Ihre Daten – unsere Expertise
Gewichtung
Wir führen gern Gewichtungen jeder Art für Sie durch und helfen Ihnen bei der Bewertung und Optimierung des Gewichtungsprozesses.
Signifikanz-Tester
Wie groß soll eine Stichprobe sein? Reichen 30, 50 oder 80 Fälle aus? Gehen wir diese Frage doch mathematisch an!
UNCOVER
Beratungsqualität steht und fällt mit den zugrundeliegenden Daten. UNCOVER ist ein Tool für Qualitätsmanagement in der Datenerhebung.
Gewichtung
Consilium übernimmt die (uni-, bi- oder multivariate) Gewichtung Ihrer Daten!
Damit eine Stichprobe für die Zielgruppe repräsentativ ist, wird häufig eine Anpassung in Form einer nachträglichen Gewichtung der Daten notwendig. Also immer dann, wenn die zur Grundgesamtheit passende bzw. gewünschte Zielverteilung in den erhobenen Daten nicht erreicht wurde.
Eine solche Anpassung der Daten kann ein Merkmal betreffen oder gleich mehrere Merkmale bzw. Variablen und nicht immer ist die Sollverteilung in allen Untergruppen bekannt. Ist dies der Fall, kommt eine multivariate Gewichtung zum Tragen.
Hierbei erfolgt mithilfe einer Software bzw. eines Tools ein sogenannter iterativer Zielgewichtungsprozess, wobei mehrere Iterationen (wiederholte Anwendungen des gleichen Prozesses auf bereits gewonnene Zwischenwerte) durchlaufen werden, um den gewünschten Zielwerten immer näher zu kommen und diese schließlich punktgenau zu treffen.
Durch die gleichzeitige Anpassung mehrerer Merkmale leitet die multivariate Gewichtung die Information über die Anteilswerte in den einzelnen Zellen aller Merkmalskombinationen automatisch ab.
Egal ob Unternehmensberatung, Instituts- oder Betriebs-Marktforschende: Wir führen gern Gewichtungen jeder Art – univariat, bivariat oder multivariat – für Sie durch und helfen Ihnen bei der Bewertung und Optimierung der erzielten Gewichte bzw. des Gewichtungsprozesses.
Signifikanz-Tester
Wie groß soll eine Stichprobe sein? Reichen 30, 50 oder 80 Fälle aus? Gehen wir diese Frage doch mathematisch an!
Keine auch noch so sorgfältig gezogene Stichprobe kann die dazugehörige Grundgesamtheit in allen Details exakt reproduzieren. Zieht man aus einer Grundgesamtheit mehrere Stichproben, zeigt sich in der Regel, dass sich die gemessenen Werte ein und desselben Merkmals in den Teilgruppen voneinander unterscheiden.
Die Güte einer Aussage, die aufgrund einer Zufallsstichprobe getroffen werden kann, ist hauptsächlich abhängig von der gewünschten Präzision selbst – dem Signifikanzniveau –, von der Größe der Stichprobe und von der Verteilung des Messwertes oder von der Höhe des gemessenen Wertes. Umgekehrt gilt natürlich, dass für ein gewünschtes Signifikanzniveau ein mindestens notwendiger Stichprobenumfang eindeutig definiert werden kann.
Je nach Fragestellung, ob die Stichprobe mit der Grundgesamtheit oder zwei Stichproben untereinander verglichen und ob Anteilswerte oder Mittelwerte interpretiert werden sollen, kommen unterschiedliche Berechnungsmethoden zur Anwendung.
Festlegung der Stichprobengröße aufgrund erwarteter Anteilswerte
Fragestellung: Wie groß muss meine Stichprobe sein, wenn ich möchte, dass der tatsächliche Anteilswert der Grundgesamtheit in einem von mir bestimmten Umkreis um den gemessenen Anteilswert der Stichprobe liegt.
Wesentliche Faktoren für die Berechnung sind:
- die erwartete Höhe der Anteilswerte
Kann die Höhe der Anteilswerte nicht näherungsweise vorausgesehen werden, geht man in der Berechnung von einem Worst-Case-Szenario aus, dem erwarteten Anteilswert von 50 %. - die tolerierte Schwankungsbreite der Anteilswerte
D.h. wie weit der tatsächliche Wert der Grundgesamtheit maximal vom gemessenen Wert der Stichprobe abweichen darf. - das gewünschte Signifikanzniveau
D.h. mit welcher statistischen Wahrscheinlichkeit sich der tatsächliche Anteilswert der Grundgesamtheit innerhalb der tolerierten Schwankungsbreite um den gemessenen Anteilswert der Stichprobe befindet.
In der Marktforschung wird üblicherweise ein Signifikanzniveau von 95 % angestrebt.
Festlegung der Stichprobengröße aufgrund erwarteter Mittelwerte
Fragestellung: Wie groß muss meine Stichprobe sein, wenn ich möchte, dass der tatsächliche Mittelwert der Grundgesamtheit in einem von mir bestimmten Umkreis um den gemessenen Mittelwert der Stichprobe liegt?
Wesentliche Faktoren für die Berechnung sind:
- die erwartete Höhe der Standardabweichung
D.h. die Streuung der in der Stichprobe gemessenen Werte um den Mittelwert. Bei unbekannter Standardabweichung gilt die Faustregel: (Maximalwert der Skala - Minimalwert der Skala)/3. - die maximal tolerierte Schwankungsbreite der Mittelwerte
D.h. wie weit der tatsächliche Wert der Grundgesamtheit maximal vom gemessenen Wert der Stichprobe abweichen darf. - das gewünschte Signifikanzniveau
D.h. mit welcher statistischen Wahrscheinlichkeit sich der tatsächliche Mittelwert der Grundgesamtheit innerhalb der tolerierten Schwankungsbreite um den gemessenen Mittelwert der Stichprobe befindet.
In der Marktforschung wird üblicherweise ein Signifikanzniveau von 95 % angestrebt.
Festlegung der Stichprobengröße aufgrund erwarteter Anteilswert-Differenzen
Fragestellung: Wie groß müssen meine (Teil-)Stichproben sein, wenn ich möchte, dass ein von mir bestimmter Anteilswert-Unterschied zwischen zwei Stichproben ab einem bestimmten Wert signifikant ist?
Wesentliche Faktoren für die Berechnung sind:
- die erwarteten Höhen der Anteilswerte
Kann die Höhe der Anteilswerte nicht näherungsweise vorausgesehen werden, geht man in der Berechnung von einem Worst-Case-Szenario aus, d.h. einer der beiden Anteilswerte wird auf 50 % gesetzt. - das gewünschte Signifikanzniveau
D.h. mit welcher statistischen Wahrscheinlichkeit sich zwei Anteilswerte tatsächlich voneinander unterscheiden.
In der Marktforschung wird üblicherweise ein Signifikanzniveau von 95 % angestrebt.
Festlegung der Stichprobengröße aufgrund erwarteter Mittelwert-Differenzen
Fragestellung: Wie groß müssen meine (Teil-)Stichproben sein, wenn ich möchte, dass ein von mir bestimmter Mittelwert-Unterschied zwischen zwei Stichproben ab einem bestimmten Wert signifikant ist?
Wesentliche Faktoren für die Berechnung sind:
- die erwartete Höhe der Standardabweichung
D.h. die Streuung der in den Stichproben gemessenen Werte um den jeweiligen Mittelwert. Bei unbekannter Standardabweichung gilt die Faustregel: (Maximalwert der Skala - Minimalwert der Skala)/3. - die erwarteten Mittelwert-Differenzen
- das gewünschte Signifikanzniveau
D.h. mit welcher statistischen Wahrscheinlichkeit sich zwei Mittelwerte tatsächlich voneinander unterscheiden.
In der Marktforschung wird üblicherweise ein Signifikanzniveau von 95 % angestrebt.
UNCOVER
Beratungsqualität steht und fällt mit den zugrundeliegenden Daten.
UNCOVER ist ein Tool für Qualitätsmanagement in der Datenerhebung – denn Qualität ist kein Zufall.
Ob versehentliche Falscheingaben, unbewusste Verfälschungen durch Interviewereffekte oder echte Täuschungsversuche – viele Dinge beeinflussen die Datenqualität.
Mit aufwändigen Verfahren wird ein ganzes Portfolio von Qualitätssicherungsmaßnahmen eingesetzt. Und obwohl dieser Kontrollaufwand immens zeit- und kostenaufwendig ist, bleibt er immer punktuell.
Es ist eine Qualitätssicherung durch Stichproben – es ist kein systematisches Qualitätsmanagement!
UNCOVER ist anders! Jeder Eingriff in den Datensatz, jede Falscheingabe, jeder Interviewereffekt hinterlässt einen statistischen Fingerabdruck. Unsere Software erkennt diese Fingerprints, identifiziert die Fälle und listet sie auf. Auffälligkeiten werden auf der Ebene des Gesamtdatensatzes und auf der Interviewerebene ganzheitlich analysiert und mit einem Kennzahlensystem bewertet.
