Primärforschung: Bewusste Auswahl und Zufallsauswahl
Primäre oder sekundäre Marktforschung?
Bei der Primärforschung spricht man bei kleinen Fallzahlen von qualitativer (psychologische Marktforschung, Motivforschung), bei hohen Fallzahlen von quantitativer Marktforschung. Gegenstand einer quantitativen Marktforschung sind alle Marktpartner (Vollerhebung) oder ein Teil davon. Unter organisatorischen, technischen, wirtschaftlichen oder zeitlichen Aspekten ist eine Vollerhebung meist nicht zweckmässig und Teilerhebungen sind sinnvoller.
Da Untersuchungen versuchen Aussagen über die Grundgesamtheit von Objekten zu machen, muss die Auswahl der Stichprobe so erfolgen, dass aus den Ergebnissen der Teilerhebung möglichst genau auf die Verhältnisse der Grundgesamtheit geschlossen werden kann. Dies ist dann gegeben, wenn die Teilerhebung (Stichprobe) für die Grundgesamtheit repräsentativ und nicht willkürlich ist. Dieser Repräsentationsschluss ist jedoch nur dann gerechtfertigt und vermag gesicherte Erkenntnisse zu liefern, wenn die Stichprobe hinsichtlich der Untersuchungsmerkmale ein verkleinertes, wirklichkeitsgetreues Abbild der Grundgesamtheit darstellt. Um repräsentative und damit generalisierbare Resultate zu erhalten, müssen Stichproben drei Kriterien erfüllen (Bortz/Döring):
- Jedes Element der Grundgesamtheit muss bestimmbar sein.
- Jedes Element muss die gleiche vorausberechenbare Chance haben in die Stichprobe zu gelangen.
- Jedes Element darf nur einmal in der Stichprobe vertreten sein.
Die repräsentative Auswahl einer Stichprobe (Sample) aus der sachlich, räumlich und zeitlich abgegrenzten Grundgesamtheit (Universum) kann zufällig oder nach einer bewussten Auswahl erfolgen. Wir können zwei Hauptgruppen von Auswahlverfahren unterscheiden (Berekoven/Eckert/Ellenrieder):
Zufallsauswahl
Das reine Zufallsverfahren wird durch das sog. Urnenmodell (Lotterieauswahl) versinnbildlicht: Jedes Element, das in die Stichprobe eingeht, wird unmittelbar aus der Grundgesamtheit gezogen. Liegt diese vollständig vor, so hat jedes Element die gleiche Chance (Wahrscheinlichkeit), in die Stichprobe zu gelangen. Dadurch ist die Repräsentanz der Stichprobe (theoretisch) gewährleistet und der Zufallsfehler (Stichprobenfehler) berechenbar.
Die Anwendung des Verfahrens setzt identifizierbare Elemente (Karteikarte, Namenliste u.ä.) und eine hundertprozentige Ausschöpfung der Stichprobe voraus. Von den systematisch ausgewählten Untersuchungspersonen, beispielsweise jede zehnte auf einer Adressliste, sind jedoch nie alle erreichbar, andere verweigern die Auskunft (non-response-problem). Wenn die Berechnung des Zufallsfehlers aufrechterhalten werden soll, dürfen diese einmal ausgewählten, dann ausgefallenen Personen nicht nachträglich durch neu ausgewählte ersetzt werden.
Die Gliederung einer insgesamt heterogenen Grundgesamtheit, beispielsweise des Universums "Einzelhandel", in mehrere homogene, einander ausschliessende Untergruppen (Schichten), beispielsweise Supermarkt, Discount, "Lädeli", ermöglicht eine geschichtete Zufallsauswahl (stratified Sampling) und eine grössere Genauigkeit.
Die Unterteilung der Grundgesamtheit, beispielsweise "Stadtquartier", in "natürliche" Klumpen (Cluster) wie Strassenzüge, ist eine Klumpenauswahl (cluster sampling) und führt zu einer höheren Effizienz in der Marktforschung (Zeit- und Wegersparnis). Werden mehrere Auswahlverfahren hintereinandergeschaltet, liegt ein mehrstufiges Verfahren vor.
Den Vorteilen der Zufallsauswahl, die Berechenbarkeit des Zufallsfehlers wie die Vermeidung grober Verzerrungen, stehen die relativ hohen Planungs- und Durchführungskosten insbesondere bei den oft notwendigen grossen Stichproben (Ausfallfehler) sowie die fehlende Substituierbarkeit der einmal ausgewählten Elemente als Nachteile gegenüber (Hamman/Erichson).
Bewusste Auswahl
Die Verfahren der Zufallsauswahl (Random-Verfahren) basieren auf Zufallsmechanismen. Bei den Verfahren der bewussten Auswahl wird das Sample nach problemrelevanten Kriterien konstruiert.
Eine gängige Methode ist das Quota-Verfahren. Dabei geht man von der Kenntnis der untersuchungsrelevanten Merkmale (Alter, Beruf, Geschlecht, Wohnort usw.) und deren Ausprägung sowie ihrer relativen Verteilung (Quote) in der Grundgesamtheit au.
Mittels der vorgegebenen Quoten versucht man, eine Strukturgleichheit der Stichprobe mit der Grundgesamtheit zu erreichen und setzt dabei die Kenntnis der relevanten Merkmale der Grundgesamtheit voraus. Ist beispielsweise für die Grundgesamtheit "Leser" bekannt, dass 90 % Frauen und 10 % Männer sind, so wird man bei einer Stichprobe von 100 Personen 90 Frauen und 10 Männer auswählen. Zur Erreichung einer solchen Teilauswahl wird dem Interviewer eine Quotenanweisung - Anzahl Interviews 20, Anzahl Frauen 18, Anzahl Männer 2 - vorgegeben und er wählt die Auskunftspersonen selbst aus.
Für das Quota-Verfahren spricht, dass es relativ kostengünstig, schnell und flexibel ist; nachteilig sind nicht einfache Auswahl geeigneter Quotenmerkmale, die möglichen Verzerrungen durch die Ausfälle, die Verweigerungen und die Interviewer. Diese bevorzugen möglicherweise leicht erreichbare Personen und halten somit die Quotenvorgabe nicht ein.
Mögliche Fehler einer Stichprobe sind einerseits die Zufallsfehler – sie streuen gleichmässig um einen richtigen Wert, so dass sie sich per Saldo ausgleichen – und andererseits die systematischen Fehler. Diese verteilen sich nicht gleichmässig um die wahren Werte, sondern konzentrieren sich in einer bestimmten Richtung, beispielsweise durch falsche Definitionen der Grundgesamtheit, falsche Quoten, suggestive Frageformen des Interviewers, unpräzise Antworten der Probanden und verfälschen damit die Marktforschungsresultate.
