Bias — die unsichtbare Verzerrung
Definition · Bias (Verzerrung)
Eine systematische Abweichung der Stichprobe von der Grundgesamtheit — keine zufällige Schwankung, sondern strukturelle Schieflage. Bias verschwindet nicht mit größerer Stichprobe.
Klassische Bias-Typen
| Typ | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Selection Bias | Auswahlmechanismus bevorzugt bestimmte Untergruppen | Online-Umfrage erreicht nur Internet-Nutzer |
| Non-Response Bias | Wer nicht antwortet, unterscheidet sich von Antwortenden | Unzufriedene melden sich häufiger |
| Survivorship Bias | Du siehst nur die „Überlebenden" | Erfolgreiche Startups sind sichtbar — gescheiterte nicht |
| Recall Bias | Erinnerung verzerrt | Krebspatienten erinnern sich genauer an Risikofaktoren |
| Social Desirability | Antworten in „erwünschter" Richtung | Geringe Angabe bei Alkohol-Konsum |
Berühmtes Beispiel — Literary Digest 1936: 2,4 Mio. Menschen wurden befragt (riesige Stichprobe!), wer Präsident wird. Vorhersage: Landon klar vorne. Tatsächliches Ergebnis: Roosevelt mit 61 % gewann. Warum? Die Befragten kamen aus Telefonbüchern und Auto-Registrierungen — beides Luxus 1936. Reiche wählten Landon, Arme Roosevelt. Die Stichprobe war groß, aber massiv verzerrt. Größe schlägt Bias nicht.
Wie man Bias minimiert
- Zufallsstichprobe: die einzige Methode mit Bias-Garantie (im Erwartungswert).
- Hohe Antwortrate: < 10 % Antwortrate → fast garantiert verzerrt.
- Anonymität: reduziert Social Desirability.
- Mehrere Erhebungswege: Telefon + Online + Post deckt mehr Gruppen ab.
- Gewichtung im Nachgang: wenn Stichprobe schief ist, statistisch korrigieren (Post-Stratifikation).