Stichprobensituation

Stichprobensituation bezeichnet in der Statistik den konkreten Rahmen, unter dem eine Stichprobe aus einer Grundgesamtheit entnommen wird. Wichtige Bestandteile sind die Grundgesamtheit, die Stichprobenahme, das Sampling-Frame, der Stichprobenumfang und der Zeitpunkt der Datenerhebung. Eine klare Abgrenzung der Grundgesamtheit und die Angabe des Frames sind entscheidend, da Abdeckungsfehler entstehen können, wenn Elemente fehlen oder unnötig eingeschlossen werden.

Man unterscheidet probabilistische (zufallsgesteuerte) Stichprobenverfahren, etwa einfache Zufallsstichprobe, systematische Stichprobe, Schichtenstichprobe und Klumpenstichprobe, von nicht-wahrscheinlichkeitstreuen Verfahren wie Bequemlichkeits-, Beurteilungs- oder Quotenstichprobe. Die Wahl des Verfahrens beeinflusst die Repräsentativität der Stichprobe und die Art der zulässigen Inferenz.

Der Stichprobenumfang beeinflusst die Zufallsfehler: Größere Stichproben verringern tendenziell die Unsicherheit, gehen aber mit höheren Kosten einher. Bei großen Stichproben kann die finite Population Correction relevant sein. Typische Fehlerquellen sind Auswahlverzerrung, Nonresponse und Messfehler. Gewichte können eingesetzt werden, um Unterschiede in der Stichprobe gegenüber der Grundgesamtheit zu korrigieren.

Ziel der Analyse ist oft die Schätzung von Populationsparametern (Durchschnitt, Anteil) oder das Testen von Hypothesen, wobei Konfidenzintervalle die Unsicherheit quantifizieren. Die Stichprobensituation hat zentrale Auswirkungen auf Validität, Reliabilität und Generalisierbarkeit der Ergebnisse.