market-Lexikon: Data Quality – Total Survey Error

Die Angabe von statistischen Schwankungsbreiten von Ergebnissen beruht oft auf einer ungeprüften Annahme, dass im kompletten Forschungsprozess keine Fehler begangen wurden. Unter dieser Annahme sind z.B. bei einem repräsentativen Bevölkerungssample von n=500 die Ergebnisse mit einer Schwankung von ±4,48 Prozent (bei 95%-igem Konfidenzintervall) zu interpretieren.

 

Dass es im kompletten Forschungsprozess auch zu ungewollten Fehlern kommt liegt auf der Hand. Angefangen von Messfehlern bis zu Repräsentativitätsfehlern gilt es einige mögliche Fallgruben zu beachten. Diese werden im Modell des Total Survey Errors zusammengefasst. Grundsätzlich können dabei Fehler systematisch oder zufällig auftreten. Handelt es sich um zufällige Fehler, so sind die Abweichungen akzeptabel. Hier ein Beispiel: Im Coverage Error geht es um die Erfassung der Grundgesamtheit die grundlegend für eine repräsentative Auswahl der Stichprobe ist. Sind Personen durch Zufallsprinzip nicht erfasst stellt das i.d.R. kein Problem dar. Ist jedoch ein systematischer Fehler vorhanden, z.B. Adressdaten einer Region wurden fehlerhaft eingespielt, so ist bereits in der Erfassung der Grundgesamtheit die Voraussetzung einer repräsentativen Stichprobenziehung nicht mehr möglich.

 

Im Kundenbereich kann es sich hier z.B. auch um veraltete Kundenlisten handeln, in der neue Kunden noch nicht erfasst sind. Damit wird die Grundgesamtheit bei einer Kundenbefragung nicht abgedeckt. Ist ein Kunde zufällig herausgefallen, beeinflusst dies bei quantitativen Befragungen die Ergebnisqualität kaum bis gar nicht.

 

 

 

 

 

Der Total Survey Error ist keine statistische Formel mit der die Schwankungsbreite neue berechnet werden kann. Die möglichen Fallgruben sollten jedoch beachtet und vermieden werden. Erst dann ist die Angabe der statistischen Schwankungsbreite korrekt. market legt höchsten Wert auf Datenqualität! Interesse an mehr Informationen?

 

Ihre Kontaktperson: David Vogl