Stichprobenrechner – Stichprobengröße einfach berechnen

Der Stichprobenrechner von Qualtrics

Um die ideale Stichprobengröße berechnen zu können, müssen Sie zunächst die Felder des Stichprobenrechners von Qualtrics ausfüllen. Dabei wird nach dem Konfidenzniveau, der Populationsgröße und der Fehlermarge gefragt. Anschließend erhalten Sie die ideale Stichprobengröße für Ihre Umfrage:

Was bedeuten die Felder des Stichprobenrechners?

Konfidenzniveau, Fehlermarge und Populationsgröße sind essenziell, um eine Stichprobengröße berechnen zu können. Doch worum handelt es sich bei den einzelnen Werten und worauf müssen Sie dabei achten?

Konfidenzniveau

Das Konfidenzniveau beim Stichprobenrechner bestimmt, wie sicher Sie sich sind, dass die Gesamtpopulation von der berechneten Stichprobe repräsentiert wird und sich die Ergebnisse dementsprechend in der angegebenen Fehlermarge befinden.

Umso höher die im Stichprobenrechner eingesetzte Prozentzahl für das Konfidenzniveau ist, desto präziser wird Ihr Ergebnis. Dabei wird jedoch auch die benötigte Stichprobe größer werden.

Fehlermarge

Durch die Fehlermarge werden voraussichtliche Abweichungen von den Resultaten der Stichprobe zur Gesamtpopulation angegeben. Wählen Sie im Stichprobenrechner eine kleinere Fehlermarge, erhalten Sie ein genaueres Ergebnis, müssen allerdings mit einem höheren Stichprobenumfang rechnen.

Populationsgröße

Die im Stichprobenrechner angegebene Populationsgröße ist die Grundgesamtheit der zu untersuchenden Personen. Dies kann die Bevölkerung eines Landes sein, die Jahrgangsstufe einer Schule oder etwas Ähnliches. Lässt sich die Anzahl aufgrund einer größeren Studie nicht bestimmen, kann dafür ein Schätzwert eingetragen werden.

Darauf sollten Sie bei der Berechnung des Stichprobenumfangs achten

Bevor Sie den Umfang mithilfe des Stichprobenrechners ermitteln, sollten Sie die Grundlagen der Studie, der Umfrage oder der Forschung eingehend recherchieren. Denn eine zu kleine Stichprobe könnte für ungenaue Ergebnisse sorgen, die keinen tatsächlichen Mehrwert bieten oder keine statistische Signifikanz aufweisen. Dagegen kann eine zu groß berechnete Stichprobe äußerst kostenaufwendig sein und sich deswegen finanziell nicht lohnen.

Untersuchen Sie deswegen genau, um was für eine Art von Studie es sich bei Ihnen handelt, wie genau die Ergebnisse sein müssen und welche finanziellen Mittel sowie Marktforschungsinstrumente Ihnen zur Verfügung stehen.

Die Bedeutung der statistischen Signifikanz bei der Berechnung der Stichprobengröße

Die statistische Signifikanz besagt, wie hoch das Risiko ist, dass Ihre Ergebnisse per Zufall entstanden sind. Generell lässt sich sagen, dass ein größer berechneter Stichprobenumfang auch eine höhere statistische Signifikanz nach sich zieht. Allerdings spielt die statistische Signifikanz nicht unbedingt für jede Art von Umfrage und Studie eine Rolle, wie Sie an diesen Beispielen erkennen:

• Mitarbeiterbefragungen – Möchten Sie eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Mitarbeiter erhalten, sollte die Studie eine statistische Signifikanz haben. Möchten Sie lediglich Feedback und Anregungen erhalten, reicht es hingegen einen kleineren Stichprobenumfang zu berechnen.
• Marktforschungsumfrage – Da innerhalb einer Marktforschung Informationen über Zielmärkte gewonnen werden, ist hier eine höhere Genauigkeit und somit die statistische Signifikanz bedeutend.
• Bildungsumfragen – Wenn Sie in großem Maße Veränderungen an einer Bildungseinrichtung planen, sollten die Ergebnisse statistisch signifikant sein. Möchten Sie lediglich Feedback einholen, ist die statistische Signifikanz nachrangig.

So berechnen Sie den Stichprobenumfang selbst

Unser Stichprobenrechner zeigt Ihnen innerhalb kürzester Zeit den idealen Stichprobenumfang an. Der Sample Size Calculator, der nach der Standardformel die Stichprobengröße berechnet, eignet sich vor allem für kleinere und mittlere Grundgesamtheiten. Möchten Sie mehr über die Berechnung von Stichprobengrößen erfahren und die mathematischen Formeln kennenlernen, finden Sie weitere Informationen auf unserer Seite zur optimalen Berechnung von Stichprobengrößen.