Rechner für Stichprobengröße und Fehlermarge
Der „ IndiKit “-Rechner hilft Ihnen dabei, die Mindeststichprobengröße für Ihre Umfragen zu ermitteln und die Fehlermarge Ihrer Daten zu verstehen. Die Angabe der Grundgesamtheitsgröße für die Berechnung der Fehlermarge ist optional, liefert jedoch genauere Ergebnisse.
Vom Rechner verwendete Formeln
- Das Konfidenzniveau gibt an, wie sicher Sie sich Ihrer Ergebnisse sein können. Da es äußerst selten vorkommt, dass in Erhebungen zu Hilfsmaßnahmen und Entwicklungsprojekten ein anderes Konfidenzniveau als 95 % verwendet wird, gibt der Stichprobengrößenrechner von IndiKit diesen Wert automatisch ein.
- Die Fehlermarge (auch Konfidenzintervall genannt) ist der Fehlerbereich, den die Ergebnisse Ihrer Umfrage tolerieren können. Wenn Ihre Stichprobe beispielsweise eine Fehlermarge von 5 % aufweist und Ihre Umfrage ergibt, dass 63 % der Frauen ausschließlich stillen, können Sie sicher sein, dass das Ergebnis zwischen 58 % (63–5) und 68 % (63+5) liegen würde, hätten Sie alle stillenden Frauen in der betreffenden Grundgesamtheit befragt. Je geringer die von Ihnen gewählte Fehlermarge ist, desto größer muss Ihr Stichprobenumfang sein. Während die gängigste Fehlermarge bei 5 % liegt, wird bei Umfragen, die sich auf Daten konzentrieren, bei denen wahrscheinlich nur geringe Veränderungen zu verzeichnen sind (wie beispielsweise die Prävalenz von Unterernährung), oft nur eine Fehlermarge von 2–3 % verwendet.
- Die Grundgesamtheit ist die Gesamtzahl der Personen, aus der Sie Ihre Zufallsstichprobe ziehen. Dies kann beispielsweise die Gesamtzahl Ihrer Leistungsempfänger oder die Anzahl der in einem bestimmten Bezirk lebenden Frauen sein.
- Die Stichprobengröße ist die Anzahl der einzelnen Teilnehmer (oder Haushalte, Einheiten oder Ähnliches), die aus einer größeren Grundgesamtheit ausgewählt werden, um diese Grundgesamtheit in einer Studie oder Erhebung zu repräsentieren.
Weitere Informationen zur Stichprobenziehung finden Sie in der Kurzanleitung „Rapid Guide to Survey Sampling“ von IndiKit.