Berechnen der Anzahl der benötigten Befragten

Die Populationsgröße ist die Größe der gesamten Population, die Sie darstellen möchten.

Überlegen Sie, wie groß Ihre Zielpopulation sein könnte. Wenn Sie Ihre Umfrage beispielsweise an männliche iPhone-Benutzer in Kalifornien senden, müssen Sie recherchieren, wie viele Männer insgesamt dieses Kriterium erfüllen.

Der Fehlerbereich besagt, wie viele Fehler um ein Maß herum auftreten. Es ist ein Prozentwert, der beschreibt, wie häufig die Meinungen und Verhaltensweise der befragten Stichprobengruppe wahrscheinlich von der Gesamtpopulation abweichen. Um Ihren Fehlerbereich zu berechnen, verwenden Sie unseren Fehlerbereichsrechner.

Je kleiner der Fehlerbereich ist, desto näher befinden Sie sich an der genauen Antwort bei einem angegebenen Konfidenzniveau.

Allgemein gilt: Je größer der Stichprobenumfang, desto kleiner der Fehlerbereich. Je näher der Stichprobenumfang an Ihrer Population liegt, desto repräsentativer sind wahrscheinlich Ihre Ergebnisse. Daher werden Sie feststellen, dass der empfohlene Stichprobenumfang in der Tabelle unten immer kleiner wird, je mehr die Fehlertoleranz zunimmt.

Angenommen, wir würden 400 Personen befragen, ob sie eine gute oder schlechte Meinung von Barack Obama haben, und 55 % sagen, sie hätten eine gute Meinung. Wenn wir ein Konfidenzniveau von 95 % und einen Fehlerbereich von ±5 % verwenden und diese Umfrage 100 Mal unter denselben Bedingungen wiederholen würden, würde die Beantwortung 95 von 100 Mal im Bereich zwischen 50 % und 60 % liegen.

Das Konfidenzniveau besagt, wie zuverlässig ein Maß ist. Von Forschern häufig verwendete Standardwerte sind 90 %, 95 % und 99%.

Ein Konfidenzniveau von 95 % bedeutet, dass, wenn dieselbe Umfrage 100 Mal unter denselben Bedingungen wiederholt werden würde, das Maß 95 Mal von 100 Mal im Fehlerbereich liegen würde.

Bei der Berechnung des Stichprobenumfangs verwenden Sie den z-Wert für das Konfidenzniveau. Der z-Wert ist die Anzahl der Standardabweichungen, die ein gegebener Anteil vom Mittelwert abweicht.

Die Anforderungen an den Stichprobenumfang verändert sich abhängig davon, wie viel Prozent Ihrer Stichprobe eine bestimmte Antwort auswählen. Beispiel: In einer bereits durchgeführten Umfrage haben Sie herausgefunden, dass 75 % Ihrer Kunden die Frage, ob sie mit Ihrem Produkt zufrieden sind, bejaht haben. Diese Umfrage möchten Sie nun erneut durchführen. Dazu können Sie p = 0,75 festlegen, um den benötigten Stichprobenumfang zu berechnen.

Wenn Sie eine Umfrage erstmals durchführen, empfehlen wir p = 0,5 zu verwenden, um den optimalen Stichprobenumfang zu berechnen (denn die meisten Umfragen bestehen aus mehr als einer einzigen Frage und daher ist auch mehr als ein einziger Prozentwert auszuwerten). Bei p = 0,5 erhalten Sie einen Schätzwert für den Stichprobenumfang, der weder zu konservativ noch zu ungenau ist.