Samplingverfahren der quantitativen Forschung
Repräsentativität
Ergebnisse, die man mit Hilfe einer Stichprobe erhalten hat, kann man nur auf die Grundgesamtheit übertragen, wenn die Stichprobe repräsentativ ist. Repräsentativität bedeutet, dass die Stichprobe die Population wiederspiegelt; dass sie ihr entspricht.
Das bedeutet konkret: eine repräsentative Stichprobe besitzt die gleichen Merkmale wie die Population in gleicher Häufigkeit und Zusammensetzung.
Repräsentativ sind strenggenommen nur solche Stichproben, die per Randomisierung gezogen wurden.
Gelegenheitsstichproben
nicht-repräsentative Stichproben
Die Stichprobe wurde nicht per Zufall erzeugt. Sie sind weniger dazu geeignet allgemeine Aussagen zu treffen. Man unterscheidet:
- Gelegenheitsstichprobe: wird verwendet, wenn die Resourcen oder die Fragestellung einen anderen Zugang nicht ermöglichen. Auch das Ansprechen in der Fußgängerzone oder Anzeigen in Zeitungen erzeugen eine Gelegenheitsstichprobe
- Gefahr: die ausgewählten Probanden sind atypisch für die Gesamtpopulation.
- Schneeballprinzip: Die Probanden werden gebeten weitere mögliche Probanden zu nennen
geschichtetes Sampling
Wird auch Quota-Sampling genannt. Bei geschichteten Sampleverfahren muss der Forscher vorher bestimmen können, welche Einflussfaktoren einen Einfluss auf die abhängige Variable haben können (z.B. abhängig: Schlafdauer; Einfluss: Lärm), und wie die Verteilung in der Population bezüglich dieser Variablen ist. In der Pflegeforschung sind dies häufig die Variablen Alter, Geschlecht, Bildungsstand usw.
Ist man sich über die Verteilung der beeinflussenden Variablen bewusst, so wird mit der geschichteten Stuchprobe versucht, dieses Verhältnis auch in der Stichprobe zu erreichen.
z.B: Geld hat einen Einfluss auf den Erwerb von Medikamenten. Man findet heraus, dass in der Bevölkerung ca. 10% reiche, 70% normale und 20% arme Menschen leben. Die geschichtete Stichprobe (z.B. 1000 Probanden) muss nun diese Verhältnisse wiederspiegeln.
Zweckmäßige Stichprobe
Der Forscher hat besondere Kenntnisse über eine Population und wählt typische Fälle aus. Dies wird häufig bei Pretests durchgeführt.
Bewertung
In qualitativen Studien, in Pilotstudien und in explorativen Studien sind Gelegenheitsstichproben als unproblematisch anzusehen. In der quantitativen Forschung müssen sie jedoch kritisch betrachtet werden, weil sie nicht repräsentativ für die Zielpopulation sind.
Gelegenheitsstichproben werden aufgrund mangelnder Ressourcen, mangelnder Alternativen und leichterem Zugang gewählt. Ohne diese Art der Stichprobe wären viele Studien nicht möglich.
Zufallsstichproben
Zufallsstichproben sollten nicht mit Randomisierung verwechselt werden. Die Stichprobe wurde zwar per Zufall erhoben, dies sagt allerdings nichts aus über eine randomisierte Zuteilung zu Interventions- oder Kontrollgruppe.
einfache Zufallsstichprobe
Wesentliches Merkmal ist der Sampling-Frame (Stichprobenrahmen). Ein Rahmen kann z.B. sein: alle Studenten einer Universität, bzw. alle Studenten aller Unis in NRW.
Aus diesem Rahmen wird zufällig ausgewählt (Lotto-Prinzip). Z.B. nimmt man aus einer Liste "jeden fünften". Um eine echte Randomisierung zu erhalten, muss man allerdings auch zufällig bestimmen, ab welcher Position auf der Liste man beginnt (damit theoretisch jeder die Chance hat, der fünfte zu sein).
geschichtete randomisierte Stichprobe
Diese kombiniert die geschichtete Stichprobe mit einer Randomisierung. Man macht sich also Gedanken über die vorhanden "Schichten", und wählt aus diesen randomisiert aus.
Clusterstichprobe
Darunter versteht man die Vollerhebung in zufällig ausgewahlten Klumpen oder Clustern (Teilmengen, von denen jede die Grundgesamtheit reprasentiert). Man will beispielsweise eine Abbildung von Pflegestudenten haben (Pflegestudenten=Grundgesamtheit). Diese Grundgesamtheit setzt sich aus verschiedenen Universitäten und Studiengängen zusammen. Bei der Clusterstichprobe ist es so, dass bestimmte Merkmale (Cluster, z.B. "Pflegewissenschaft"=Cluster 1, "Pflegemanagement"=Cluster 2, "Pflegepädagogik"=Cluster 3). Aus diesen Clustern wird nun randomisiert gezogen.
Systematische Stichprobe
Man hat einen Stichprobenrahmen, und benötigt eine bestimmte Fallzahl. Die Gesamtzahl wird durch die gewünschte Fallzahl geteilt.
Beispiel: man hat 1.000 Studenten einer Uni, und benötigt eine Fallzahl von 100, so erhält man nach Division die Zahl 10.
- nicht-randomisiert: man nimmt jeden 10ten von der Liste aller Studenten
- randomisiert: man setzt den Anfangspunkt (auf der Liste) per Zufall fest, und geht dann immer 10 Schritte weiter.
Bewertung
Zufallsstichproben sind die einzige Möglichkeit eine repräsentative Menge zu erhalten. Dies bedeutet, dass jedes Element die gleiche Chance hat in die Untersuchung aufgenommen zu werden.
Zufallsstichproben ermöglichen es den Stichprobenfehler zu schätzen, d.h. den Unterschied zwischen Werten von Population und Stichprobe zu schätzen.
