Total Survey Error (TSE) ist ein Begriff für die vielen möglichen Fehlerquellen in der Umfrageforschung, die sich auf die Genauigkeit und Gültigkeit der Umfrageergebnisse auswirken. Solche Fehler können an verschiedenen Stellen des Umfrageprozesses auftreten, von der Planung und Stichprobenziehung bis zur Erfassung und Analyse der Daten.
Forscher und politische Entscheidungsträger, die Umfragedaten zur Entscheidungsfindung nutzen, müssen TSE berücksichtigen, da es die Qualität und den Nutzen von Umfrageergebnissen beeinflussen kann. Zu verstehen, woher TSE kommt und was es bedeutet, ist wichtig, um die Umfrageforschung zuverlässiger und genauer zu machen.
In diesem Blog werden wir daher beschreiben, wie Sie den Gesamtfehler einer Umfrage planen, umsetzen und auswerten.
Was ist der Gesamtumfragefehler?
Der Gesamtumfragefehler (Total Survey Error, TSE) gibt an, wie sehr die Ergebnisse einer Umfrage vom tatsächlichen Wert der Bevölkerung, die die Umfrage zu messen versucht, abweichen können. Es handelt sich dabei um einen weit gefassten Begriff, der alle möglichen Fehlerarten in einer Umfrage umfasst, wie z. B. Stichproben-, Mess-, Erfassungs- und Antwortausfallfehler.
Stichprobenfehler entstehen, wenn ein kleiner Teil der Bevölkerung befragt wird und nicht die gesamte Bevölkerung. Probleme mit dem Erhebungsinstrument oder der Art, wie die Fragen gestellt werden, können Messfehler verursachen.
Der Erfassungsfehler tritt auf, wenn die Stichprobe der Umfrage nicht alle Teile der Bevölkerung umfasst. Der Non-Response-Fehler tritt auf, wenn Personen, die die Umfrage ausfüllen sollten, dies nicht tun. Dadurch wird die Stichprobe weniger genau.
Der Gesamtumfragefehler ist ein wichtiges Konzept in der Umfrageforschung, da er die Gültigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen kann. Der Gesamtumfragefehler kann reduziert werden, indem man dem Umfragedesign, den Stichprobenmethoden, der Datenerhebung und der Analyse große Aufmerksamkeit widmet.
Forscher können sicherstellen, dass ihre Umfrageergebnisse genau und repräsentativ für die zu untersuchende Bevölkerung sind, indem sie die Anzahl der Stellen reduzieren, an denen Umfragefehler passieren können.
Planung, Durchführung und Auswertung der Gesamtumfrage Fehler
Der Gesamtumfragefehler, ein wesentlicher Begriff in der Umfrageforschung, beschreibt die kombinierte Wirkung aller potenziellen Fehlerquellen, die sich auf die Umfrageergebnisse auswirken könnten. Die Gültigkeit und Verlässlichkeit der Umfrageergebnisse hängt von einer sorgfältigen Planung, Durchführung und Auswertung des Gesamtumfragefehlers ab.
Planung des gesamten Umfragefehlers
- Entwurf: Das Erkennen und Korrigieren potenzieller Fehlerquellen im Umfragedesign, in der Datenerfassung und in den Datenverarbeitungsverfahren wird als Planung für den Gesamtumfragefehler bezeichnet. Dazu ist es wichtig, die interessierende Bevölkerungsgruppe und die Ziele der Umfrage genau zu beschreiben. Dadurch wird sichergestellt, dass die Fragen und Techniken der Umfrage angemessen sind.
- Entwickeln: Der nächste Schritt besteht darin, die Umfrage nach bewährten Verfahren zu erstellen, um sicherzustellen, dass die Fragen korrekt, fair und legitim sind. Außerdem müssen Faktoren wie Stichprobentechniken, Antwortquoten und Datenerhebungsmethoden (z. B. Telefon, Online und Post) berücksichtigt werden. Es muss eine Stichprobenstrategie entwickelt werden, um sicherzustellen, dass die Stichprobe repräsentativ für die interessierende Population ist.
- Vortest: Eine weitere wichtige Phase ist der Pretest der Umfrage, um mögliche Probleme mit den Fragen, den Richtlinien oder dem Datenerfassungsverfahren zu finden und zu beheben. Außerdem sollten die Mitarbeiter der Umfrage darin geschult werden, wie sie sich konsequent an die Standardprotokolle halten und Fehlerquellen wie Messfehler, Interviewereffekte und Antwortausfälle reduzieren können.
Fehler bei der Durchführung der Umfrage insgesamt
- Implementierung: Die Reduzierung und Kontrolle potenzieller Fehlerquellen während des Umfrageentwurfs, der Datenerfassung und der Datenanalyse sind Teil der gesamten Umfrageimplementierung. Während des gesamten Erhebungsprozesses sollte ein Qualitätskontrollplan erstellt werden, um alle Quellen von Ungenauigkeiten zu verfolgen und zu verwalten. Diese Strategie sollte Schritte zur Behebung fehlender oder inkonsistenter Daten sowie Überprüfungen der Konsistenz und Vollständigkeit der Daten enthalten.
- Monetarisierung: Die Überwachung der Datenerfassung ist ein weiterer wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Verfahren konsequent befolgt und mögliche Fehlerursachen beseitigt werden. Außerdem ist es wichtig, die Daten zu bereinigen und zu ergänzen, um ihre Korrektheit und Vollständigkeit zu gewährleisten. Um mögliche Ursachen für Ungenauigkeiten ausfindig zu machen und zu beheben, sollte die Datenanalyse mithilfe eines geeigneten statistischen Analyseplans durchgeführt werden.
Auswertung des gesamten Umfrage-Fehlers
- Vergleich: Bei der Ermittlung des Gesamtfehlers der Umfrage werden die Umfrageergebnisse mit anderen Informationsquellen oder Industriestandards verglichen. Außerdem ist es wichtig, die Ergebnisse der Umfrage bereitzustellen, einschließlich einer Erklärung der vielen Arten und Ursachen von Ungenauigkeiten und wie sie die Ergebnisse beeinflussen könnten.
- Nachbereitung: Es kann von Vorteil sein, Nacherhebungen durchzuführen, um entdeckte Fehlerquellen zu korrigieren oder die Ergebnisse der ersten Erhebung zu bestätigen. Die Qualität und Genauigkeit der Umfrageergebnisse kann durch die Anwendung der oben beschriebenen Methoden zur Begrenzung und Kontrolle potenzieller Fehlerquellen während des gesamten Umfrageprozesses erhöht werden.
Bei der Durchführung einer Umfrage ist es wichtig, den Gesamtfehler der Umfrage zu berücksichtigen. Für die Planung, Durchführung und Überprüfung von Umfragen ist eine gründliche und methodische Vorgehensweise erforderlich, die die Gültigkeit und Zuverlässigkeit der Umfragedaten gewährleistet.
Umfrageforscher können potenzielle Fehlerquellen reduzieren und präzise und aussagekräftige Umfrageergebnisse erzielen, wenn sie sich an diese Maßnahmen halten.
Quellen für den Gesamtfehler der Umfrage
Das Ziel eines optimalen Umfragedesigns ist die Minimierung des Gesamtumfragefehlers (TSE) innerhalb von Kosten- und Zeitbeschränkungen, die mit anderen nutzerzentrierten Qualitätsdimensionen vereinbar sind.
Es bedarf einer sorgfältigen Planung, um die Ressourcen für die einzelnen Erhebungsphasen zuzuweisen und so die wesentlichen Fehlerquellen zu kontrollieren. Das Ziel ist nicht, jede Phase der Umfrage so fehlerfrei wie möglich durchzuführen, da dies das Budget und/oder den Zeitplan der Umfrage sprengen würde.
Bei einigen Verfahren wird es immer Erhebungsfehler geben, selbst mit unbegrenzten Mitteln und Zeit. Stattdessen ist es das Ziel, die schlimmsten Fehler zu vermeiden und andere so zu kontrollieren, dass sie weitgehend irrelevant und erträglich sind.
Durch die Zerlegung des Fehlers in immer kleinere Komponenten ist es einfacher, die schwerwiegendsten Fehler durch eine sorgfältige Gestaltung der Umfrage anzugehen. Bei einer solchen Zerlegung wird die TSE in zwei Teile aufgeteilt:
- Stichprobenfehler und
- Nicht-Stichprobenfehler.
Um die Fehlerquellen genauer zu bestimmen, ist es in der Regel notwendig, beide Arten von Erhebungsfehlern zu zerlegen.
Die Quellen des Stichprobenfehlers lassen sich in drei Gruppen unterteilen:
- Das Stichprobenverfahren: Hier geht es darum, wie die Stichprobe aus der Grundgesamtheit ausgewählt wird. Ein Stichprobenfehler kann auftreten, wenn das Stichprobenverfahren voreingenommen oder fehlerhaft ist.
- Die Größe der Stichprobe: Dies ist die Gesamtzahl der Personen oder Beobachtungen in der Stichprobe. Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, repräsentiert sie möglicherweise nicht genau die Grundgesamtheit, was zu einem Stichprobenfehler führen würde.
- Die Wahl des Schätzers: Dies ist die statistische Methode, die zur Schätzung eines Populationsparameters auf der Grundlage von Stichprobendaten verwendet wird. Die Wahl eines Schätzers kann beeinflussen, wie präzise und genau die Schätzung ist, was zu einem Stichprobenfehler führen kann.
Der Nicht-Stichprobenfehler lässt sich weiter untergliedern in:
- Spezifikationsfehler: Dies geschieht, wenn die Forschungsfrage, die Hypothese oder das Stichprobendesign falsch sind, was zu verzerrten Ergebnissen führt.
- Rahmenfehler: Dies ist der Fall, wenn der zur Identifizierung der Grundgesamtheit verwendete Stichprobenrahmen unvollständig, veraltet oder ungenau ist, was zu einer verzerrten Stichprobe führt.
- Non-Response-Fehler: Dies geschieht, wenn einige Personen in der Stichprobe die Umfrage oder Studie nicht beantworten, wodurch die Ergebnisse verzerrt werden könnten.
- Messfehler: Dies bezieht sich auf Fehler oder Ungenauigkeiten, die beim Messen oder Sammeln von Daten auftreten, wie z.B. Fehler bei der Aufzeichnung oder Meldung von Daten oder Fehler bei den verwendeten Messinstrumenten oder Instrumenten.
- Verarbeitungsfehler: Dies bezieht sich auf Fehler, die bei der Verarbeitung oder Analyse von Daten auftreten, z. B. Fehler bei der Dateneingabe, Datenmanipulation oder Datenanalyse.
Vorteile der Identifizierung des gesamten Umfragefehlers
Um die richtigen Designentscheidungen zu treffen, müssen Sie viele Qualitäts- und Kostenfaktoren gleichzeitig berücksichtigen und die Kombination von Designmerkmalen und -parametern wählen, die den Gesamtvermessungsfehler (TSE) reduziert und gleichzeitig alle Einschränkungen einhält.
Um den Entwurfsprozess zu unterstützen, ist es wichtig, eine Möglichkeit zu haben, herauszufinden, wie sehr der gesamte Umfrageprozess daneben liegt. So können verschiedene Umfragedesigns, die den gegebenen Einschränkungen entsprechen, anhand ihrer TSE verglichen werden, um das beste Design zu ermitteln.
Nehmen wir zum Beispiel an, es gibt zwei Umfragedesigns, X und Y, und beide erfüllen die Kosten und andere Anforderungen für die Umfrage. Aber die TSE für Entwurf X ist 25% geringer als die TSE für Entwurf Y, wenn es um die wichtigsten Dinge geht, die in der Studie gemessen werden sollen. Entwurf X ist offensichtlich die beste Wahl, vorausgesetzt, alle anderen Dinge sind gleich.
Das Zusammenzählen und Messen des Gesamtfehlers in einer Umfrage bietet also die Möglichkeit, zwischen verschiedenen Designs zu wählen.
Eine Messung der TSE könnte den Mitarbeitern von Umfragen auch dabei helfen, zu entscheiden, wie sie ihre Zeit und ihr Geld einsetzen, um Umfragefehler zu reduzieren.
Nehmen wir zum Beispiel an, wir könnten nachweisen, dass Antwortausfälle eine der Hauptursachen für Umfragefehler bei einem bestimmten Entwurf sind. Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie die Qualität der Umfragedaten für diesen Entwurf verbessern möchten, versuchen sollten, den Effekt der Personen, die die Umfrage nicht beantworten, zu reduzieren.
Dann könnte der Umfrageentwurf bei Bedarf geändert werden, um die Auswirkungen der Nichtbeantwortung zu verringern. Wenn der TSE als Ergebnis dieser Strategie sinkt, ist das Design näher an der bestmöglichen Lösung.
Wenn Sie beispielsweise Ihre Ressourcen von der Erstellung von Frames auf die Nachverfolgung von Personen, die nicht geantwortet haben, verlagern, könnte dies die TSE reduzieren, auch wenn der Frame-Fehler zunehmen würde.
Fazit
Der Gesamtfehler einer Umfrage umfasst Stichprobenfehler, Antwortausfälle, Messfehler und andere Arten von Umfragefehlern. Um genaue und zuverlässige Umfrageergebnisse zu erzielen, sollten Forscher diese potenziellen Fehlerursachen erkennen und beseitigen.
Umfrageforscher können die Datenqualität, Validität und Zuverlässigkeit verbessern, indem sie ihre Umfragen sorgfältig planen, entwerfen und durchführen. Die Erkenntnis, dass ein gewisses Maß an Fehlern in Umfragedaten immer vorhanden sein wird und dass Fehler in Umfragen nicht völlig ausgeschlossen werden können, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung.
Umfrageforscher sollten auch bewerten, wie sich diese Ungenauigkeiten auf ihre Ergebnisse auswirken können, und diese Informationen an ihre Zielgruppen weitergeben. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Umfrageergebnisse verlässlich und für die Politikgestaltung und Entscheidungsfindung nützlich sind.
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Die Verwendung von QuestionPro kann zu zuverlässigeren Umfrageergebnissen führen, die Forschern helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und bessere Forschungsergebnisse zu erzielen.
