Probability Sampling And Non Probability Sampling

Stell dir vor, du bist auf einem Dorffest. Überall Leute, leckeres Essen, Blasmusik. Und du hast den Auftrag, herauszufinden, welche Musikrichtung bei den Festbesuchern am besten ankommt. Du könntest jeden einzelnen fragen. Aber wer hat schon Zeit dafür? Stattdessen pickst du dir einfach die Leute raus, die dir sympathisch erscheinen oder die gerade in deiner Nähe stehen. Klingt logisch, oder? Aber Achtung, hier lauert der Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeitsauswahl und Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl! Das Dorffest ist unsere Stichprobe, die Musikvorlieben unsere Frage. Und die Art, wie wir Leute auswählen, entscheidet über die Aussagekraft unserer kleinen "Studie".

Was bedeutet das konkret?

Im Kern geht es darum: Wie valide sind die Ergebnisse, die ich erhalte, wenn ich nur einen Teil der Bevölkerung (die Stichprobe) befrage und daraus Schlüsse auf die Gesamtbevölkerung ziehe? Und hier kommen die zwei Arten der Stichprobenauswahl ins Spiel.

Wahrscheinlichkeitsauswahl: Der faire Würfel

Stell dir vor, jeder Besucher des Dorffests hat eine Losnummer. Du wirfst einen Hut voller Lose, ziehst ein paar Nummern und befragst die entsprechenden Personen. Das ist im Prinzip Wahrscheinlichkeitsauswahl. Das bedeutet, jede Person in der Grundgesamtheit (alle Festbesucher) hat eine bekannte, von Null verschiedene Chance, in die Stichprobe zu gelangen. Es gibt verschiedene Methoden:

• Einfache Zufallsstichprobe: Wie unser Los-Beispiel. Jeder hat die gleiche Chance.
• Geschichtete Stichprobe: Du teilst die Festbesucher in Gruppen ein (z.B. nach Alter oder Wohnort) und ziehst dann zufällig aus jeder Gruppe. So stellst du sicher, dass alle Gruppen in der Stichprobe vertreten sind. (Clever, oder?)
• Klumpenstichprobe: Du wählst ganze "Klumpen" aus (z.B. Tische oder Gruppen von Freunden) und befragst alle in diesem Klumpen.
• Systematische Stichprobe: Du wählst jede 10. Person, die am Fest vorbeiläuft. (Vorsicht: Kann verzerrt sein, wenn ein Muster in der Reihenfolge der Leute steckt!)

Der Vorteil? Weil du weißt, wie wahrscheinlich es war, dass eine bestimmte Person in die Stichprobe kommt, kannst du statistische Aussagen über die gesamte Bevölkerung treffen. Du kannst sagen: "Mit 95%iger Wahrscheinlichkeit bevorzugen X% der Festbesucher Blasmusik." Das ist ziemlich mächtig!

Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Der Bauch entscheidet

Zurück zum Dorffest. Du gehst herum und fragst einfach die Leute, die dir gerade über den Weg laufen oder die besonders freundlich aussehen. Oder du fragst nur deine Freunde. Das ist Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl. Hier hat nicht jede Person in der Grundgesamtheit die gleiche oder überhaupt eine bekannte Chance, in die Stichprobe zu gelangen. Deine Auswahl basiert auf Bequemlichkeit, Verfügbarkeit oder deinem persönlichen Urteil.

Es gibt verschiedene Formen:

• Gelegenheitsstichprobe: Du fragst die Leute, die gerade da sind (so wie du es anfangs gemacht hast).
• Quotenstichprobe: Du sagst dir: "Ich brauche 5 Frauen und 5 Männer." Dann suchst du so lange, bis du diese Quoten erfüllt hast.
• Beurteilungsstichprobe: Du fragst gezielt Personen, von denen du glaubst, dass sie besonders informativ sind (z.B. den Bürgermeister oder den Musikvereinsvorsitzenden).
• Schneeballstichprobe: Du befragst eine Person, und diese empfiehlt dir weitere Personen, die du befragen könntest. (Nützlich, wenn du schwer erreichbare Gruppen untersuchen willst.)

Der Nachteil? Du kannst keine allgemeingültigen Aussagen über die gesamte Bevölkerung treffen. Deine Ergebnisse sind nur für die befragten Personen gültig. Du kannst nicht sagen: "Alle Festbesucher lieben Blasmusik." Du kannst höchstens sagen: "Von den Leuten, die ich gefragt habe, mochten X% Blasmusik." (Und das ist ein großer Unterschied!)

Also, was ist besser?

Das kommt darauf an! Wahrscheinlichkeitsauswahl ist genauer und erlaubt statistische Schlussfolgerungen. Aber sie ist oft auch teurer und zeitaufwendiger. Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl ist schneller, einfacher und kostengünstiger. Aber die Ergebnisse sind weniger zuverlässig und nicht verallgemeinerbar.

Wenn du also eine wissenschaftliche Studie durchführen willst oder wichtige Entscheidungen auf der Grundlage deiner Ergebnisse treffen musst, ist Wahrscheinlichkeitsauswahl die bessere Wahl. Wenn du nur eine grobe Einschätzung brauchst oder wenig Zeit und Geld hast, kann Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl ausreichend sein. (Denk aber immer daran, die Grenzen deiner Ergebnisse zu kennen!).

Am Ende kommt es darauf an, was du erreichen willst und welche Ressourcen dir zur Verfügung stehen. Und manchmal, ganz ehrlich, reicht es auch, einfach ein paar Leute auf dem Dorffest zu fragen, ob sie Blasmusik mögen. Hauptsache, du hast Spaß!