Warum nicht alle befragen?
Stell dir vor: Du willst wissen, wie zufrieden die 85 Mio. Bürger:innen Deutschlands mit der Bahn sind. Alle zu befragen ist unmöglich. Stattdessen befragst du 1.000 Menschen — und ziehst Schlüsse auf alle 85 Mio. Geht das? Ja — wenn du es richtigmachst. Genau das ist die schließende Statistik.
In Statistik 1 hast du Daten beschrieben, die du schon hattest. Jetzt drehst du die Frage um: aus einem kleinen Ausschnitt (Stichprobe) Schlüsse auf das große Ganze (Grundgesamtheit) ziehen. Die wichtigste Frage dabei: Ist meine Stichprobe ein faires Bild?
Drei Bausteine, alles weitere folgtGrundgesamtheit (N): die Welt, über die du etwas wissen willst.
Stichprobe (n): die Auswahl, die du tatsächlich misst.
Repräsentativität: die Stichprobe spiegelt die Grundgesamtheit in den relevanten Merkmalen wider.
Stichprobe (n): die Auswahl, die du tatsächlich misst.
Repräsentativität: die Stichprobe spiegelt die Grundgesamtheit in den relevanten Merkmalen wider.
Warum es kein Vollerheben gibt — Beispiele
- Crash-Tests: nicht jedes Auto wird zerstört.
- Wahlprognosen: 2.000 Befragte sagen voraus, was 60 Mio. wählen.
- Medizin: Wirksamkeit eines Medikaments wird an 200 Patienten getestet, nicht an 8 Mrd. Menschen.
- Qualitätskontrolle: 50 Schrauben pro 100.000 reichen für eine Aussage.