu untersuchen, sondern vielmehr die Repräsentativität der Stichprobe zu berücksichtigen. Was ist das? Hierbei handelt es sich um eine Auswahl einzelner Daten, um eine Vorstellung von der Gesamtmenge an Informationen zu bekommen.

Je nach Methode werden sie in probabilistische und nichtprobabilistische unterschieden. Die Wahrscheinlichkeit ist eine Stichprobe, die durch Berechnung der wichtigsten und interessantesten Daten erstellt wird, die weitere Vertreter der Gesamtbevölkerung sind. Dabei handelt es sich um eine bewusste oder zufällige Auswahl, die jedoch inhaltlich gerechtfertigt ist.

Die Nichtwahrscheinlichkeit ist eine der Arten der Zufallsauswahl, die nach dem Prinzip einer regulären Lotterie zusammengestellt wird. In diesem Fall wird die Meinung der Person, die eine solche Stichprobe erstellt, nicht berücksichtigt. Es wird ausschließlich Blindzeichnung verwendet.

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Wahrscheinlichkeitsstichproben können auch in verschiedene Typen unterteilt werden:

• Eines der einfachsten und verständlichsten Prinzipien ist die nicht repräsentative Stichprobe. Diese Methode wird beispielsweise häufig bei der Durchführung von Sozialbefragungen eingesetzt. In diesem Fall werden die Umfrageteilnehmer nicht nach bestimmten Kriterien aus der Masse ausgewählt, sondern die Informationen werden von den ersten 50 Personen eingeholt, die daran teilgenommen haben.
• Zielgerichtete Stichproben unterscheiden sich dadurch, dass sie eine Reihe von Anforderungen und Bedingungen für die Auswahl haben, aber dennoch auf dem Zufall beruhen, ohne das Ziel, gute Statistiken zu erzielen.
• Die Quotenstichprobe ist eine weitere Variante der Nichtwahrscheinlichkeitsstichprobe, die häufig zur Untersuchung großer Datenmengen verwendet wird. Es gibt viele Bedingungen und Normen, die dafür gelten. Es werden Objekte ausgewählt, die ihnen entsprechen müssen. Das heißt, am Beispiel einer Sozialumfrage können wir davon ausgehen, dass 100 Personen befragt werden, bei der Erstellung eines statistischen Berichts jedoch nur die Meinungen einer bestimmten Anzahl von Personen berücksichtigt werden, die die festgelegten Anforderungen erfüllen.

Wahrscheinlichkeitsproben

Bei Wahrscheinlichkeitsstichproben werden eine Reihe von Parametern berechnet, denen die Objekte in der Stichprobe entsprechen, und unter ihnen können auf unterschiedliche Weise genau diejenigen Fakten und Daten ausgewählt werden, die als repräsentativ für die Stichprobendaten dargestellt werden. Diese Methoden zur Berechnung der erforderlichen Daten können sein:

• Einfache Zufallsstichprobe. Es besteht darin, dass aus dem ausgewählten Segment mithilfe einer völlig zufälligen Lotteriemethode die erforderliche Datenmenge ausgewählt wird, die eine repräsentative Stichprobe darstellt.

• Systematische und zufällige Stichproben ermöglichen es, ein System zur Berechnung der erforderlichen Daten basierend auf einem zufällig ausgewählten Segment zu erstellen. Wenn also die erste Zufallszahl, die die Seriennummer der aus der Gesamtpopulation ausgewählten Daten angibt, 5 ist, können die folgenden ausgewählten Daten beispielsweise 15, 25, 35 usw. sein. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass sogar eine zufällige Auswahl auf systematischen Berechnungen der notwendigen Eingabedaten basieren kann.

Verbraucherstichprobe

Beim aussagekräftigen Sampling handelt es sich um eine Methode, bei der jedes einzelne Segment betrachtet und auf der Grundlage seiner Bewertung eine Grundgesamtheit erstellt wird, die die Merkmale und Eigenschaften der gesamten Datenbank widerspiegelt. Auf diese Weise wird eine größere Datenmenge erhoben, die den Anforderungen einer repräsentativen Stichprobe entspricht. Es ist möglich, problemlos eine Reihe von Optionen auszuwählen, die nicht in die Gesamtsumme einbezogen werden, ohne dass die Qualität der ausgewählten Daten, die die Gesamtbevölkerung darstellen, verloren geht. Auf diese Weise wird die Repräsentativität der Studienergebnisse ermittelt.

Probengröße

Nicht das letzte Problem, das angegangen werden muss, ist die Größe der Stichprobe, um repräsentativ für die Bevölkerung zu sein. Die Stichprobengröße hängt nicht immer von der Anzahl der Quellen in der Grundgesamtheit ab. Die Repräsentativität der Stichprobenpopulation hängt jedoch direkt davon ab, in wie viele Segmente das Ergebnis letztendlich unterteilt werden soll. Je mehr solcher Segmente vorhanden sind, desto mehr Daten gelangen in die effektive Stichprobe. Wenn die Ergebnisse eine allgemeine Bezeichnung erfordern und keine Einzelheiten erfordern, wird die Stichprobe entsprechend kleiner, da die Informationen, ohne ins Detail zu gehen, oberflächlicher dargestellt werden, was bedeutet, dass ihre Lesart allgemeiner ist.

Das Konzept des Repräsentativitätsbias

Der Repräsentativitätsfehler ist eine spezifische Diskrepanz zwischen den Merkmalen der Grundgesamtheit und den Stichprobendaten. Bei der Durchführung einer Stichprobenstudie ist es unmöglich, absolut genaue Daten zu erhalten, wie bei einer vollständigen Untersuchung der Gesamtbevölkerung und einer Stichprobe, die nur durch einen Teil der Informationen und Parameter repräsentiert wird, während eine detailliertere Studie nur bei der Untersuchung der gesamten Bevölkerung möglich ist. Daher sind einige Fehler und Irrtümer unvermeidlich.

Arten von Fehlern

Bei der Zusammenstellung einer repräsentativen Stichprobe können einige Fehler auftreten:

• Systematisch.
• Zufällig.
• Absichtlich.
• Unbeabsichtigt.
• Standard.
• Grenze.

Der Grund für das Auftreten zufälliger Fehler kann in der diskontinuierlichen Natur der Untersuchung der Allgemeinbevölkerung liegen. Typischerweise ist der zufällige Fehler der Repräsentativität hinsichtlich Größe und Art unbedeutend.

Systematische Fehler entstehen hingegen, wenn gegen die Regeln zur Auswahl von Daten aus der Gesamtbevölkerung verstoßen wird.

Der mittlere Fehler ist die Differenz zwischen den Durchschnittswerten der Stichprobe und der Hauptpopulation. Es kommt nicht auf die Anzahl der Einheiten in der Stichprobe an. Es ist umgekehrt proportional. Je größer das Volumen, desto kleiner ist der durchschnittliche Fehler.

Der marginale Fehler ist der größtmögliche Unterschied zwischen den Durchschnittswerten der entnommenen Stichprobe und der Gesamtpopulation. Ein solcher Fehler wird als das Maximum der wahrscheinlichen Fehler unter bestimmten Bedingungen ihres Auftretens charakterisiert.

Beabsichtigte und unbeabsichtigte Fehler der Repräsentativität

Datenverzerrungsfehler können entweder beabsichtigt oder unbeabsichtigt sein.

Die Gründe für das Auftreten vorsätzlicher Fehler liegen dann in der Herangehensweise an die Datenauswahl mithilfe der Methode der Trendermittlung. In der Phase der Vorbereitung einer Stichprobenbeobachtung und der Bildung einer repräsentativen Stichprobe entstehen unbeabsichtigte Fehler. Um solche Fehler zu vermeiden, ist es notwendig, einen guten Stichprobenrahmen für die Auswahleinheitenlisten zu erstellen. Es muss vollständig mit den Stichprobenzwecken übereinstimmen, zuverlässig sein und alle Aspekte der Studie abdecken.

Gültigkeit, Zuverlässigkeit, Repräsentativität. Fehlerberechnung

Berechnung des Repräsentativitätsfehlers (Mm) des arithmetischen Mittels (M).

Standardabweichung: Stichprobengröße (>30).

Repräsentativitätsfehler (MR) und (P): Stichprobengröße (n>30).

Wenn Sie eine Population untersuchen müssen, deren Stichprobengröße klein ist und weniger als 30 Einheiten beträgt, ist die Anzahl der Beobachtungen um eine Einheit geringer.

Die Größe des Fehlers ist direkt proportional zur Stichprobengröße. Die Repräsentativität der Informationen und die Berechnung des Grades der Möglichkeit, eine genaue Prognose zu erstellen, wird durch einen bestimmten Wert des maximalen Fehlers widergespiegelt.

Repräsentationssysteme

Bei der Beurteilung der Informationsdarstellung wird nicht nur eine repräsentative Stichprobe herangezogen, sondern auch der Informationsempfänger selbst nutzt repräsentative Systeme. Daher verarbeitet das Gehirn einige, indem es aus dem gesamten Informationsfluss eine repräsentative Stichprobe erstellt, um die bereitgestellten Daten qualitativ und schnell auszuwerten und den Kern des Problems zu verstehen. Beantworten Sie die Frage: „Repräsentativität – was ist das?“ - Auf der Skala des menschlichen Bewusstseins ist das ganz einfach. Dazu nutzt das Gehirn alles, was es kann, je nachdem, welche Informationen aus dem allgemeinen Fluss isoliert werden müssen. So unterscheiden sie:

• Das visuelle Darstellungssystem, an dem die visuellen Wahrnehmungsorgane des Auges beteiligt sind. Personen, die ein solches System häufig verwenden, werden als visuelle Lerner bezeichnet. Mit Hilfe dieses Systems verarbeitet eine Person die in Form von Bildern empfangenen Informationen.
• Auditives Repräsentationssystem. Das wichtigste genutzte Organ ist das Gehör. Die in Form von Tondateien oder Sprache bereitgestellten Informationen werden von diesem System verarbeitet. Menschen, die durch Hören Informationen besser wahrnehmen, werden auditive Lerner genannt.
• Das kinästhetische Repräsentationssystem ist die Verarbeitung des Informationsflusses durch Wahrnehmung über die olfaktorischen und taktilen Kanäle.

• Das digitale Repräsentationssystem wird zusammen mit anderen als Mittel zur Informationsaufnahme von außen genutzt. Wahrnehmung und Verständnis der empfangenen Daten.

Repräsentativität – was ist das? Eine einfache Auswahl aus einer Menge oder ein integrales Vorgehen bei der Informationsverarbeitung? Wir können definitiv sagen, dass die Repräsentativität weitgehend unsere Wahrnehmung von Datenflüssen bestimmt und dabei hilft, die gewichtigsten und bedeutendsten daraus zu isolieren.

Repräsentativität der Stichprobe

Anforderungen an die Probenahme

An die Stichprobe werden eine Reihe zwingender Anforderungen gestellt, die in erster Linie durch die Ziele und Zielsetzungen der Studie bestimmt werden. Bei der Planung eines Experiments sollten sowohl die Stichprobengröße als auch eine Reihe seiner Merkmale berücksichtigt werden. Daher ist die Anforderung in der psychologischen Forschung wichtig Gleichmäßigkeit Proben. Das bedeutet, dass ein Psychologe, der beispielsweise Jugendliche untersucht, keine Erwachsenen in dieselbe Stichprobe einbeziehen kann. Im Gegenteil geht eine nach der Methode der Altersabschnitte durchgeführte Studie grundsätzlich von der Anwesenheit von Probanden unterschiedlichen Alters aus. Gleichzeitig muss in diesem Fall auf die Homogenität der Stichprobe geachtet werden, jedoch nach anderen Kriterien, vor allem nach Alter und Geschlecht. Grundlage für die Bildung einer homogenen Stichprobe können je nach Ziel der Studie verschiedene Merkmale sein, wie z. B. Intelligenzgrad, Nationalität, Fehlen bestimmter Krankheiten etc.

In der allgemeinen Statistik gibt es ein Konzept wiederholt Und nicht repetitiv Proben, also Proben mit und ohne Rückgabe. Als Beispiel wird in der Regel die Auswahl einer aus einem Behälter entnommenen Kugel angegeben. Bei der Rückprobenahme wird jede ausgewählte Kugel wieder in den Behälter zurückgelegt und muss daher erneut ausgewählt werden. Bei einer nicht wiederholten Auswahl wird der einmal ausgewählte Ball beiseite gelegt und kann nicht mehr an der Auswahl teilnehmen. In der psychologischen Forschung findet man Analogien zu solchen Methoden zur Organisation einer Stichprobenstudie, da ein Psychologe oft dieselben Probanden mehrmals mit derselben Technik testen muss. Darüber hinaus wird der Testvorgang in diesem Fall streng genommen wiederholt. Die Stichprobe von Probanden mit völlig identischer Zusammensetzung wird bei wiederholten Studien aufgrund der funktionellen und altersbedingten Variabilität, die allen Menschen innewohnt, immer einige Unterschiede aufweisen. Aufgrund der Art des Verfahrens wird eine solche Probe wiederholt, wobei die Bedeutung des Begriffs hier offensichtlich eine andere ist als bei Bällen.

Es ist wichtig zu betonen, dass alle Anforderungen an jede Stichprobe darauf hinauslaufen, dass der Psychologe auf dieser Grundlage möglichst vollständige und unverfälschte Informationen über die Merkmale der Allgemeinbevölkerung erhalten muss, aus der diese Stichprobe entnommen wurde. Mit anderen Worten: Die Stichprobe sollte die Merkmale der untersuchten Population möglichst vollständig widerspiegeln.

Die Zusammensetzung der experimentellen Stichprobe sollte die allgemeine Bevölkerung repräsentieren (modellieren), da erwartet wird, dass die im Experiment gewonnenen Erkenntnisse anschließend auf die gesamte Bevölkerung übertragen werden. Aus diesem Grund muss die Probe eine besondere Qualität aufweisen – Repräsentativität, Dadurch können die daraus gewonnenen Erkenntnisse auf die gesamte Bevölkerung übertragen werden.

Die Repräsentativität der Stichprobe ist sehr wichtig, aus objektiven Gründen jedoch äußerst schwierig aufrechtzuerhalten. So ist es eine wohlbekannte Tatsache, dass in den 60er Jahren des 20. Jahrhunderts in den Vereinigten Staaten 70 bis 90 % aller psychologischen Studien über menschliches Verhalten an College-Studenten durchgeführt wurden, von denen die meisten studentische Psychologen waren. Bei Laboruntersuchungen an Tieren sind Ratten das häufigste Untersuchungsobjekt. Aus diesem Grund ist es kein Zufall, dass die Psychologie früher „die Wissenschaft der Studenten im zweiten Jahr und der weißen Ratten“ genannt wurde. College-Psychologiestudenten machen nur 3 % der gesamten US-Bevölkerung aus. Es ist offensichtlich, dass die Stichprobe der Studierenden als Modell, das den Anspruch erhebt, die gesamte Bevölkerung des Landes zu repräsentieren, nicht repräsentativ ist.

Vertreter Probenahme, oder, wie man auch sagt, Vertreter Eine Stichprobe ist eine Stichprobe, in der alle Hauptmerkmale der Allgemeinbevölkerung in etwa dem gleichen Verhältnis und mit der gleichen Häufigkeit vorkommen, mit der ein bestimmtes Merkmal in einer bestimmten Allgemeinbevölkerung auftritt. Mit anderen Worten: Eine repräsentative Stichprobe ist ein kleineres, aber genaues Modell der Bevölkerung, die sie widerspiegeln soll. Sofern die Stichprobe repräsentativ ist, kann vernünftigerweise davon ausgegangen werden, dass die auf der Untersuchung dieser Stichprobe beruhenden Schlussfolgerungen für die gesamte Bevölkerung gelten. Diese Ergebnisverteilung wird üblicherweise aufgerufen Generalisierbarkeit.

Im Idealfall sollte eine repräsentative Stichprobe so beschaffen sein, dass alle grundlegenden Merkmale, Merkmale, Persönlichkeitsmerkmale usw. von einem Psychologen untersucht werden. würde darin im Verhältnis zu den gleichen Merkmalen in der Gesamtbevölkerung vertreten sein. Diesen Anforderungen zufolge muss das Stichprobenverfahren über eine interne Logik verfügen, die den Forscher davon überzeugen kann, dass es im Vergleich zur Gesamtbevölkerung tatsächlich repräsentativ ist.

Bei seiner konkreten Tätigkeit verhält sich der Psychologe wie folgt: Er bildet eine Untergruppe (Stichprobe) innerhalb der Allgemeinbevölkerung, untersucht diese Stichprobe im Detail (führt experimentelle Arbeiten damit durch) und erweitert dann, sofern die Ergebnisse der statistischen Analyse dies zulassen, die Erkenntnisse an die gesamte Bevölkerung. Dies sind die Hauptphasen der Arbeit eines Psychologen mit einer Probe.

Der angehende Psychologe muss einen häufig wiederholten Fehler bedenken: Wann immer er Daten mit irgendeiner Methode und aus irgendeiner Quelle sammelt, ist er immer versucht, seine Schlussfolgerungen auf die gesamte Bevölkerung zu übertragen. Um einen solchen Fehler zu vermeiden, muss man nicht nur über gesunden Menschenverstand verfügen, sondern vor allem auch die Grundkonzepte der mathematischen Statistik gut beherrschen.

Repräsentativität der Stichprobe – Konzept und Typen. Einordnung und Merkmale der Kategorie „Repräsentativität der Stichprobe“ 2017, 2018.