Probability Sampling And Non Probability Sampling
Okay, Leute, mal ehrlich! Wer von euch hat schon mal eine Umfrage beantwortet? Vermutlich die Hälfte, oder? Und wer hat sich dabei gefragt: "Wie wählen die mich eigentlich aus?" Ja, genau darum geht's heute: Stichproben! Klingt öde? Wartet ab! Wir reden über Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Lasst uns das Ganze mal ein bisschen aufdröseln, mit einem Augenzwinkern versteht sich!
Wahrscheinlichkeitsstichproben: Der heilige Gral?
Wahrscheinlichkeitsstichproben sind angeblich das Nonplusultra. Warum? Weil jede(r) in der Grundgesamtheit die gleiche Chance haben soll, ausgewählt zu werden. Klingt fair, oder? Denkt an eine Lotterie. Jeder Lottoschein hat die gleiche Chance auf den Jackpot. Im Prinzip ist das hier auch so. Methoden wie die einfache Zufallsstichprobe, die geschichtete Stichprobe oder die Klumpenstichprobe fallen hierunter. Alles sehr wissenschaftlich und akkurat, sagt man. Aber ist es wirklich so perfekt?
Ich sage: Nicht immer! Stell dir vor, du willst herausfinden, was die Deutschen über Bratwurst denken. Eine schöne, zufällige Stichprobe über ganz Deutschland...toll. Aber was, wenn du hauptsächlich Leute aus Berlin erreichst, die sowieso alles anders sehen? Oder was, wenn du nur Rentner am Telefon hast? Das Ergebnis ist verzerrt! Autsch! Vielleicht ist der "heilige Gral" gar nicht so heilig, wie alle tun.
Zufall ist manchmal unpraktisch!
Und dann ist da noch die Sache mit dem Aufwand. Eine wirklich repräsentative Zufallsstichprobe zu ziehen, kostet Zeit und Geld. Viel Zeit und viel Geld! Wer hat das schon? Kleine Unternehmen? Ehrenamtliche Vereine? Eher nicht. Und mal ehrlich, manchmal ist das Ergebnis den Aufwand einfach nicht wert. Unpopuläre Meinung: Zufall kann auch einfach nur lästig sein!
Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben: Die dunkle Seite der Macht?
Jetzt kommen wir zu den Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Hier wird’s spannend (und vielleicht ein bisschen kontrovers). Hier hat eben nicht jede(r) die gleiche Chance. Manchmal sucht man sich die Leute bewusst aus. Methoden wie die gezielte Auswahl, die Schneeballstichprobe oder die Quotenauswahl sind hier zuhause. Das klingt ja fast schon nach Manipulation, oder?
Moment mal! Nicht so schnell! Ich behaupte: Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben sind oft unterschätzt! Stell dir vor, du willst herausfinden, wie Influencer über neue Beauty-Produkte denken. Machst du dann eine Zufallsstichprobe aller Deutschen? Wohl kaum! Du suchst gezielt Influencer, die sich mit Beauty auskennen. Macht Sinn, oder? Oder du möchtest herausfinden, wie Obdachlose bestimmte Hilfsangebote bewerten. Eine Schneeballstichprobe (du fragst einen Obdachlosen, ob er andere kennt) ist da viel effektiver als eine Zufallsstichprobe.
Manchmal ist "gezielt" besser als "zufällig"!
Ja, ich weiß, das Ergebnis ist nicht "statistisch repräsentativ". Aber ist das immer schlimm? Manchmal geht es doch darum, tiefe Einblicke zu gewinnen, Trends zu erkennen, oder spezifische Zielgruppen zu verstehen. Und dafür sind Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben oft Gold wert. Unpopuläre Meinung: Manchmal ist es besser, sich die richtigen Leute zu suchen, als auf den Zufall zu vertrauen!
Ich sage ja nicht, dass Wahrscheinlichkeitsstichproben überflüssig sind. Aber ich sage, dass Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben oft zu Unrecht verteufelt werden. Es kommt eben immer auf die Fragestellung an!
Also, das nächste Mal, wenn du eine Umfrage beantwortest, denk darüber nach, wie du ausgewählt wurdest. War es der Zufall? Oder steckt mehr dahinter? Vielleicht wirst du feststellen, dass die "dunkle Seite der Macht" gar nicht so dunkel ist, wie alle sagen. Und vielleicht, nur vielleicht, ist meine unpopuläre Meinung gar nicht so unpopulär, wie ich dachte. Wer stimmt mir zu?
Und jetzt entschuldigt mich, ich muss dringend eine Bratwurst essen! (Und vielleicht eine kleine, nicht-repräsentative Umfrage unter meinen Freunden starten, wie sie schmeckt… rein interessehalber, natürlich!).
