Als u een enquête uitvoert, is dit meestal om een representatief beeld te krijgen over een aantal variabelen of stellingen bij een bepaalde doelgroep of populatie. Omdat het omwille van praktische redenen (te groot, te duur, te tijdrovend,…) vaak moeilijk is om de ganse populatie te bevragen, wordt er dan gebruik gemaakt van een steekproef. Dit is een selectie van de populatie, zodanig gekozen dat ze de populatie zo goed mogelijk weerspiegelt.
Het is van groot belang dat u een correcte steekproefgrootte gebruikt. Indien uw steekproef te groot is, zorgt dit voor onnodige kosten en tijdverlies. Is uw steekproef te klein, dan zijn de resultaten niet statistisch significant en kunnen er geen betrouwbare conclusies aan gekoppeld worden.
Er bestaan verschillende steekproefmethodes, een veelgebruikte is de aselecte (of random) steekproef, waarbij alle eenheden uit de populatie evenveel kans hebben om in de steekproef terecht te komen. Op de support pagina van onze site vindt u een handige tool om eenvoudig zelf de minimale steekproefgrootte te berekenen voor een project gebaseerd op een aselecte steekproef. Dit gebeurt aan de hand van een aantal parameters die u dient in te voeren :
1. De grootte van de populatie
Hier geeft u in hoeveel mensen de groep bevat die door uw steekproef moet worden vertegenwoordigd. Bij een werknemersenquête is de populatie bijvoorbeeld het totale personeelsbestand. Eens de populatiegrootte boven de 20.000 komt, zal de steekproefgrootte niet veel meer wijzigen.
2. De gewenste foutenmarge
Dit is de positieve of negatieve afwijking die u toestaat op het bekomen steekproefresultaat, d.w.z. de nauwkeurigheid die u vooropstelt. Stel dat in uw steekproefonderzoek 40% van de respondenten positief antwoordt op een bepaalde stelling, dan heeft u bij een foutenmarge van 2% de zekerheid dat tussen de 38% en 42% positief zou geantwoord hebben indien u de vraag aan de totale populatie had gesteld. Hoe kleiner de toegestane foutenmarge, hoe groter uw steekproef zal moeten zijn.
3. Het gewenste betrouwbaarheidsniveau
Het betrouwbaarheidsniveau geeft aan hoe zeker u kan zijn van de foutenmarge, en vertelt m.a.w. hoe vaak het werkelijke percentage van de populatie dat een bepaald antwoord zou kiezen, binnen de foutenmarge ligt. In marktonderzoek worden de foutenmarges over het algemeen berekend op een betrouwbaarheidsniveau van 95%. Dit betekent dat een onderzoeksuitkomst in 19 van de 20 gevallen conform de realiteit is. Een hoger betrouwbaarheidsniveau (bv 99%) vereist logischerwijze een grotere steekproef.
Als u de steekproefgrootte berekend hebt, dient u natuurlijk nog na te gaan hoeveel enquêtes u moet versturen om dit aantal te bereiken. Dat hangt af van de ingeschatte respons. Stel dat uw steekproef uit 100 mensen moet bestaan, en u verwacht een respons van 20%, dan dient u 500 enquêtes uit te sturen.
Als u na afloop van uw onderzoek het werkelijk aantal respondenten kent, kan u aan de hand hiervan ook de effectieve foutenmarge berekenen gelinkt aan een bepaald betrouwbaarheidsniveau.
Onthoud wel dat de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid zoals gezegd alleen geldig zijn bij een representatieve steekproef die aselect (random) is uitgevoerd. Bovendien dient er bij de eigenschap (variabele) die u onderzoekt sprake te zijn van een normale verdeling. Voor steekproeven groter dan 30 zal de normale verdeling meestal een goede benadering vormen van de eigenlijke verdeling (zie ook de centrale limietstelling). Voor kleinere steekproefgroottes geldt dit niet en is de studentverdeling meer aangewezen. Hiervoor is de berekeningstool op de site bijgevolg niet geschikt.
Gerelateerde artikels :
- Wat is de meest geschikte steekproefmethode voor uw enquête?
