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Versuchsplanung und Datenerhebung (Subject) / Kapitel 9 Grundbegriffe (Lesson)
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- Population bzw. Zielpopulation Unter Population bzw. Zielpopulation ("population"; "target population") versteht man die Gesamtmenge akker Untersuchungseinheiten (z.B. Personen, Verhaltensweisen, Objekte), über die im Rahmen einer Rahmen einer quantitiven epirischen Studie wissenschaftliche Aussagen getroffen werden sollen.
- Vollerhebung Unter Vollerhebung (Totalerhebung, "total populaiton survey") versteht man die Untersuchung aller Objekte einer definierten Population.
- Stichprobenerhebung Eine Stichprobenerhebung (Teilerhebung, "sample") liegt vor, wenn nur eine Auswahl von Fällen aus der Zielpopulation untersucht wird.
- Auswahl- und Interferenzpopulation Im Zusammenhang mit Stichprobenerhebung müssen drei Populationskonzepte differenziert werden: Während die Zielpopulation ("Target population") die Gesamtheit aller Objkekte meint, über die Aussagen getroffen werden sollen, umfasst die Auswahlpopulation ("frame population") die Gesamtheit aller Objekte, die prinzipiell eine Chance haben, in die Stichprobe zu gelangen. Angesichts von Stichprobenausfällen erlaubt eine konkrete Stichprobe meist keinen direkten Rückschluss auf die Auswahlpopulation, sondern nur auf eine sog. Inferenzpopulation ("inference population"), also die Gesamtheit aller Objekte, aus der die Stichprobe tatsächlich stammt.
- Repräsentativität eienr stichprobe Die Repräsentativität eienr Stichprobe ("sample representativeness") gibt an, wie gut bzw. unverzerrt die Merkmalzusammensetzung in der Stichprobe die Merkmalzusammensetzung in der Populaition widerspiegelt. Zu unterscheiden sind dabei merkmalspezifisch-repräsentative sowie global-repräsentative Stichproben.
- Merkmalsspezifisch-repräsentative Stichprobe Eine merkmalsspezifisch-repräsentative Stichprobe liegt vor, wenn die Zusammensetzung der Stichprobe hinsichtlich einiger relevanter Mekmale der Populationszusammensetzung entspricht. Dies wird typischerweise durch eine nicht-probalistische Quotenstichprobe erreicht.
- Global-repräsentative Stichprobe Eine global-repräsentative Stichprobe liegt vor, wenn die Zusammensetzung der Stichprobe in allen Mekmalen und Merkmalskombinationen der Populationszusammensetzung entspricht. Dies kann nur durch probalistische Stichprobenverfahren sichergestellt werden, sofern gleichzeitig ein Mindeststichprobenumfang eingehalten wird.
- Nicht-pronbalistische (nicht zufallsgesteuerte) Stichprobe Bei einer nicht-probabilistischen (nicht zufallsgesteuerten) Stichprobe erfolgt die Auswahl der untersuchungsobjekte willkürlich und/oder bewusst/absichtsvoll durch die Forschenden. Bei nicht-probabilistischen Stichproben ist unbekannt, welche Auswahlwahrscheinlichkeit die einzelnen Elemente der Population haben bzw. in welcher Weise und in welchem Ausmaß die Stichprobenzusammensetzung gegenüber einer Zielpopulation verzerrt ist.
- Gelegenheitsstichprobe oder Ad-hoc-Stichprobe Bei einer Gelegenheitsstichprobe oder Ad-hoc-Stichprobe ("concenience sample", "ad hoc sample", "accidental sample", "hapazard sample", "opportunistic sample"), machmal auch: anfallende/angefallene Stichprobe, werden willkürliche Personen oder Objekte für Stichprobe einer Untersuchung ausgewählt, die gerade zur Verfügung stehen oder leichzugänglich sind (z.B. öffentliche Online-Befragung, Passantenbefragung).
- Quotenstichprobe Die Stichproebenziehung nach dem Quotenverfahren ("quota sampling") setzt voraus, dass man die Populationszusammensetzung hinsichtilich einiger, für die Untersuchungsfrage wichtiger soziodemografischer Merkmale kennt. Diese Merkmalverteilung wird anand eines Quotenplams ("quota plan") dann durch bewusste bzw. systematische Auswahl von Personen oder Objekten mit bestimmten Merkmalen (oder Merkmalskombinationen) in der Stichprobe nachgebildet. Die resultierende Quotenstichprobe ("quota sample") kann als nicht-probalistische Stichprobe zwar keine globale Repräsentativität durch den Quotenplan aber merkmalsspezifische Repräsentativität (hinsichtlich der Quotenmerkmale) beanspruchen.
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- Schneeballverfahren Die Stichprobenziehung nach dem Scheeballverfahren ("snowball sampling", "chain-referal sampling", referral sampling") ist geeignet für Populationen, die für die Foschenden schwer erreichbar, deren Mitglieder untereinander jedoch gut vernetzt sind. Hierbei werden einzelne Mitglieder aus der Population gebeten, über ihre persönlichen sozialen Netzwerke weitere Untesuchspersonen zu rekrutieren. Die Schneeballstichprobe ("snowball sample") kann als nicht-probabilistische Stichprobe keine Repräsentativität beanspruchen.
- Respondent Driven Sampling Die Stichprobenziehung nach der Mehthode der Respondent Driven Sampling (RDS) stellt eine Weiterentwicklung der Schneeballstichprobe dar und ist wie deise geeignet für Populationen, die für Forschende schwer erreichbar, deren Mitglieder untereinander jedoch gut vernetzt sind. Das Respondent Driven Sampling ist wesentlich aufwändiger als das Schneeballverfahren, garantiert jedoch duch eine bessere Kontrolle der Rekrutierungswege eine höhrer Repräsentativität des Samples.
- Einfache Zufallsstichprobe Man zieht eine einfache Zufallsstichprobe ("simple random sample"), indem man aus einer vollständigen Liste aller Objekte dder finiten Zielpopulation (Auswahlrahmen "sample frame") nach einenm "blinden" statistischen Zufallsprinzip (z.B. mittels Zufallszahlen) eine Anzahl von Objekten ausählt, wobei die Auswahlwahrscheinlichkeit aller Objekte gleich groß sein müssen.
- Systematische Stichprobe Man zieht eine systematische Stichprobe ("systematic sample"), indem man ab einem definiterten Anfangspunkt jedes n-te Element der Population zieht. Die in diesem Sinne systematische Stichprobenauswahl stellt eine pragmatische Alternative zur einfachen Zufallsstichprobe dar und ist auch auf infinite Populationen anwendbar.
- Geschichtete bzw. stratifizierte Stichprobe Man zieht ein geschichtete bzw. stratifizierte Zufallsstichprobe ("stratified random sample"), indem man die Zielpopulation auf der Basis eines Merkmals oder mehrerer Merkmale in Teilpopulationen (Schichten) einteilt - pro Merkmalskombination entsteht eine Teilpopulation - und aus jeder dieser Schichten eine einfache Zufallsstichprobe entnimmt. Ziel der geschichteten zufälligen Stichprobenauswahl ist es, gegenüber der einfachen Zufallsstichprobe im Rahmen populationsbeschreibender Studien die Genauigkeit von Parameterschätzungen zu erhöhen.
- Klumpenstichprobe Man zieht eine Klumpenstichprobe ("cluster sample"), indem man aus einer in natürlicher Gruppe (Klumpen), gegliederten Population nach dem Zufallsprinzip eine ausreichende Anzahl von Klumpen auswählt und diese Klumpen dann vollständig untersucht.
- Mehrstufige Stichprobe Man zieht eine mehrstufige Zufallsstichprobe ("multi-stage random sample"), indem man zunächst eine Klumpenstichprobe mit großen Klumpen zieht (1. Ziehungsstufe). Diese Klumpen werden nciht vollständig untersucht, sondern nur in zufälligen Ausschnitten. Werden aus den Klumpen mittels einfacher Zufallsstichprobe die Untersuchungsobjekte gezogen (2. Ziehungsstufe), so liegt eine zweistufige Klumpen- bzw. Zufallsstichprobe vor ("two stage cluster/random sample"). Zieht man auf der zweiten Stufe wieder eine Klumpenstichprobe, ergibt sich durch Ziehung einer Zufallsstichprobe aus diesen Klumpen eine 3. Ziehungsstufe und somit eine dreistufige Klumpen- bzw. Zufallsstichprobe ("three stage cluster/random sample").