Ich muss im Rahmen meiner Abschlussarbeit einen Fragebogen durchführen.
Was sind die Quick-and-Dirty-Regeln, um zu wissen, wie viele Befragte ich benötige, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten?
Offensichtlich ist diese Frage stark unterspezifiziert. Die benötigte Stichprobengröße hängt stark von den Zielen Ihrer Analyse ab.
Wenn Sie über die Anforderungen an die Stichprobengröße nachdenken, müssen Sie im Allgemeinen an die Trennschärfeanalyse und die gewünschte Genauigkeit der Schätzung denken. Dies wiederum erfordert, dass Sie über Ihre Forschungsfrage und Ihre Erwartungen an die Ergebnisse nachdenken (z. B. Effektstärken, erwartete Mittelwerte usw.).
Allerdings haben Sie nach ein paar einfachen Faustregeln für die Forschung im Fragebogenstil gefragt.
Das wären meine groben Faustregeln:
Wenn Sie eine richtige Umfragestudie der Bevölkerung durchführen und gute Schätzungen der Proportionen anstreben, sollten Sie meiner Meinung nach mindestens 1.000 Teilnehmer haben, um angemessene Standardfehler zu erhalten. Aber wenn Sie diese Art von Studie durchführen, werden Sie viel mehr über das Sampling wissen wollen, als diese Frage impliziert.
Wahrscheinlich denken Sie über Faustregeln für eine standardmäßige Beobachtungspsychologiestudie nach. Bei dieser Art von Studien messen Sie normalerweise mehrere psychologische Skalen, vielleicht zusammen mit einigen demografischen Daten. Eine typische Analyse könnte Korrelationen, regressionsartige Modelle und vielleicht einige Zuverlässigkeitsanalysen und Faktorenanalysen umfassen, um die Skalen zu überprüfen. Bei dieser Art von Studien halte ich im Allgemeinen eine Stichprobengröße von 100 für einen vernünftigen Ausgangspunkt, 200 für gut und 300+ für sehr gut, und natürlich sind noch größere Stichproben besser. Diese Faustregeln beziehen sich auf die Genauigkeit, mit der Sie Korrelationen schätzen, die sich wiederum auf die Genauigkeit von Vorhersagemodellen usw. beziehen.
Weitere Informationen zu Faustregeln finden Sie in dieser Frage zu Faustregeln für die Regression .
Das heißt, die oben genannten sind nur grobe Faustregeln. Es gibt Kompromisse zwischen den erforderlichen Ressourcen und der Stichprobengröße. Noch wichtiger ist, dass Sie, wenn Sie diese Dinge ernst nehmen, Ihr Problem entweder im Hinblick auf die Leistungsanalyse oder die gewünschte Genauigkeit analysieren sollten.
Chuck Sherrington
Teusz
Chuck Sherrington