Wenn Sie eine Umfrage oder einen Test durchführen, wie viele Beantwortungen benötigen Sie für Ihre Daten, um eine „statistisch gültige Stichprobengröße“ zu erhalten? Das ist oft ein schwer zu erreichendes Ziel, aber ohne gültige Daten können Sie Ihren Testergebnissen nicht trauen.
Warum ist das wichtig? Ein großer Teil des Grundes für die überraschenden Ergebnisse der US-Präsidentschaftswahlen 2016 wurde durch schlecht durchgeführte Meinungsforschung verursacht. Am 8.11.2016 sah Princeton Frau Clinton mit 99 % als „todsicher“ an. Hier sind einige der Vorhersagen der anderen Umfragen.
Als Vermarkter haben wir in der Regel nicht die Komplexität, die Ergebnisse von etwas so Polarisierendem wie der letztjährigen Wahl vorherzusagen, aber das Sammeln von genauen Daten ist wichtig für wichtige Marketingentscheidungen, die sich aus Aktivitäten wie:
- Durchführung eines Marken-Audits
- Messung der Kundentreue
- Marktbefragung zur Bewertung eines neuen Markennamens
(Qlutch kann Sie bei jedem dieser Schritte begleiten. Erstellen Sie hier Ihr kostenloses Konto.)
Statistisch gültige Kriterien für die Stichprobengröße
Wenn Sie die statistische Gültigkeit Ihrer Daten bestimmen, müssen Sie vier Kriterien berücksichtigen.
- Bevölkerung: Die Reichweite oder Gesamtzahl der Personen, auf die Sie die Daten anwenden wollen. Die Größe Ihrer Grundgesamtheit hängt von Ihren Ressourcen, Ihrem Budget und der Erhebungsmethode ab.
- Wahrscheinlichkeit oder Prozentsatz: Der Prozentsatz der Personen, von denen Sie erwarten, dass sie auf Ihre Umfrage oder Kampagne antworten.
- Zuversicht: Wie sicher müssen Sie sein, dass Ihre Daten korrekt sind. Als Prozentsatz ausgedrückt, ist der typische Wert 95% oder 0,95.
- Fehlermarge oder Konfidenzintervall: Der Betrag der Schwankung oder des potenziellen Fehlers, den Sie akzeptieren. Dies ist der „+/-„-Wert, den Sie in Medienumfragen sehen. Je kleiner der Prozentsatz, desto größer muss die Stichprobe sein.
Wenn beispielsweise 45 % der Befragten eine bestimmte Antwort wählen und Sie eine Fehlermarge von 5 % (+/- 5) haben, können Sie davon ausgehen, dass 40 % bis 50 % der Gesamtbevölkerung die gleiche Antwort wählen werden.
Rechner für den Stichprobenumfang
Wenn Sie herausfinden möchten, wie viele Teilnehmer Sie für einen A/B-Test benötigen, sollten Sie sich dieses Tool für den Stichprobenumfang ansehen, das Ihnen sagt, wie viele Besucher Sie bei verschiedenen Konversionsraten für verschiedene gewünschte Konfidenzniveaus benötigen.
Hier finden Sie einen Rechner für den Stichprobenumfang von Survey Monkey und einen detaillierteren Rechner für den Stichprobenumfang mit verschiedenen Konfidenzintervallen und Fehlermargenschätzungen.