Forschungsmethoden der Psychologie (Fach) / Stichprobe und Population (Lektion)

Stichprobe und Population

Diese Lektion wurde von Jewelzy erstellt.

Lektion lernen

Diese Lektion ist leider nicht zum lernen freigegeben.

zurück  |  weiter 1 / 1

• Vollerhebung vs. Stichprobenerhebung Vollerhebung: alle Objekte einer Population werden untersucht (Anzahl der untersuchten Objekte: N) Stichprobenerhebung: nur ein Ausschnitt der Population wird untersucht (Anzahl der untersuchten Objekte: n)
• Wann ist eine Vollerhebung nicht möglich? Pupulation ist nicht endlich (finit), sondern unendlich (infinit) groß (z.B.: Verebreitung nationaler Stereotype in allen Ausgaben der in Deutschland - täglich - erscheinenden Tageszeitung) Population ist nur teilweise bekannt (z.B.: Erfassung des Gesundheitszustandes aller medikamentenabhängiger Frauen in der Schweiz) Art der Untersuchung beeinträchtigt oder zerstört die Population zu stark (z.B. Crashtests zur Qualitätskontrolle der gesamten Jahresproduktion eines Automobilherstellers) Untersuchung der gesamten Population ist zu aufwändig (z.B. Umfrage zum Musikgeschmack bei allen europäischen Jugendlichen zwischen 14 und 16)
• Definition: Populationsbeschreibende Untersuchungen = geben Auskunft über die Ausprägung und Verteilung von Merkmalen in Grundgesamtkeiten (Populationen) auf Basis von Stichprobendaten wichtige Frage: Ist Stichprobe repräsentativ für die Population?
• Repräsentativität Repräsentativität einer Stichprobenerhebung (= Stichprobe muss in ihrer Zusammensetzung der Population möglichst stark ähneln) wichtig, um gültige Aussagen über eine Population treffen zu können. (merkmals-)spezifische Repräsentativität: Zusammensetzung hinsichtlich einiger relevanter Merkmale entspricht der Populationszusammensetzung globale Repräsentativität: Zusammensetzung entspricht in nahezu allen Merkmalen der Populationszusammensetzung
• Ziehung einer einfachen Zufallsstichprobe - Alle Untersuchungobjekte werden vollständig und erschöpfend in einer Liste aufgezählt - Aus dieser Liste wird eine Stichprobe nach dem Zufallsprinzip ausgewählt (z.B. durch 'Auswahl nach dem Lottoprinzip', 'Auswahl mittels Zufallszahlen', 'Systematische Auswahl') - Zahl der möglichen Stichproben: C = N!/ (n!.(N-n)!) n = Länge; N = Elemente
• Probabilistische Stichprobe: Definition = liegt dann vor, wenn jedes Element der Population mit der gleichen Wahrscheinlichkeit in die Stichprobe aufgenommen werden kann. Dabei soll die Stichprobenentnahme der einzelnen Elemente unabhängig voneinander erfolgen Arten der probalistischen Stichprobe Einfache Zufallsstichprobe Geschichtete Stichprobe Klumpenstichprobe Mehrstufige Stichprobe
• Nicht-probabilistische Stichprobe = Stichproben, bei denen die Auswahlwahrscheinlichkeiten unbekannt oder unkrontrollierbar sind Verallgemeinerung der Ergebnisse von Untersuchungen an einer nicht-probabilistischen Stichprobe auf die gesamte Population ist nicht zulässig Anwendung sinnvoll, wenn Studie einen rein explorativen Charakter hat Arten der nicht-probabilistischen Stichprobe Ad-hoc Stichprobe Theoretische Stichprobe Quotenstichprobe
• Kriterien zur Qualität einer Punktschätzung Erwartungstreue: Schätzer ist dann erwartungstreu, wenn sei Erwartungswert gleich dem wahren Wert des zu schätzenden Parameters ist Konsistenz: Schätzer ist dann konsistent, wenn eine Vergrößerung des Stichprobenumfangs dazu führt, dass die Schätzung des Schätzers näher am wahren Wert des zu schätzenden Parameters liegt Effizienz Suffizienz: erschöpfend
• Methoden zur Parameterschätzung Methode der kleinsten Quadrate Momentenmethode Maximum-Likelihood-Methode
• Maximum-Likelihood-Methode = Schätzverfahren, bei dem derjenige Populationsparameter als Schätzung ausgewählt wird, gemäß dessen Verteilung die Realisierung der beobachteten Daten am plausibelsten erscheint M.-L.-Schätzungen sind nicht unbedingt erwartungstreu, allerdings effizient, konsistent und suffizient
• Intervallschätzung: Definition = es wird ein unbekannter Populationsparameter durc eine auf der Basis der Stichprobenergebnisse konstruierten Wertebreich (Konfidenzintervall) geschätzt
• Znetrales Grenzwerttheorem = Gesetzmäßigkeit die besagt, dass die Verteilung der Stichprobenmittelwerte mehrerer Stichproben mit wachsendem Stichprobenumfang einer Normalverteilung annähert. Dabei spielt es keine Rolle, welche Verteilung sie in der Grundgesamtheit haben. Der zentrale Grenzwertsatz ermöglicht es, Aussagen über die Abweichungen des Mittelwerts einer Stichprobe zu treffen, ohne die Mittelwerte anderer Stichproben heranzuziehen
• Geschichtete Stichproben Vorgang sämtliche Elemente einer Population werden in mehrere Schichten aufgeteilt Bildung der Schichten erfolgt anhand eines gemeinsamen Merkmals (z.B. SES) aus jeder entstehenden Schicht werden Teil-Stichproben nach dem Zufallsprinzip entnommen Arten der Aufteilung Beliebige Aufteilung Gleiche Aufteilung: Stichproben pro Schicht gleich groß Proportionale Aufteilung: Sp-Größe je Schicht entspricht der Schichtgröße, z.B. 35% Gymnasien, 40% Real- und 25% Hauptschulen; Sp ist selbstgewichtend und daher rechnerisch leichter handzuhaben Optimale Aufteilung: Sp-Größe pro Schicht optimiert, z.B. um gleiche Schätzgenauigkeit in den Schichten zu erreichen; Auswahl der Schichtgrößen 'nach Bedarf', d.h. nach der Genauigkeit der Stichprobenmittelwerte om dem Schichten --> Streuung des Sp-Mittelwerts reduziert sich (zusätzlich zum Schichtungseffekt) durch geeignete Auswahl der Schichtgröße; z.B. weniger Gymnasien und mehr Hauptschulen in der Stichprobe
• Klumpenstichprobe Vorgang Zielpopulation bestehend aus Klumpen (Vss) Vollständige Liste aller Klumpen Zufallszahlen bzw. Lottoprinzip bzw. systematische Auswahl Klumpenstichprobe Vorteil geringer Zeitaufwand: für die Wahl solcher Stichproben muss keine Liste mit sämtlichen Elementen der zu untersuchenden Population erstellt werden, denn Liste der fpr die Untersuchung relevanten Klumpen ist ausreichend Nachteil Elemente eines Klumpen sind sich sehr ähnlich --> führt zu einen vergrößerten Stichprobenfehler. Er ist umso größer, je homogener die Elemente innerhalb der Gruppen und je heterogener die Gruppen untereinander sind Prinzip Bei der Bildung von Klupmenstichproben ist zu beachten, dass jeder einzelne Klumpen die Population annähernd gleich gut repräsentieren soll. Im Gegensatz zu geschichteten Stichproben sollen die Klumpen einer Klumpenstichprobe in sich heterogen, untereinander aber möglichst ähnlich sein Beispiel Es soll eine Befragung zur Wohnsituation in Studentenwohnheimen in Bamberg durchgeführt werden. Dafür werden zunächst alle Bamberger Wohnheime (Klumpen) vollständig aufgezählt. Aus dieser Liste wird per Zufall eine Anzahl der zu untersuchenden Wohnheime gewählt. In der Befragung werden dann alle Studenten (Erhebungseinheiten) interviewt, die in den per Zufall ausgewählten Wohnheimen (Auswahleinheiten) wohnen.
• Mehrstufige Stichproben Vorgang 1. Ziehungsstufe: Ziehung einer zufälligen Klumpenstichprobe mit großen Klumpen Klumpen werden nicht vollständig untersucht, sondern aus ihnen wird eine Zufallsstichprobe der Untersuchungsobjekte gezogen (2. Ziehungsstufe) Beispiel Es soll eine Befragung zu Arbeitsbedingungen in Krankenhäusern durchgeführt werden. Da es schwierig ist, alle möglichen Krankenpfleger in allen Krankenhäusern Deutschlands zu befragen, soll eine mehrstufige Stichprobe gebildet werden. Hierfür wird zuerst eine vollständige Liste mit allen Krankenhäusern erstellt. Danach wird eine zufällige Auswahl von den zu untersuchenden Krankenhäusern aufgelistet und per Zufall jeweils eine Abteilung gewählt. Im Anschuss wird eine zufällige Auswahl von Krankenpflegern aus den gezogenen Abteilungen getroffen.

zurück  |  weiter 1 / 1