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Stichprobengröße für Ihre Umfrage

An wie viele Personen soll ich meine Umfrage eigentlich senden?

Warum fragen Sie „Wie viele Befragte benötige ich für meine Umfrage?“ oder „Ab wann ist eine Umfrage repräsentativ?“ wenn Sie in Wirklichkeit fragen „Wie groß muss meine Stichprobe sein, damit ich meine Population möglichst genau einschätzen kann“? Diese Konzepte sind so komplex, dass wir sie in 5 Schritte unterteilt haben. So können Sie die für Sie ideale Stichprobengröße berechnen und sicherstellen, dass die Ergebnisse Ihrer Umfrage die nötige Genauigkeit haben.

Unter Population verstehen wir die Gesamtheit der Personen, über die Sie mehr erfahren möchten (Ihre Stichprobe besteht aus den Personen aus dieser Population, die schließlich wirklich an der Umfrage teilnehmen).

Wenn Sie ein Verständnis des Zielmarkts erhalten möchten, also beispielsweise wissen möchten, wie Sie Ihre Zahnpasta in Frankreich vermarkten können, besteht Ihre Population aus den Einwohnern Frankreichs. Wenn Sie wissen möchten, wie viele Urlaubstage die Personen, die in Ihrem Zahnpasta-Unternehmen arbeiten, gerne hätten, dann sind die Mitarbeiter Ihres Zahnpasta-Unternehmens Ihre Population.

Unabhängig davon, ob es sich um ein Land oder ein Unternehmen handelt, ist der erste wichtige Schritt herauszufinden, welche Population Sie untersuchen möchten. Sobald Sie wissen, um welche Population es sich handelt, sollten sie herausfinden, aus wie vielen Personen diese Population (ungefähr) besteht. Beispielsweise leben ca. 65 Millionen Menschen in Frankreich. In Ihrem Zahnpasta-Unternehmen arbeiten vermutlich deutlich weniger Menschen.

Haben Sie die Zahl ermittelt? Okay, dann können wir weitermachen ...

Betrachten Sie diesen Schritt als Einschätzung, welches Risiko Sie eingehen möchten, dass die Antworten aus der Umfrage nicht genau stimmen, weil Sie nicht die gesamte Population befragen können. Hier sind also die beiden Fragen, die Sie beantworten sollten:

  1. Wie sicher müssen Sie sein, dass die Antworten die Ansichten Ihrer Population genau widerspiegeln?
    Das ist Ihre Fehlerspanne. Nehmen Sie also beispielsweise an, dass 90 % Ihrer Stichprobe Kaugummi mit Traubengeschmack mögen. Eine Fehlerspanne von 5 % dieser Anzahl sowohl nach oben als auch nach unten bedeutet, dass tatsächlich 85-95 % Ihrer Stichprobe Kaugummi mit Traubengeschmack mögen. 5 % ist die normale Fehlerspanne, doch je nach Umfrage sollte es eine Spanne zwischen 1 % und 10 % sein. Eine Fehlerspanne über 10 % ist nicht zu empfehlen.
  2. Wie sicher müssen Sie sich sein, dass die Stichprobe eine genaue Stichprobe Ihrer Population ist?
    Das ist Ihr Konfidenzintervall. Ein Konfidenzintervall ist die Wahrscheinlichkeit, dass die genommene Stichprobe für die gesammelten Ergebnisse von Bedeutung ist. Dies wird normalerweise wie folgt berechnet. Wenn Sie wahllos 30 weitere Stichproben aus Ihrer Population nehmen würden, wie oft würden die Ergebnisse aus Ihrer einen Stichprobe sich entscheidend von den anderen 30 Stichproben unterscheiden? Ein Konfidenzintervall von 95 % bedeutet, dass Sie in 95 % der Fälle dasselbe Ergebnis erhalten würden. 95 % ist das am häufigsten verwendete Konfidenzintervall, aber Sie könnten auch abhängig von Ihrer Umfrage ein Konfidenzintervall von 90 % oder 99 % verwenden. Ein Konfidenzintervall unter 90 % ist jedoch nicht zu empfehlen.

Wählen Sie aus dem nachfolgenden Diagramm die geschätzte Zielpopulation aus. Wählen Sie dann die entsprechende Fehlerspanne, um einzuschätzen, wie viele beendete Umfragen Sie benötigen.

Unter Verwendung der in Schritt 1 und Schritt 2 ermittelten Zahlen können Sie mithilfe des unten stehenden praktischen Diagramms bestimmen, wie groß die benötigte Stichprobe sein sollte ...

PopulationFehlerspanne 10 %Fehlerspanne 5 %Fehlerspanne 1 %Konfidenzintervall 90 %Konfidenzintervall 95 %Konfidenzintervall 99 %
100508099748088
50081218476176218286
1.00088278906215278400
10.000963704.900264370623
100.000963838,763270383660
über 1.000.000973849.513271384664

Hinweis: Dies sind nur grobe Richtlinien. Bei Populationen über 1 Million sollten Sie auf die nächsten Hundert aufrunden.

Leider nehmen nicht alle Personen, denen Sie Ihre Umfrage gesendet haben, an der Umfrage teil.

Der Prozentsatz der Personen, die auch tatsächlich an der erhaltenen Umfrage teilnehmen, wird als „Beantwortungsquote“ bezeichnet. Eine Einschätzung Ihrer Beantwortungsquote hilft Ihnen dabei, die Gesamtanzahl der Umfragen zu ermitteln, die Sie versenden müssen, um die erforderliche Anzahl an Beantwortungen zu erhalten.

Die Beantwortungsquoten sind sehr unterschiedlich und hängen von einer Reihe von Faktoren ab, wie der Beziehung zur Zielgruppe, der Umfragelänge und -komplexität, den Anreizen sowie dem Thema der Umfrage. Bei Online-Umfragen ohne vorherige Beziehung zu den Empfängern wird eine Beantwortungsquote von 20-30 % als sehr erfolgreich betrachtet. Eine Beantwortungsquote von 10-15 % ist eine eher konservative und sicherere Schätzung, falls Sie die betreffende Population noch nie befragt haben.

Teilen Sie einfach die in Schritt 3 ermittelte Anzahl durch die in Schritt 4 ermittelte Anzahl. Dies ergibt die magische Zahl.

Wenn also beispielsweise 100 Frauen, die Shampoo benutzen, an Ihrer Umfrage teilnehmen sollen und Sie annehmen, dass 10 % dieser Shampoo-Benutzerinnen, denen Sie Ihre Umfrage geschickt haben, auch tatsächlich daran teilnehmen, dann müssen Sie die Umfrage an 100/10 % Frauen senden – also 1.000!

In SurveyMonkey Audience stehen Millionen von Befragten bereit, die Ihnen gerne Antworten für Ihre wichtigen Entscheidungen geben. Die Profile aller Umfrageteilnehmer wurden mit Hunderten Datenpunkten im Bereich Demografie, Lifestyle, Beschäftigung und Geografie abgeglichen. So können Sie genau die Gruppe befragen, auf deren Feedback es Ihnen ankommt. In nur zwei Tagen kann ein Projekt gestartet, die gesamten Daten erfasst und die Ergebnisse zur Auswertung fertiggestellt werden – alles im Rahmen Ihres bestehenden SurveyMonkey-Kontos.

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Bewährte Methoden für Umfragen

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Top-Umfragetrends für 2024

Neue Forschung zu Trendthemen für 2024 und Best Practices bei Umfragen. Erkenntnisse aus den über die SurveyMonkey-Plattform erfassten Daten.