Studienpopulation: Merkmale und Stichprobenverfahren

Veröffentlicht: 2022-08-18

Wie definiert man eine Studienpopulation? Forschungsstudien erfordern, dass bestimmte Gruppen Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Ergebnisse treffen. Diese Interessengruppe wird als Stichprobe bezeichnet. Die Methode zur Auswahl der Befragten wird als Stichprobenverfahren bezeichnet.

Was ist eine Studienpopulation?

Eine Studienpopulation ist eine Gruppe, die für eine Studie oder statistische Argumentation in Betracht gezogen wird. Die Studienpopulation ist nicht nur auf die menschliche Population beschränkt. Es ist eine Reihe von Aspekten, die etwas gemeinsam haben. Dies können Objekte, Tiere, Maße usw. mit vielen Merkmalen innerhalb einer Gruppe sein.

Angenommen, Sie interessieren sich für die durchschnittliche Zeit, die eine Person im Alter zwischen 30 und 35 Jahren benötigt, um sich von einem bestimmten Zustand zu erholen, nachdem sie eine bestimmte Art von Medikamenten eingenommen hat. In diesem Fall besteht die Studienpopulation aus allen Personen im Alter zwischen 30 und 35 Jahren.

Eine medizinische Studie untersucht die Ausbreitung einer bestimmten Krankheit bei streunenden Hunden in einer Stadt. Hier sind die streunenden Hunde, die zu dieser Stadt gehören, die Studienpopulation. Diese Grundgesamtheit oder Stichprobe stellt die gesamte Grundgesamtheit dar, über die Sie Schlussfolgerungen ziehen möchten.

Wie erstellt man eine Studienpopulation?

Stichproben sind eine leistungsstarke Technik, um Meinungen von einer Vielzahl von Personen zu sammeln, die aus einer bestimmten Gruppe ausgewählt wurden, um mehr über die gesamte Gruppe im Allgemeinen zu erfahren.

Damit jede Forschungsstudie effektiv ist, ist es notwendig, die Studienpopulation auszuwählen, die wirklich die gesamte Bevölkerung repräsentiert. Vor Beginn Ihrer Studie muss die Zielpopulation identifiziert und vereinbart werden. Indem Sie Ihre Probe rechtzeitig benennen und kennen, wird jegliches Feedback, das für die Studie als nutzlos erachtet wird, weitgehend eliminiert.

Wenn Ihre Umfrage darauf abzielt, die Wirksamkeit eines Produkts oder einer Dienstleistung zu verstehen, sollte die Studienpopulation die Kunden sein, die es verwendet haben oder die am besten für ihre Bedürfnisse geeignet sind und die das Produkt/die Dienstleistung verwenden werden.

Es wäre kostspielig und zeitaufwändig, Daten von der gesamten Bevölkerung Ihres Zielmarktes zu sammeln. Durch eine genaue Stichprobenziehung Ihrer Studienpopulation ist es möglich, anhand der Trends in den Ergebnissen ein wahres Bild des Zielmarktes zu erstellen.

Auswahl einer genauen Stichprobe aus der Studienpopulation

Die Entscheidung für eine geeignete Probe hängt von mehreren Schlüsselfaktoren ab.

Zunächst entscheiden Sie, welche Populationsparameter Sie schätzen möchten.
Erwarten Sie nicht, dass Schätzungen aus einer Stichprobe genau sind. Erwarten Sie immer eine Fehlerspanne, wenn Sie Annahmen treffen, die auf den Ergebnissen einer Stichprobe basieren.
Das Verständnis der Stichprobenkosten hilft uns zu bestimmen, wie genau unsere Schätzungen sein müssen.
Wissen Sie, wie variabel die Population ist, die Sie messen möchten. Es muss nicht davon ausgegangen werden, dass eine große Stichprobe erforderlich ist, wenn die Studienpopulation groß ist.
Berücksichtigen Sie die Rücklaufquote Ihrer Bevölkerung. Eine Rücklaufquote von 20 % gilt für eine Online-Forschungsstudie als „gut“.

Stichprobenmerkmale in der Studienpopulation

Die Stichprobenziehung ist ein Mechanismus, um Daten zu sammeln, ohne die gesamte Zielgruppe zu befragen.
Die Studienpopulation ist die gesamte Einheit von Personen, die Sie für Ihre Forschung in Betracht ziehen. Eine Stichprobe ist eine Teilmenge dieser Gruppe, die die Grundgesamtheit darstellt.
Die Stichprobenziehung verringert die Umfrageermüdung, da sie verwendet wird, um zu verhindern, dass Meinungsforscher zu viele Umfragen durchführen, wodurch die Rücklaufquoten erhöht werden.
Außerdem ist es viel billiger und spart mehr Zeit als die Messung der gesamten Gruppe.
Die Verfolgung der Response-Rate-Muster verschiedener Gruppen hilft bei der Bestimmung, wie viele Befragte auszuwählen sind.
Die Studie beschränkt sich nicht nur auf den ausgewählten Teil, sondern bezieht sich auf die gesamte Zielpopulation.

Stichprobenverfahren für Ihre Studienpopulation

Da Sie nun verstehen, dass Sie aufgrund verschiedener Faktoren nicht die gesamte Studienpopulation befragen können, sollten Sie eine der Stichprobenauswahlmethoden anwenden, die am besten zu Ihrer Forschungsstudie passt.

Im Allgemeinen können zwei Methoden angewendet werden: Wahrscheinlichkeitsstichprobe und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe.

Stichprobenverfahren: Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Dieses Verfahren wird verwendet, um Stichprobenobjekte aus einer Grundgesamtheit basierend auf der Wahrscheinlichkeitstheorie auszuwählen. Jeder wird in die Stichprobe aufgenommen und hat die gleiche Chance, ausgewählt zu werden. Bei dieser Art von Stichprobe gibt es keine Verzerrung. Jede Person in der Bevölkerung hat die Möglichkeit, Teil der Forschung zu sein.

Wahrscheinlichkeitsstichproben können in vier Typen eingeteilt werden:

Einfache Zufallsstichprobe: Die einfache Zufallsstichprobe ist der einfachste Weg, eine Stichprobe auszuwählen. Hier hat jedes Mitglied die gleiche Chance, Teil der Stichprobe zu sein. Die Objekte in dieser Stichprobe werden zufällig ausgewählt, und jedes Mitglied hat genau die gleiche Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.
Cluster-Sampling: Cluster-Sampling ist eine Methode, bei der die Befragten in Cluster gruppiert werden. Diese Gruppen können basierend auf Alter, Geschlecht, Standort und demografischen Parametern definiert werden.
Systematische Stichprobenziehung: Bei der systematischen Stichprobenziehung werden Individuen in gleichen Abständen aus der Population ausgewählt. Ein Startpunkt wird ausgewählt, und dann werden die Befragten in vordefinierten Stichprobenintervallen ausgewählt.
Stratifizierte Stichprobe: Die geschichtete Zufallsstichprobe ist ein Prozess, bei dem die Befragten in verschiedene, aber vordefinierte Parameter unterteilt werden. Bei dieser Methode überschneiden sich die Befragten nicht, sondern repräsentieren gemeinsam die gesamte Bevölkerung.
Stichprobenverfahren: Nicht probabilistische Stichproben

Die Stichprobenmethode ohne Wahrscheinlichkeit verwendet die Präferenz des Forschers bezüglich der Stichprobenauswahl. Diese Probenahmemethode ergibt sich hauptsächlich aus der Möglichkeit des Forschers, auf diese Probe zuzugreifen. Hier haben die Bevölkerungsmitglieder nicht die gleichen Möglichkeiten, Teil der Stichprobe zu sein.

Stichproben ohne Wahrscheinlichkeit können weiter in vier verschiedene Typen eingeteilt werden:

Convenience Sampling: Wie der Name schon sagt, stellt Convenience Sampling die Bequemlichkeit dar, mit der der Forscher den Befragten erreichen kann. Die Forscher sind nicht befugt, die Proben auszuwählen, und sie erfolgen ausschließlich aus Gründen der Nähe und nicht der Repräsentativität.
Bewusstes, kritisches oder wertendes Sampling: Bei dieser Art von Sampling beurteilt und entwickelt der Forscher seine Stichprobe anhand der Art der Studie und des Verständnisses seiner Zielgruppe. Nur Personen, die die Forschungskriterien und das endgültige Ziel erfüllen, werden ausgewählt.
Schneeballprobenahme: Wenn ein Schneeball schneller wird, sammelt er mehr Schnee um sich herum an. In ähnlicher Weise werden die Befragten beim Schneeball-Sampling beauftragt, Referenzen bereitzustellen oder Proben für die Studie zu rekrutieren, sobald ihre Teilnahme endet.
Quotenstichprobe: Die Quotenstichprobe ist eine Methode, bei der der Forscher das Privileg hat, eine Stichprobe basierend auf seinen Schichten auszuwählen. Bei dieser Methode können zwei Personen nicht unter zwei verschiedenen Bedingungen existieren.

Vor- und Nachteile der Stichprobenziehung in einer Studienpopulation

In den meisten Fällen können Wahrnehmungen der gesamten Studienpopulation nur aus vordefinierten Stichproben gewonnen werden. Dies bringt seine eigenen Vor- und Nachteile mit sich. Einige davon sind unten aufgeführt.

Vorteile

Sehr genau – geringe Fehlerwahrscheinlichkeit (bei guter Abtastung)
Von Natur aus wirtschaftlich machbar, höchst zuverlässig
Hohes Fitnessverhältnis zu verschiedenen Umfragen Weniger Zeitaufwand im Vergleich zur Befragung der gesamten Bevölkerung Reduzierter Ressourceneinsatz
Datenintensive und umfassende Eigenschaften werden auf eine größere Population angewendet. Ideal, wenn die Studienpopulation groß ist.

Nachteile

Unzureichende Proben
Möglichkeit der Voreingenommenheit
Präzisionsprobleme (bei schlechter Stichprobe)
Es ist schwierig, die typische Probe zu erhalten
Mangel an qualitativ hochwertigen Quellen
Möglichkeit Fehler zu machen.

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