Was ist eine Bevölkerungsstichprobe?

Populationsstichproben beziehen sich auf den Prozess, durch den eine Gruppe repräsentativer Individuen aus einer Population zum Zwecke der statistischen Analyse ausgewählt wird. Die korrekte Durchführung von Populationsstichproben ist äußerst wichtig, da Fehler zu ungültigen oder irreführenden Daten führen können. Es gibt eine Reihe von Techniken, die bei der Populationsstichprobe verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Individuen verwendet werden können, um Daten zu generieren, die wiederum verwendet werden können, um Verallgemeinerungen über eine größere Population zu machen.

Statistische Stichproben sind ein wichtiges Forschungsinstrument für eine Reihe von Disziplinen, da sie es Menschen ermöglichen, mehr über eine Population zu erfahren, ohne jedes einzelne Individuum in der Population zu untersuchen. Da die statistische Stichprobenziehung jedoch nicht jedes Individuum genau untersucht, ist sie fehleranfällig. Daher widmen viele Forscher einen erheblichen Teil ihrer Zeit der Bevölkerungsstichprobe, um sicherzustellen, dass sie einer Überprüfung durch andere Forscher und Wissenschaftler standhält.

Der erste Schritt bei der Populationsstichprobe besteht darin, die Population zu identifizieren, über die die Forscher mehr erfahren möchten. Wenn zum Beispiel jemand herausfinden möchte, wie viele Afroamerikaner Katzen haben, wissen die Forscher, dass es sich bei der untersuchten Bevölkerung um die afroamerikanische Gemeinschaft handelt. Populationsstichproben werden verwendet, um repräsentative Individuen aus dieser riesigen Gemeinschaft auszuwählen, so dass eine Schätzung des Katzenbesitzes unter anderen Mitgliedern dieser Gemeinschaft extrapoliert werden kann.

Eine der gebräuchlichsten Techniken der Bevölkerungsstichprobe ist die Zufallsstichprobe, bei der ein Forscher im Wesentlichen Namen aus einem Hut zieht. Ein Wissenschaftler kann auch Cluster-Sampling verwenden, eine Technik, bei der eine größere Population in kleinere Cluster aufgeteilt wird; mehrere dieser Cluster werden zufällig für die Untersuchung ausgewählt. Eine weitere gängige Technik ist die systematische Stichprobenziehung, bei der ein Forscher jedes n-te Individuum aus der Population auswählt, die er oder sie untersucht, um Informationen zu sammeln.

Es gibt eine Reihe anderer Permutationen dieser Stichprobentechniken, die zum Sammeln von Daten verwendet werden. Generell gilt: Je größer der Stichprobenumfang, desto besser die Ergebnisse. Was die meisten Statistiker zu vermeiden versuchen, ist ein Convenience-Sampling, bei dem eine Stichprobe von leicht zugänglichen Personen verwendet wird, anstatt eine heterogene Stichprobe einer breiteren Bevölkerung. Ein Beispiel für eine zweckmäßige Stichprobenziehung wäre die Platzierung eines Stapels von Umfragen in einer einzelnen Klinik, die Informationen über die Bevölkerung, die diese Klinik nutzt, offenbaren könnte, aber nicht unbedingt eine Reihe von Ergebnissen, die breiter interpretiert werden könnten.