Denken Sie daran, eine Studie über die Erfahrung des Autofahrens nur mit Autofahrern als Versuchspersonen durchzuführen; die Ergebnisse werden wahrscheinlich für die beabsichtigte Forschung unbrauchbar sein. Stichprobenverzerrung ist eine Form der Ungenauigkeit, die entsteht, wenn eine Forschungsstudie mit einer schlechten Auswahl der Teilnehmer durchgeführt wird. Dies kann vermieden werden, indem man die Personen konsequent nach dem Zufallsprinzip und unter verschiedenen Bedingungen auswählt.

Was ist eine Stichprobenverzerrung?

Stichprobenverzerrung oder eine verzerrte Forschungsstichprobe liegt vor, wenn Mitglieder der beabsichtigten Population in unangemessener Weise ausgewählt werden, entweder weil sie eine geringere oder höhere Wahrscheinlichkeit haben, ausgewählt zu werden.

Das bekannteste und am leichtesten verständliche Beispiel für die Verzerrung von Stichproben ist das der Wähler bei Präsidentschaftswahlen. Wenn 1.000 Wähler aus der Mittelschicht und der Arbeiterschaft befragt werden, ist die Stichprobe erheblich verzerrt, da sie nicht ausreichend diversifiziert ist, um ein vollständiges Bild zu vermitteln. Er lässt eine Reihe von demografischen Daten aus, die für eine angemessene Schlussfolgerung erforderlich sind.

Arten und Ursachen von Stichprobenverzerrungen

Das Studiendesign oder der Datenerhebungsprozess, die die Erhebung von Daten bei bestimmten Gruppen oder Personen oder unter bestimmten Bedingungen begünstigen oder benachteiligen können, sind häufige Ursachen für Stichprobenverzerrungen. Wenn Forscher Auswahlverfahren verwenden, die auf Urteilsvermögen oder Zweckmäßigkeit beruhen, und die Kriterien, die zur Auswahl der Stichproben verwendet werden, in irgendeiner Weise mit den interessierenden Variablen zusammenhängen, ist die Verzerrung der Stichprobe besonders offensichtlich.

Forscher sollten sich der folgenden häufigen Gründe für Stichprobenverzerrungen bewusst sein:

Mangelnder Erfassungsgrad der Stichprobenverzerrung

Eine der häufigsten Quellen für Stichprobenverzerrungen ist die Untererfassung, die auftritt, wenn die Forscher die Stichprobe nicht angemessen repräsentieren. Die Hauptursache für die Untererfassung ist die Unterrepräsentation der Bevölkerung oder die Verwendung von Zufallsstichproben, um Antworten ausschließlich von leicht verfügbaren Befragten zu erhalten. Bei nationalen Online-Erhebungen besteht die Gefahr der Untererfassung, da ältere Menschen und Personen mit wenig oder gar keinem Internetzugang nicht erfasst werden.

Eine repräsentative Stichprobe der Bevölkerung trägt dazu bei, genaue Umfrageergebnisse zu erhalten. Dies erfordert jedoch zusätzliche Anstrengungen, um sicherzustellen, dass die verschiedenen demografischen Gruppen nicht übersehen werden.

Beispiel für eine Verzerrung durch Untererfassung

Forscher führen eine Stichprobenerhebung in einem Einkaufszentrum durch, um herauszufinden, wie neue Verkehrsgesetze eine Stadt beeinflussen. In der Umfrage sind die folgenden Gruppen wahrscheinlich unterrepräsentiert

  • Diejenigen, die nicht gerne in Einkaufszentren gehen.
  • Diejenigen, die keinen Zugang zu Verkehrsmitteln haben, um zum Einkaufszentrum zu gelangen.
  • Diejenigen, die es vorziehen, in ein anderes Einkaufszentrum zu gehen.

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Freiwillige Antwortverzerrung

Der Selbstselektions-Bias ist eine Art freiwilliger Antwortverzerrung, bei der Personen mit bestimmten Merkmalen mit größerer Wahrscheinlichkeit als andere an einer Untersuchung teilnehmen. Dies ist der Fall, wenn sie die Kontrolle über die Teilnahme an der Studie haben. In dieser Situation sind die meisten Befragten einem Thema gegenüber voreingenommen, weil sie sich mit ihm identifizieren. Die Selbstselektion unterbricht die Logik der Studie und hat unvorhergesehene Auswirkungen. Die Neigung der Menschen, das Thema zu vermeiden, obwohl ihre Meinung wichtig ist, führt zu einer Verzerrung der freiwilligen Antworten. Infolgedessen enthalten die Umfrageergebnisse nur Personen, die eine starke Meinung zu dem Thema haben, und lassen den Rest der Bevölkerung außen vor, was zu einer überrepräsentierten Stichprobe führt.

Beispiel für Selbstselektion/freiwillige Verzerrung

Nur Personen, die sich für das Thema interessieren, rufen die Nummer an und nehmen an der Umfrage teil, was das beste Beispiel für eine freiwillige Verzerrung ist.

Überlebenswahrscheinlichkeit

Survival Bias ist eine Art von Stichprobenverzerrung, bei der der Forscher nur die Stichproben untersucht, die die Kriterien erfüllen, und diejenigen ignoriert, die dies nicht tun. Das Problem des Survivorship Bias besteht darin, dass die Ergebnisse übermäßig positiv sind und dem Forscher daher kein vollständiges Bild vermitteln. Dabei werden die Perspektiven von Faktoren, die nicht den Kriterien entsprechen, ignoriert, was zu einseitigen Ergebnissen führt. Als Folge der mangelnden Sichtbarkeit tritt ein logischer Fehler auf, und die Endergebnisse sind verzerrt.

Beispiel für eine Verzerrung der Überlebensrate

Eine Studie über den Erfolg eines Unternehmens in einem bestimmten Sektor kann Unternehmen ausschließen, die gescheitert sind und nicht mehr existieren. Die Ergebnisse können aufgrund einer Verzerrung der Überlebensrate positiv erscheinen, repräsentieren aber möglicherweise nicht den gesamten Sektor.

Verzerrung durch Nichtbeantwortung

Befragte, die sich weigern, an Umfragen teilzunehmen, und sich dafür entscheiden, nicht daran teilzunehmen, führen zu einer Non-Response-Verzerrung. Wenn ein Teil der Zielgruppe nicht in der Lage oder nicht willens ist, an einer Umfrage teilzunehmen, spricht man von Non-Response. Eine Voreingenommenheit bei der Teilnahme kann durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht werden und zu erheblichen Verzerrungen in der Forschung führen. Viele Befragte brechen die Umfrage wegen der Länge oder der Struktur der Fragen ab.

Beispiel für Non-Response-Bias

Die Befragung der Stichprobe nach sensiblen Informationen ist eine der häufigsten Ursachen für Non-Response-Bias. Viele Menschen zögern, Fragen zu ihrer Familie, ihren Finanzen, ihren sexuellen Vorlieben, ihrem Drogenkonsum und anderen persönlichen Details zu beantworten, was zu einer Verzerrung der Antworten führen kann.

Verzerrung des Rückrufs

Ein Recall Bias tritt auf, wenn sich Menschen nicht korrekt an Informationen erinnern können. Es kann nicht viel getan werden, um eine Verzerrung der Erinnerung zu vermeiden; dies ist einfach ein weiteres Problem der Datenerhebung. Erinnerungsverzerrungen sind bei Umfragen besonders häufig, da das menschliche Gedächtnis fehlerhaft ist und Menschen von Natur aus ein selektives Gedächtnis haben. Es macht keinen Unterschied, ob sich ein Mensch gut oder schlecht Dinge merken kann. Die beste Methode zur Vermeidung von Erinnerungsfehlern besteht darin, die Befragten zu befragen, wenn ihre Erinnerungen an das Ereignis noch frisch sind.

Voreingenommenheit des Beobachters

Wenn Forscher absichtlich oder unabsichtlich die Erwartungen an die Forschung beeinflussen, führen sie eine Voreingenommenheit des Beobachters ein. Dies ist der Fall, wenn ein bestimmter Satz von Statistiken ausgewählt wird oder wenn Interviewteilnehmer beeinflusst werden. Ein gutes Erhebungsdesign, über das der Forscher die volle Kontrolle hat, kann diese Verzerrung verringern.

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Wie man Stichprobenverzerrungen vermeidet

Auch wenn es unrealistisch ist, zu erwarten, dass Stichprobenverzerrungen vollständig vermieden werden können, ist es möglich, sie bis zu einem gewissen Grad zu begrenzen. Im Folgenden werden einige Hinweise zur Vermeidung von Stichprobenverzerrungen gegeben.

  • Definieren Sie den Stichprobenumfang und die Grundgesamtheit.
  • Stellen Sie sicher, dass die Zielpopulation und der Stichprobenrahmen identisch sind.
  • Beschränken Sie die Dauer der Umfrage auf ein Minimum.
  • Machen Sie das Ausfüllen von Umfragen einfach.
  • Führen Sie Folgemaßnahmen durch.
  • Die Bequemlichkeitsstichprobe ist nicht die beste Option.
  • Legen Sie die Ziele der Umfrage fest.
  • Ermöglichen Sie allen Befragten eine gleichberechtigte Teilnahme.

Korrektur und Reduzierung von Stichprobenverzerrungen

Die beiden wichtigsten Schritte bei der Planung einer Studie oder eines Experiments zur Vermeidung von Stichprobenverzerrungen sind:

  1. Vermeidung von Beurteilungen oder Zufallsstichproben
  2. sicherstellen, dass die Zielpopulation gut definiert ist und der Stichprobenrahmen so weit wie möglich auf die Zielpopulation abgestimmt ist.

Wenn begrenzte Ressourcen oder Effizienz die Stichprobenziehung aus der Gesamtpopulation einschränken, muss darauf geachtet werden, dass die zu bewertenden Statistiken nicht zwischen den ausgeschlossenen Populationen und der Gesamtpopulation abweichen. In den Sozialwissenschaften beruhen bevölkerungsrepräsentative Erhebungen häufig auf komplizierteren Stichprobenplänen als einfachen Zufallsstichproben. Bei einer typischen Haushaltsbefragung wird beispielsweise eine Stichprobe von Haushalten in zwei Stufen ausgewählt: In der ersten Stufe werden Dörfer oder Stadtteile (Cluster) ausgewählt, in der zweiten Stufe werden die Haushalte ausgewählt. Bei solch komplizierten Stichprobenplänen ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Informationen im Stichprobenrahmen korrekt verwendet werden und dass die Wahrscheinlichkeit und die Zufallsauswahl in jeder Phase des Stichprobenverfahrens angewendet und dokumentiert werden.

Lösungen für Non-Response-Bias sind viel besser bekannt und können in Ex-ante- und Ex-post-Lösungen unterteilt werden. Bei einer Reihe von Ansätzen wird mit Ex-ante-Lösungen versucht, Antwortausfälle zu vermeiden oder zu verringern (z. B. durch Tests von Schulungen oder mehrere Versuche, den Befragten zu befragen). Bei Ex-post-Lösungen wird versucht, mehr Informationen über die Nichtbeantworter zu sammeln, die dann verwendet werden, um eine Antwortwahrscheinlichkeit für verschiedene Bevölkerungsuntergruppen zu ermitteln und die Antwortdaten für den Kehrwert dieser Wahrscheinlichkeit neu zu gewichten, oder es wird eine andere Schichtung und Kalibrierung vorgenommen.

Warum geschichtete Zufallsstichproben wichtig sind

Die Verwendung von geschichteten Zufallsstichproben zur Beseitigung von Verzerrungen in Ihrer Forschung ist eine gute Möglichkeit, dies zu tun. Sie ermöglicht es den Forschern, eine gründliche Untersuchung der Grundgesamtheit durchzuführen und eine repräsentative Stichprobe zu bilden.

Wenn beispielsweise die Grundgesamtheit 5.000 Personen beträgt und für die Durchführung der Studie 100 Teilnehmer benötigt werden, sollten 50 Männer und 50 Frauen rekrutiert werden, um die demografische Verteilung angemessen zu repräsentieren. Eine geschichtete Stichprobe hilft den Forschern, Verzerrungen von vornherein zu vermeiden, indem sie das Wissen über die Stichprobenmischung verbessert.