Welchen Prozentsatz der Bevölkerung benötigen Sie in einer repräsentativen Probe?

Technisch gesehen erfordert eine repräsentative Stichprobe nur den Prozentsatz der statistischen Population, der erforderlich ist, um die untersuchte oder analysierte Qualität oder Eigenschaft so genau wie möglich zu replizieren. Beispielsweise kann bei einer Bevölkerung von 1.000 Personen, die aus 600 Männern und 400 Frauen besteht, die für eine Analyse der Kauftrends nach Geschlecht verwendet werden, eine repräsentative Stichprobe aus nur fünf Mitgliedern, drei Männern und zwei Frauen oder 0,5 Prozent der Bevölkerung bestehen Population. Obwohl diese Stichprobe nominell repräsentativ für die größere Population ist, führt sie wahrscheinlich zu einem hohen Grad an Stichprobenfehlern, wenn Rückschlüsse auf die größere Population gezogen werden, da sie so klein ist.

Ein Stichprobenfehler ist eine unvermeidbare Folge der Verwendung von Stichproben zur Analyse einer größeren Gruppe. Das Abrufen von Daten von ihnen ist ein Prozess, der von Natur aus begrenzt und unvollständig ist. Da dies jedoch aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit von Ressourcen so häufig erforderlich ist, wenden Wirtschaftsanalysten Methoden an, mit denen Stichprobenfehler auf statistisch vernachlässigbare Werte reduziert werden können. Während repräsentative Stichproben eine der effektivsten Methoden zur Fehlerreduzierung sind, reicht es oft nicht aus, dies selbst ausreichend zu tun.

Eine Strategie in Kombination mit einer repräsentativen Stichprobe besteht darin, sicherzustellen, dass die Stichprobe groß genug ist, um Fehler optimal zu reduzieren. Und während im Allgemeinen je größer die Untergruppe ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Fehler verringert wird, wird die Verringerung an einem bestimmten Punkt so minimal, dass sie den zusätzlichen Aufwand, der erforderlich ist, um die Stichprobe größer zu machen, nicht rechtfertigt.

Ebenso wie die Verwendung einer technisch repräsentativen, aber winzigen Stichprobe nicht ausreicht, um den Stichprobenfehler allein zu reduzieren, kann die einfache Auswahl einer großen Gruppe ohne Berücksichtigung der Darstellung zu noch fehlerhafteren Ergebnissen führen als die Verwendung der kleinen repräsentativen Stichprobe. Zurück zum obigen Beispiel: Eine Gruppe von 600 Männern ist für sich genommen statistisch unbrauchbar, wenn geschlechtsspezifische Unterschiede bei Kauftrends analysiert werden.

Überraschenderweise hat die Stichprobenfraktion sehr wenig mit dem Fehler der Ergebnisse zu tun, wenn eine Zufallsstichprobe verwendet wird. Die Hauptdeterminante für den Fehler ist die absolute Stichprobengröße, nicht die Stichprobengröße im Verhältnis zur Populationsgröße.