Stichprobenrechner
Die erforderliche Stichprobengrößere, um einen Anteil oder Mittelwert zu einem beliebigen Konfidenzniveau und einer beliebigen Fehlermarge zu schätzen.
n = z²·p̂(1−p̂) / E² = 1.960²·0.5·0.500 / 0.05² ≈ 384.1
Wie viele Umfrageteilnehmer, Kunden oder Messungen benötigen Sie? Dieser Rechner ermittelt den erforderlichen Mindeststichprobenumfang, um einen Anteilswert oder Mittelwert einer Grundgesamtheit innerhalb einer angestrebten Fehlermarge bei einem gewählten Konfidenzniveau zu schätzen – und wendet die Endlichkeitskorrektur an, wenn N bekannt ist.
Die Formeln
Anteilswert: n = z² · p̂ · (1 − p̂) / E². p̂ ist Ihre beste Schätzung des tatsächlichen Anteils (verwenden Sie 0,5 für die konservativste Schätzung – das größte erforderliche n). E ist die halbe Breite des Konfidenzintervalls, die Sie akzeptieren.
Mittelwert: n = (z · σ / E)². σ ist die Standardabweichung der Grundgesamtheit (verwenden Sie eine Pilotstudie oder Fachwissen zur Schätzung). E ist die halbe Breite des Intervalls um den Mittelwert.
Endlichkeitskorrektur (Anteile): n_adj = n / (1 + (n − 1)/N), wobei N die Größe der Grundgesamtheit ist. Verringert n signifikant, wenn n sich N annähert.
Praxisbeispiel – Umfragedesign
Sie möchten den Anteil der Wähler, die einen Kandidaten unterstützen, auf ±3 Prozentpunkte genau bei einem Konfidenzniveau von 95% schätzen.
z = 1,96, E = 0,03, p̂ = 0,5 (Worst-Case-Szenario).
n = 1,96² · 0,5 · 0,5 / 0,03² = 3,8416 · 0,25 / 0,0009 ≈ 1067.
Halbiert man die Fehlermarge auf ±1,5 Pp., vervierfacht sich n auf ≈ 4269. Präzision ist kostspielig.
Praxisbeispiel – Qualitätskontrolle
Schätzung des Durchschnittsgewichts von Chipstüten auf ±2 g genau bei 99% Konfidenz. Historisches σ = 8 g.
z = 2,576, n = (2,576 · 8 / 2)² = 10,304² ≈ 106.
Wenn σ unbekannt ist, verwendet die Formel z; die tatsächliche Studie nutzt dann t. Für n > 30 ist der Unterschied gering; bei kleineren Testläufen sollte der Wert als Sicherheitsmarge um ca. 10–15% erhöht werden.
Zusammenspiel von Präzision und Konfidenz
Die Vervierfachung der Konfidenzbreite hat keine fixen Kosten; die Verdoppelung der Präzision (Halbierung von E) vervierfacht immer n.
Die Fehlermarge skaliert mit 1/√n. Der Übergang von n = 400 zu n = 1600 halbiert die Marge.
Wenn der wahre p̂ nahe bei 0 oder 1 liegt, ist das erforderliche n kleiner als im Worst-Case-Szenario von p̂ = 0,5 – aber sofern Sie sich bei p̂ nicht sicher sind, verwenden Sie sicherheitshalber 0,5.
Häufige Fallstricke
Ignorieren von Non-Response: Wenn 60% der kontaktierten Personen antworten, müssen Sie 1067 / 0,6 ≈ 1779 Personen kontaktieren, um 1067 Antworten zu erhalten.
Stratifizierte oder Cluster-Designs erfordern einen Designeffekt-Multiplikator (DEFF), oft 1,2–2,0, zusätzlich zum n für eine einfache Zufallsstichprobe.
Mehrere Subgruppen-Schätzungen benötigen jeweils ihr eigenes n. Eine nationale Umfrage mit N = 1067 kann insgesamt ±3 Pp. aufweisen, aber ±10 Pp. für eine 100-köpfige Untergruppe.
Vergessen der Endlichkeitskorrektur (FPC), wenn N im Verhältnis zu n klein ist. Eine Stichprobe von 400 aus 1000 erfordert nur n_adj ≈ 286.
Häufig gestellte Fragen
Warum wird standardmäÙig pÌ‚ = 0,5 verwendet?
Weil pÌ‚(1−pÌ‚) bei 0,25 ein Maximum erreicht, wenn pÌ‚ = 0,5. Dies ist das gröÙte mögliche n, das Sie benötigen würden, sodass unabhängig vom wahren Anteil eine ausreichende Genauigkeit gewährleistet ist.
Fehlermarge in Prozentpunkten vs. Prozentsatz?
±3 Prozentpunkte bedeuten, dass das Intervall eine halbe Breite von 0,03 in Proportionseinheiten hat. Geben Sie nicht 3, sondern 0,03 ein.
Wie plane ich stattdessen den Hypothesentest?
Dazu wird die POWER-Analyse verwendet: Sie geben die EffektgröÑe an, die Sie erkennen möchten, α und 1 − β (POWER). Es ist eine andere Formel. Auf Anfrage können wir einen Power-Rechner hinzufügen.
Berücksichtigt dies den Designeffekt?
Nein, es ist die Formel für einfache Zufallsstichproben. Multiplizieren Sie sie mit Ihrem DEFF, wenn Sie ein gruppiertes Design haben.
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