http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Stichprobenauswahl 2026-04-17T05:30:17Z Versionsgeschichte dieser Seite in eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden MediaWiki 1.38.2 http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=5358&oldid=prev 2021-12-13T20:40:30Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 13. Dezember 2021, 22:40 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l6">Zeile 6:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 6:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der Stichprobenselektion kann eine nicht-repräsentative Stichprobe zu Verzerrungen führen. Anhand des Auswahlprozederes lassen sich Stichproben dementsprechend in [[probabilistische Stichproben|probabilistische]] und [[nicht-probabilistische Stichproben|nicht-probablistische]] unterteilen. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der Stichprobenselektion kann eine nicht-repräsentative Stichprobe zu Verzerrungen führen. Anhand des Auswahlprozederes lassen sich Stichproben dementsprechend in [[probabilistische Stichproben|probabilistische]] und [[nicht-probabilistische Stichproben|nicht-probablistische]] unterteilen. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:SP-Auswahl.png|150px|zentriert]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:SP-Auswahl.png|150px|zentriert<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Stichprobenauswahl|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Stichprobenauswahl</ins>]]</div></td></tr> </table>

Elisa http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=2118&oldid=prev 2015-07-17T11:52:32Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 17. Juli 2015, 13:52 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Stichprobenauswahl</del>|Stichproben}}</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Stichproben</ins>|Stichproben}}</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie Mittelwert und [https://de.wikipedia.org/wiki/Streuung_%28Statistik%29 Streuwert]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie Mittelwert und [https://de.wikipedia.org/wiki/Streuung_%28Statistik%29 Streuwert]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td></tr> </table>

Diana http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=2106&oldid=prev 2015-07-17T11:44:31Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 17. Juli 2015, 13:44 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie Mittelwert und <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[</del>[https://de.wikipedia.org/wiki/Streuung_%28Statistik%29 Streuwert<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">]</del>]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie Mittelwert und [https://de.wikipedia.org/wiki/Streuung_%28Statistik%29 Streuwert]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der operationalen Definition liegt eine '''Falschzuordnung''' vor, wenn durch die Operationalisierung und eventuell damit verbundene Messung zu viele (Überfassung) oder zu wenige (Unterfassung) Individuen erfasst werden, sodass die Studienpopulation nicht der Zielpopulation entspricht: Es muss also wie üblich die Validität der Operationalisierung und Reliabilität der Messung berücksichtigt werden, da diese zu Verzerrungen führen können. Eine Beispiel für die Falschzuordnung durch eine unreliable Messung wäre, wenn in einer Studie „Depressive Menschen“ die Ziel-Population darstellen und diese Gruppe operational als „Menschen mit der Diagnose schwerer depressiver Symptome“ definiert wird: da jedes Diagnoseinstrument eine begrenzte Reliabilität aufweist, werden manche eigentlich „schwer depressive“ Menschen nicht erfasst werden (Unterfassung) und manche eigentlich „mittelschwer depressive“ Menschen als zur Population gehörig erfasst werden (Überfassung). Ein Beispiel für eine Operationalisierungsproblem liegt vor, wenn z.B. „gebährfähige Frauen“ die Population des Interesses darstellen: eine umsetzbare Operationalisierung könnte z.B. sein „Frauen zwischen 14- 40 Jahren“. Nun können aber Frauen unter 14 oder über 40 durchaus noch gebährfähig sein, und es kann auch Frauen geben, die zwischen 14 und 40 Jahren alt sind, aber nicht/nicht mehr gebährfähig sind. Die pragmatische Operationalisierung selbst führt hier zu einer möglichen Unter-/ bzw. Überfassung. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der operationalen Definition liegt eine '''Falschzuordnung''' vor, wenn durch die Operationalisierung und eventuell damit verbundene Messung zu viele (Überfassung) oder zu wenige (Unterfassung) Individuen erfasst werden, sodass die Studienpopulation nicht der Zielpopulation entspricht: Es muss also wie üblich die Validität der Operationalisierung und Reliabilität der Messung berücksichtigt werden, da diese zu Verzerrungen führen können. Eine Beispiel für die Falschzuordnung durch eine unreliable Messung wäre, wenn in einer Studie „Depressive Menschen“ die Ziel-Population darstellen und diese Gruppe operational als „Menschen mit der Diagnose schwerer depressiver Symptome“ definiert wird: da jedes Diagnoseinstrument eine begrenzte Reliabilität aufweist, werden manche eigentlich „schwer depressive“ Menschen nicht erfasst werden (Unterfassung) und manche eigentlich „mittelschwer depressive“ Menschen als zur Population gehörig erfasst werden (Überfassung). Ein Beispiel für eine Operationalisierungsproblem liegt vor, wenn z.B. „gebährfähige Frauen“ die Population des Interesses darstellen: eine umsetzbare Operationalisierung könnte z.B. sein „Frauen zwischen 14- 40 Jahren“. Nun können aber Frauen unter 14 oder über 40 durchaus noch gebährfähig sein, und es kann auch Frauen geben, die zwischen 14 und 40 Jahren alt sind, aber nicht/nicht mehr gebährfähig sind. Die pragmatische Operationalisierung selbst führt hier zu einer möglichen Unter-/ bzw. Überfassung. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> </table>

Diana http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=2105&oldid=prev 2015-07-17T11:44:17Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 17. Juli 2015, 13:44 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[</del>Mittelwert<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">]] </del>und [[Streuwert]]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie Mittelwert und [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">https://de.wikipedia.org/wiki/Streuung_%28Statistik%29 </ins>Streuwert]]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der operationalen Definition liegt eine '''Falschzuordnung''' vor, wenn durch die Operationalisierung und eventuell damit verbundene Messung zu viele (Überfassung) oder zu wenige (Unterfassung) Individuen erfasst werden, sodass die Studienpopulation nicht der Zielpopulation entspricht: Es muss also wie üblich die Validität der Operationalisierung und Reliabilität der Messung berücksichtigt werden, da diese zu Verzerrungen führen können. Eine Beispiel für die Falschzuordnung durch eine unreliable Messung wäre, wenn in einer Studie „Depressive Menschen“ die Ziel-Population darstellen und diese Gruppe operational als „Menschen mit der Diagnose schwerer depressiver Symptome“ definiert wird: da jedes Diagnoseinstrument eine begrenzte Reliabilität aufweist, werden manche eigentlich „schwer depressive“ Menschen nicht erfasst werden (Unterfassung) und manche eigentlich „mittelschwer depressive“ Menschen als zur Population gehörig erfasst werden (Überfassung). Ein Beispiel für eine Operationalisierungsproblem liegt vor, wenn z.B. „gebährfähige Frauen“ die Population des Interesses darstellen: eine umsetzbare Operationalisierung könnte z.B. sein „Frauen zwischen 14- 40 Jahren“. Nun können aber Frauen unter 14 oder über 40 durchaus noch gebährfähig sein, und es kann auch Frauen geben, die zwischen 14 und 40 Jahren alt sind, aber nicht/nicht mehr gebährfähig sind. Die pragmatische Operationalisierung selbst führt hier zu einer möglichen Unter-/ bzw. Überfassung. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der operationalen Definition liegt eine '''Falschzuordnung''' vor, wenn durch die Operationalisierung und eventuell damit verbundene Messung zu viele (Überfassung) oder zu wenige (Unterfassung) Individuen erfasst werden, sodass die Studienpopulation nicht der Zielpopulation entspricht: Es muss also wie üblich die Validität der Operationalisierung und Reliabilität der Messung berücksichtigt werden, da diese zu Verzerrungen führen können. Eine Beispiel für die Falschzuordnung durch eine unreliable Messung wäre, wenn in einer Studie „Depressive Menschen“ die Ziel-Population darstellen und diese Gruppe operational als „Menschen mit der Diagnose schwerer depressiver Symptome“ definiert wird: da jedes Diagnoseinstrument eine begrenzte Reliabilität aufweist, werden manche eigentlich „schwer depressive“ Menschen nicht erfasst werden (Unterfassung) und manche eigentlich „mittelschwer depressive“ Menschen als zur Population gehörig erfasst werden (Überfassung). Ein Beispiel für eine Operationalisierungsproblem liegt vor, wenn z.B. „gebährfähige Frauen“ die Population des Interesses darstellen: eine umsetzbare Operationalisierung könnte z.B. sein „Frauen zwischen 14- 40 Jahren“. Nun können aber Frauen unter 14 oder über 40 durchaus noch gebährfähig sein, und es kann auch Frauen geben, die zwischen 14 und 40 Jahren alt sind, aber nicht/nicht mehr gebährfähig sind. Die pragmatische Operationalisierung selbst führt hier zu einer möglichen Unter-/ bzw. Überfassung. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> </table>

Diana http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=1880&oldid=prev 2015-07-03T15:45:52Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 3. Juli 2015, 17:45 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l6">Zeile 6:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 6:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der Stichprobenselektion kann eine nicht-repräsentative Stichprobe zu Verzerrungen führen. Anhand des Auswahlprozederes lassen sich Stichproben dementsprechend in [[probabilistische Stichproben|probabilistische]] und [[nicht-probabilistische Stichproben|nicht-probablistische]] unterteilen. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Auf der Ebene der Stichprobenselektion kann eine nicht-repräsentative Stichprobe zu Verzerrungen führen. Anhand des Auswahlprozederes lassen sich Stichproben dementsprechend in [[probabilistische Stichproben|probabilistische]] und [[nicht-probabilistische Stichproben|nicht-probablistische]] unterteilen. &lt;br/&gt; &lt;br/&gt;</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:SP-Auswahl.png|<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">500px</del>|zentriert]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[Datei:SP-Auswahl.png|<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">150px</ins>|zentriert]]</div></td></tr> </table>

Paulina http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Stichprobenauswahl&diff=1879&oldid=prev 2015-07-03T15:44:06Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="de"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 3. Juli 2015, 17:44 Uhr</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Nav|Navigation|Stichprobenauswahl|Stichproben}}</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Untersuchungen beschreiben [[Populationen]] anhand von Populationsparametern (wie [[Mittelwert]] und [[Streuwert]]). Da meist nicht die ganze Population untersucht werden kann, muss eine Stichprobe(ein Sample) ausgewählt werden, die möglichst repräsentativ für ihre Population sein sollte. &lt;br/> &lt;br/></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Die Stichprobenselektion kann jedoch zu Verzerrungen ('''Stichprobenfehler''') führen. Diese können durch eine nicht-repräsentatives '''Sampling''' und damit einer verzerrten Stichprobe zustande kommen, oder schon auf der Ebene der operationalen Definition und damit eines invaliden Erhebungsrahmens beginnen: &lt;br/></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Auf der Ebene der operationalen Definition liegt eine '''Falschzuordnung''' vor, wenn durch die Operationalisierung und eventuell damit verbundene Messung zu viele (Überfassung) oder zu wenige (Unterfassung) Individuen erfasst werden, sodass die Studienpopulation nicht der Zielpopulation entspricht: Es muss also wie üblich die Validität der Operationalisierung und Reliabilität der Messung berücksichtigt werden, da diese zu Verzerrungen führen können. Eine Beispiel für die Falschzuordnung durch eine unreliable Messung wäre, wenn in einer Studie „Depressive Menschen“ die Ziel-Population darstellen und diese Gruppe operational als „Menschen mit der Diagnose schwerer depressiver Symptome“ definiert wird: da jedes Diagnoseinstrument eine begrenzte Reliabilität aufweist, werden manche eigentlich „schwer depressive“ Menschen nicht erfasst werden (Unterfassung) und manche eigentlich „mittelschwer depressive“ Menschen als zur Population gehörig erfasst werden (Überfassung). Ein Beispiel für eine Operationalisierungsproblem liegt vor, wenn z.B. „gebährfähige Frauen“ die Population des Interesses darstellen: eine umsetzbare Operationalisierung könnte z.B. sein „Frauen zwischen 14- 40 Jahren“. Nun können aber Frauen unter 14 oder über 40 durchaus noch gebährfähig sein, und es kann auch Frauen geben, die zwischen 14 und 40 Jahren alt sind, aber nicht/nicht mehr gebährfähig sind. Die pragmatische Operationalisierung selbst führt hier zu einer möglichen Unter-/ bzw. Überfassung. &lt;br/> &lt;br/></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Auf der Ebene der Stichprobenselektion kann eine nicht-repräsentative Stichprobe zu Verzerrungen führen. Anhand des Auswahlprozederes lassen sich Stichproben dementsprechend in [[probabilistische Stichproben|probabilistische]] und [[nicht-probabilistische Stichproben|nicht-probablistische]] unterteilen. &lt;br/> &lt;br/></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Datei:SP-Auswahl.png|500px|zentriert]]</ins></div></td></tr> </table>

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Diana