Verfälschte Stichproben

Question 1

Welche Arten verfälschter Stichproben haben wir besprochen?

Answer 1

• Selektive Stichproben
• Nonsampling Errors
• Stichprobenziehen nach Ergebnis

Question 2

Was ist das Problem bei selektiven Stichproben?

Answer 2

Trotz geeigneter Datenerhebung ist die Stichprobe nicht repräsentativ für die Population weil Subgruppen fehlen oder unterrepräsentiert sind.

Bsp.: Nichtrepräsentative Rücklaufquoten bei Fragebögen

Bestimmte Altersgruppen beeinflussen den MW z.B. mehr oder weniger.

Question 3

Selektive Stichproben

Welche Lösungen gibt es für das Problem?

Answer 3

• Aussagen nur für Subgruppen treffen
• gewichtete Mittelwerte

Aussagen für Subgruppen: meist am besten, kann man auch vorher schon mit geschichteten SP
Gewichtete MW: man hat den MW einzelner Subgruppen, möchte aber MW für Population angeben –> Gewicht abhängig von Anteil in Population, nicht wie man sie gefunden hat

Question 4

Selektive Stichproben

Was ist ein schwieriger zu erkennendes Problem als fehlende Subgruppen?

Answer 4

Vergleich von überlappenden aber nicht identischen Datensätzen

z.B. Tierkreiszichen und Interesse am Bauen

Question 5

Was ist der Nonsampling Error?

Answer 5

Systematisches Auslassen der Datenerhebung an Subgruppen.

z.B. Lebenszeit in verschiedenen Berufen

Man begeht einen Fehler, weil man irgendwas nicht mit einbezieht –> falsche Schlussfolgerungen möglich, da bestimmte Personen weggelassen werden, z.B. wenn keine Zufallsziehung, sondern nur “Problemgruppen”/Daten die anfallen.

Question 6

Was ist Stichprobenziehen nach “Ergebnis”?

Answer 6

Stichproben werden nach einem zu untersuchenden Merkmal/der AV mit gleichen Anteilen zusammengestellt (obwohl das Merkmal in der Population nicht gleichverteilt vorkommt).

Bsp.: Zusammenhang Rauchen und Lungenkrebs

Selektive Zufallsstichproben nach UV ist nicht so Problematisch wie nach Ergebnis.