Blog

Wat is de meest geschikte steekproefmethode voor uw enquête?

20 reacties

Als u via een enquête een aantal zaken te weten wil komen over een bepaalde populatie, kan u deze in zijn geheel gaan bevragen.  In dit geval spreekt men van een census (bv. een volksraadpleging).  Meestal is dit omwille van tijd en/of kosten echter onmogelijk en dient men zijn toevlucht te nemen tot een steekproef.  Er bestaan verschillende steekproefmethodes die we hier zullen bespreken.

Een eerste keuze die zich opdringt, is deze tussen een selecte of een aselecte steekproef.  Bij een aselecte steekproef (ook toevals- of probabilistische steekproef genoemd) heeft ieder lid van de populatie een gekende, van nul verschillende kans om in de steekproef terecht te komen.  Daardoor kan u op basis van de data van een aselecte steekproef conclusies trekken over de kenmerken van de populatie, dit in tegenstelling tot een selecte steekproef.  Een aselecte steekproef laat ook toe de foutenmarge te berekenen voor het bekomen resultaat.

Bij een selecte steekproef kent men de kans niet dat elk lid van de populatie heeft om in de steekproef terecht te komen, met als gevolg dat de resultaten enkel gelden voor de onderzochte groep, en niet zomaar geëxtrapoleerd kunnen worden.

Hieronder bespreken we de belangrijkste aselecte en selecte steekproefmethodes :

1. Aselecte steekproeven

1.1 Enkelvoudige, aselecte steekproef

Bij een enkelvoudige aselecte (of random) steekproef heeft elk lid van de populatie evenveel kans om gekozen te worden.  Bij een populatiegrootte = N is deze kans 1/N voor elk lid van de populatie.  U kan het vergelijken met een loterij, waarbij iedereen uit de populatie één lot heeft.  In de praktijk kent men elk populatielid een nummer toe, en laat men de computer dan ad random nummers genereren.  De steekproef wordt dan gevormd door de personen die overeenstemmen met de uitgelote nummers.

De grote moeilijkheidsgraad van deze methode is dat ze een perfecte kennis van de populatie veronderstelt, m.a.w. elk lid van de populatie moet op voorhand kunnen geïdentificeerd worden.  Dit wordt vergemakkelijkt als er een elektronische database (bv. consumentenpanel) aanwezig is.  Zo niet kan dit een erg kostelijke en tijdrovende aangelegenheid worden.

In het kort :

Voordelen : meest geschikte steekproefmethode om resultaten te extrapoleren naar ganse populatie
Nadelen : duur, tijdrovend, populatie moet volledig gekend zijn, probleem met non-respons
Toepassingsgebieden : werknemersenquêtes, enquêtes op basis van een klantenbestand, consumentenpanel of ledenlijst, opiniepeiling, merkbekendheid, …

1.2 Systematische steekproef

In plaats van de gewone aselecte steekproef gebruikt men vaak ook een systematische steekproef met aselect begin.  Deze methode wordt het best geïllustreerd aan de hand van een voorbeeld :

Stel dat u uit een bestand met 1000 adressen (N) een steekproef van 100 adressen (n) moet trekken.  Een eenvoudige berekening (1000/100 of N/n) leert ons dat er om de 10 adressen één adres dient getrokken te worden om aan 100 te geraken.  Kies om te beginnen een random getal lager dan 10 (bv. 3) en selecteer vervolgens adressen met intervallen van 10.  De selectiereeks ziet er dus als volgt uit : 3, 13, 23, …

Deze vorm van selecteren verloopt sneller dan de enkelvoudige aselecte steekproef, en dat is ook zijn grote voordeel.  Omdat de eerste waarde random gekozen wordt, kan men ervan uitgaan dat er voldoende willekeur in de steekproef zit om elk lid van de populatie een bekende en gelijke kans te geven gekozen te worden.

U moet er alleen wel op letten dat er toch geen verborgen logica in het bestand zit.  Stel dat u met even intervallen werkt, en daardoor ook enkel adressen met een even huisnummer selecteert.  Deze liggen dan aan één kant van de straat, en dat kan bijvoorbeeld een vertekening geven als u de verkoopwaarde wil nagaan (een huis met een zuidtuin is immers duurder dan een huis met noordtuin).

In het kort :

Voordelen : extrapolatie blijft mogelijk, sneller en goedkoper dan gewone aselecte steekproef
Nadelen : populatie moet volledig gekend zijn, risico op (verborgen) ordening van de lijsten, probleem met non-respons
Toepassingsgebieden : werknemersenquêtes, enquêtes op basis van een klantenbestand, consumentenpanel of ledenlijst, opiniepeiling, merkbekendheid, …

1.3 Gestratificeerde steekproef

Deze steekproefmethode wordt aangeraden als de populatie die men wenst te bestuderen erg verschillend is m.b.t. een aantal belangrijke kenmerken, en men een vermoeden heeft dat dit ook een invloed heeft op de onderzochte parameters.  Zo zullen stadsbewoners bijvoorbeeld heel anders gaan antwoorden op bepaalde vragen dan mensen van het platteland.

De populatie wordt dan ingedeeld in een aantal niet-overlappende klassen of strata.  Deze dienen intern homogeen te zijn en onderling voldoende verschillend.  Vervolgens wordt uit elke subpopulatie op aselecte wijze een steekproef getrokken.  Het voordeel van deze methode is dat u zo de verschillende subpopulaties perfect met elkaar kan vergelijken.  Nadeel is dat de opzet in zijn geheel iets complexer wordt.

Er wordt ook een onderscheid gemaakt tussen proportionele en disproportionele gestratificeerde steekproeven.  Als het aandeel van de subpopulaties in de steekproef overeenkomt met het aandeel van de subpopulaties in de totale populatie, spreken we van een proportionele gestratificeerde steekproef, indien niet is ze disproportioneel.

Indien u de verschillende strata proportioneel trekt, verkleint u de kans dat een bepaalde subpopulatie onder- of oververtegenwoordigd is, en bijgevolg is ook de kans kleiner dat de statistiek van de steekproef significant afwijkt van de werkelijke parameter van de populatie.

Disproportionele gestratificeerde steekproeven kunnen gebruikt worden om een beter zicht te krijgen op de eigenschappen van kleinere (maar toch belangrijke) subpopulaties.  Stel dat u bijvoorbeeld uw klanten verdeelt in strata op basis van omzet, dan valt het te verwachten dat een groot deel van uw omzet gegenereerd wordt door een beperkte groep klanten, die u in uw steekproef proportioneel toch meer aan bod wil laten komen.  Als u achteraf dan uitspraken wil doen over de totale populatie, dan zal u de resultaten van de verschillende subgroepen moeten herwegen.

In het kort :

Voordelen : representativiteit, onderlinge vergelijkbaarheid, onderzoek kleine subpopulaties
Nadelen : complexer, duurder, tijdrovender
Toepassingsgebieden : bij veronderstelde grote impact van demografische of culturele verschillen op het antwoordpatroon, bv. geslacht, leeftijdsgroepen, inkomensklassen, regio (Vlaanderen vs. Wallonië)

1.4 Clustersteekproef

Om de kosten van een onderzoek in te perken wordt vaak beroep gedaan op cluster-sampling.  In de praktijk komt het erop neer dat de populatie opgedeeld wordt in een aantal groepen of clusters, die onderling zo gelijk mogelijk dienen te zijn, maar intern heterogeen.  Uit alle clusters worden er dan enkele geselecteerd, en vervolgens wordt iedereen uit de geselecteerde clusters ondervraagd (bemerk het verschil met de gestratificeerde steekproef).

Deze steekproefmethode wordt bijvoorbeeld vaak gebruikt als men een grote geografische regio bestudeert, om de verplaatsingskosten te beperken (ook wel area-sampling genoemd).  Veronderstel bijvoorbeeld dat u een enquête wil doen over de scholengemeenschap van een zekere regio.  In een eerste fase kan deze regio dan onderverdeeld worden in verschillende gemeenten, waaruit er dan enkele geselecteerd worden via een aselecte steekproef.  Van alle scholen uit de overblijvende gemeenten kunnen dan een aantal klassen gekozen worden.  Dit noemen we een two-stage clustersteekproef.

Het grote voordeel van clustersampling is zoals gezegd dat het een stuk goedkoper is in vergelijking met bijvoorbeeld een gestratificeerde steekproef, maar de methode is wel minder nauwkeurig.   Als bepaalde clusters enigszins vertekend zijn, gaan de resultaten hiervoor verre van accuraat zijn, wat zich ook vertaalt in de resultaten voor de ganse populatie.

In het kort :

Voordelen : kostenbesparend (bv. bij grote geografische spreiding), praktisch
Nadelen : representativiteit komt in het gedrang
Toepassingsgebieden : onderzoek bij scholengemeenschappen, afdelingen van ledenorganisaties, sportclubs, vestigingen van winkelketens, …

1.5 Getrapte aselecte steekproef

Een getrapte steekproef is opgebouwd uit een combinatie van steekproefmethodes.  Deze worden in verschillende stadia afzonderlijk en na elkaar verricht.  Het aantal stadia dat doorlopen wordt kan variëren.   Zo wordt er o.a. gesproken van tweetraps- of drietraps-steekproeven.

Voorbeeld van een tweetrapssteekproef : de totale populatie wordt eerst opgedeeld in clusters, en hieruit worden er enkele gekozen.  In plaats van iedereen uit deze geselecteerde clusters te ondervragen (zoals bij de standaard clustersampling), kiest men uit elke cluster slechts een aantal leden via een aselecte steekproef.

In het kort :

Voordelen : pragmatische benadering op maat van het onderzoek
Nadelen : complex, representativiteit
Toepassingsgebieden : opzet kan “tailor made”aangepast worden afhankelijk van de populatiekenmerken en het type onderzoek

2. Selecte steekproeven

Selecte steekproeven worden toegepast in volgende gevallen :

  • wanneer de onderzoeker geen uitspraak over de totale populatie wil doen (bv. in de ontwerpfase van een enquête)
  • wanneer er onvoldoende middelen (tijd, budget, personeel) voorhanden zijn om een aselecte steekproef te trekken
  • wanneer het moeilijk te achterhalen valt wie tot de populatie behoort (bv. daklozen)

We onderscheiden volgende soorten selecte steekproeven :

2.1 Gemakkelijkheidssteekproef

Dit type van steekproef wordt gebruikt in verkennend of exploratief onderzoek, als de onderzoeker een vlugge en goedkope benadering van de waarheid wil.  De selectie van de steekproef gebeurt op basis van gemak en beschikbaarheid. Zo kan men bijvoorbeeld in een drukke winkelstraat gaan staan en de eerste 100 bereidwillige passanten selecteren.

Het is duidelijk dat de systematische selectiefout bij deze steekproefmethode zeer groot kan zijn, en er is geen enkele controle over de omvang en de richting van de fout.  Als we bijvoorbeeld op een donderdagnamiddag in een winkelstraat enquêtes gaan afnemen, wordt er sowieso een groot deel van de populatie van deelname uitgesloten (werknemers, studenten, …).

Dit houdt in dat de resultaten van dit onderzoek op geen enkele manier kunnen geëxtrapoleerd worden naar de ganse populatie.  Daarom is een dergelijke steekproef alleen maar geschikt tijdens een verkennende onderzoeksfase, om een ruw beeld te schetsen van de verschillende facetten van een probleem.  De vertekening zal wel kleiner zijn naarmate de populatie beperkter en homogener is.

In het kort :

Voordelen : praktisch, snel, goedkoop, eenvoudig
Nadelen : representativiteit, systematische selectiefout, oppervlakkig beeld van de realiteit
Toepassingsgebieden : exploratief onderzoek in de ontwerpfase van een enquête, probleemidentificatie, formulering doelstellingen van een enquête

2.2 Beoordelingssteekproef

Deze steekproefmethode ligt in het verlengde van de gemakkelijkheidssteekproef, met als onderscheid  dat de onderzoeker op basis van zijn beoordelingsvermogen bepaalde beperkende voorwaarden gaat opleggen aan het trekken van de steekproef.  Hij gaat dus ook enkel personen in overweging nemen die gemakkelijk beschikbaar zijn, maar enkel als ze aan bepaalde kenmerken voldoen.

In ons winkelstraatvoorbeeld kunnen we bijvoorbeeld enkel mensen selecteren die op regelmatige basis een bepaald product aankopen, om deze in een diepte-interview of in een focusgroep verder te bevragen over hun ervaringen met dit product

Het belangrijkste nadeel blijft dat beoordelingssteekproeven zeer subjectief zijn en sterk afhankelijk van de expertise van de onderzoeker. Daardoor zijn ze ook weer heel vatbaar voor fouten.

In het kort :

Voordelen : praktisch, vrij snel, goedkoop en eenvoudig
Nadelen : representativiteit, subjectief, sterk afhankelijk van expertise onderzoeker
Toepassingsgebieden : selectie van deelnemers voor een kwalitatief onderzoek (diepte-interviews, focusgroepen), bv. gebruikers van bepaalde producten/merken, klanten-tevredenheidsonderzoek

2.3 Sneeuwbalsteekproef

Wanneer de te onderzoeken populatie moeilijk te vinden, te bereiken of aanspreekbaar is, wordt er gebruik gemaakt van de zogenaamde sneeuwbalsteekproef.  Het kan bijvoorbeeld gaan om gebruikers van producten met een heel lage penetratie, drugsverslaafden, mensen met een zeldzame ziekte, enz.

Deze werkwijze komt erop neer dat  men respondenten die men wel kan traceren de contactgegevens vraagt van andere leden van de doelgroep.  Op deze manier wordt de steekproef steeds groter en ontstaat er als het ware een sneeuwbaleffect.  Deze techniek kan de zoekkosten drastisch beperken, maar de methodologie op zich reduceert de kans dat de bekomen steekproef een representatieve doorsnede vormt van de totale populatie.

In het kort :

Voordelen : opsporen van moeilijk traceerbare respondenten
Nadelen : geen representatieve weerspiegeling van de populatie, niet extrapoleren
Toepassingsgebieden : bv. daklozen, drugsverslaafden, mensen met een bepaalde ziekte of hobby, …

2.4 Quotasteekproef

De quotasteekproef kan vergeleken worden met de (aselecte) gestratificeerde steekproef.  De populatie wordt ook hier in een aantal elkaar onderling uitsluitende subgroepen verdeeld op basis van bepaalde kenmerken (cf. de verschillende strata bij de gestratificeerde steekproef).  Per subgroep wordt dan een quotum voor het vereiste aantal respondenten vooropgesteld.  Dit gebeurt om de populatie zo representatief mogelijk voor te stellen, bijvoorbeeld door een minimum aan respondenten te selecteren per geslacht en leeftijdsgroep.

Het grote onderscheid met de gestratificeerde steekproefmethode is dat bij een quotasteekproef de selectie van de leden uit de subgroepen niet op een aselecte manier geschiedt, maar op basis van beschikbaarheid of andere beoordelingscriteria van de onderzoeker.

Als men bijvoorbeeld een onderzoek wil voeren naar bestedingsgedrag in supermarkten, dan kan men de populatie opdelen op basis van bezochte winkelketen en leeftijdsgroep.  Stel dat er wordt vertrokken van 5 ketens en 4 leeftijdsgroepen, dan bekomt u een totaal van 20 subgroepen.  Interviewers op de winkelvloer kunnen dan passanten aanspreken tot het vooropgestelde quotum voor elke subgroep bereikt is.

Quotasteekproeven kunnen net zoals gestratificeerde steekproeven zowel proportioneel als disproportioneel worden samengesteld.  Een proportionele samenstelling zou in het bovenstaande voorbeeld impliceren dat de quota per subgroep bepaald worden rekening houdend met de marktaandelen van de betreffende ketens en de procentuele verhouding van de leeftijdsgroepen.

In het kort :

Voordelen : garandeert minimum aan representativiteit, elke subgroep komt aan bod
Nadelen : enkel een schijn van representativiteit, kan tijdrovend en duur zijn
Toepassingsgebieden : bv. smaak- of verpakkingstests, concepttests voor nieuwe producten, winkelgedrag, tevredenheidsonderzoek, …

2.5 Routemethode

Deze steekproefmethode is geschikt in situaties waarin de populatie goed omschreven is, maar de steekproef moeilijk kan worden samengesteld omdat de betreffende respondenten slecht traceerbaar zijn.  De routemethode is dan de benadering die zo dicht mogelijk probeert aan te leunen bij een aselecte steekproef.

Stel dat men 200 amateurfotografen face-to-face wenst te bevragen over hun hobby.  Deze doelgroep is duidelijk te bepalen, maar moeilijk te lokaliseren.  Via een aselecte steekproef zou men misschien 4000 personen verspreid over het ganse land moeten bezoeken om deze 200 te vinden.  Bij de routemethode gaat men daarentegen 200 startadressen selecteren.  Vindt de onderzoeker op het startadres geen amateurfotograaf, dan gaat hij aanbellen bij het volgende huis, en dit herhaalt zich tot er uiteindelijk iemand getraceerd wordt.

Het spreekt voor zich dat dit heel wat verplaatsingskosten uitspaart, en als de startadressen random gekozen worden, leunt dit toch dicht aan bij een aselecte steekproef.  Bovendien krijgt de onderzoeker vaak richtlijnen mee over de te volgen route (bv. na startadres de 2de straat rechts en daar 3de huis aan de linkerkant nemen, enz.).  Dit om vertekening te vermijden, omdat de interviewer anders bijvoorbeeld enkel mooie of moderne huizen met jonge mensen zou kiezen.

In het kort :

Voordelen : verlaagt de verplaatsingskosten, zekere representativiteit, non-respons probleem wordt omzeild
Nadelen : niet 100% representatief
Toepassingsgebieden : mensen met een bepaalde hobby of interesse, bezitters van een bepaald product of automerk, …

Gerelateerde artikels :

20 comments

Doe mee aan de conversatie
  • Tatjana - May, 2019 reageer

    Voor mijn opleiding doe ik een onderzoek naar de invloed van organisatie cultuur op veiligheid binnen de olie en gasindustrie. Hiervoor doe ik zowel kwalitatief onderzoek (leiderschap) en kwantitatief onderzoek. Mijn populatie is klein 80 man, van 6 verschillende transportbedrijven die diensten verlenen aan deze oliemaatschappij. Omdat niet alle bedrijven hetzelfde aantal mensen in dienst heeft wil ik een gestratificeerde a selecte steekproef doen. Wat kunt u mij aanbevelen?

    Gert Van Dessel - May, 2019 reageer

    Beste Tatjana,

    Je kan inderdaad gebruik maken van een gestratificeerde aselecte steekproef voor het kwantitatieve luik.
    Ik zou deze dan wel proportioneel werken, dus van de grotere transportbedrijven verhoudingsgewijs meer respondenten proberen te verzamelen.
    Als het maar om 80 mensen in totaal gaat, kan je ook opteren om iedereen uit te nodigen tot deelname aan de kwantitatieve bevraging.

    Voor het kwalitatieve gedeelte zou ik eerder kijken naar de kwaliteit van de gesprekspartners > wie is voor elk bedrijf het best geplaatst om hierover een zinvolle uitleg te geven.
    En dan per bedrijf max 1 of 2 interviews afnemen.

  • Angie - April, 2019 reageer

    Hallo,
    Ik had een vraag, stel dat je een kwalitatief onderzoek doet naar de financiele risico´s van een afdeling (van ongeveer 10 – 15 mensen). Welk steekproef zal dan het beste van toepassing kunnen zijn?

    Gert Van Dessel - April, 2019 reageer

    Beste Angie,

    Steekproefbepaling is eerder van toepassing op kwantitatief onderzoek bij grotere groepen.
    Kwalitatief onderzoek situeert zich in de exploratieve fase, en in principe ondervraag je zoveel mensen als nodig om te weten te komen wat je wil weten.
    Vaak neemt men een 20-tal mensen (individueel of verdeeld in 3 of 4 focusgroepen).
    Aangezien het in totaal maar om 10-15 mensen gaat, kan je deze allemaal gaan bevragen (afhankelijk van tijd- en budgetrestricties kan je er ook de voorkeur aan geven om een selectie hieruit te maken).

  • L - April, 2019 reageer

    Beste Gert,
    Voor mijn afstudeeronderzoek zal ik een intern belevingsonderzoek uitvoeren.
    De respondenten ga ik steekproefsgewijs bepalen. Graag wil ik medewerkers in zowel leidinggevende als uitvoerende functies enquêteren. In totaal zijn er 631 medewerkers in dienst binnen de organisatie.
    Heeft u advies over de vorm van de steekproef?

    Ik hoor het graag van u!

    Gert Van Dessel - April, 2019 reageer

    Beste Laura,

    Als het de bedoeling is om de enquête online uit te sturen, zou ik aanraden om dit naar alle medewerkers te doen, omdat je vooraf toch niet weet wat de responsgraad gaat zijn.
    Via onze tool kan je al voor €99 een enquête uitsturen naar maximaal 1000 medewerkers en tot 250 antwoorden verzamelen (€5 extra per 50 bijkomende respondenten).

    Achteraf kan je dan op basis van je effectieve respons gaan berekenen welke foutenmarge hiermee samenhangt (dat kan bv. via onze steekproefcalculator/.
    Voor een foutenmarge van 5% bij 95% betrouwbaarheid heb je 240 respondenten nodig (of een respons van 38%). Hoe hoger je respons, hoe lager je foutenmarge wordt.

    Om de representativiteit te garanderen, kan je ook quota instellen via onze tool (je kan bv. instellen dat je antwoorden wil voor 50 leidinggevenden en 300 niet-leidinggevenden, eventueel gecombineerd met andere quota of criteria).
    Of je kan de quota achterwege laten en indien nodig je resultaten achteraf gaan herwegen, bv. in SPSS (vanuit onze tool kan je de ruwe data hiernaar exporteren).

  • Nick - January, 2019 reageer

    Beste Gert,

    Voor mijn scriptie doe ik onderzoek naar beleving in de supermarkt op zondag.
    Het aantal benodigde respondenten is 382 en het onderzoek ga ik select en aselect uitvoeren.
    Select in de supermarkt op zondag en aselect via een database met e-mail adressen om de vergelijking te kunnen maken tussen zondag en de andere dagen in de week.
    Nu is de vraag of hiermee het aantal respondenten klopt voor een representatief onderzoek, omdat de vergelijking wordt gemaakt tussen meerdere dagen.
    En hoe moet ik daarnaast het aantal respondenten verdelen? 2x 191 of meer enquêtes afnemen op zondag dan via de database.

    Met vriendelijke groet,
    Nick

    Gert Van Dessel - February, 2019 reageer

    Nick,

    Als je aparte uitspraken wil doen voor de bezoekers op zondag vs. deze in de week, dan moet je hier rekening mee houden in je sample size.
    De ‘zondagshoppers’ zijn dan een aparte populatie, dus dan moet je je sample size hierop berekenen.
    Stel dat je 10000 zondagshoppers hebt, dan het je een steekproef nodig van 370 om specifiek over de groep van zondag uitspraken te doen met 95% betrouwbaarheid en 5% foutenmarge.
    Een kleinere steekproef kan ook volstaan om te vergelijken, alleen zal je foutenmarge dan vergroten en je dus minder snel uitspraken kunnen doen voor de ganse populatie.

  • Tess - November, 2018 reageer

    Beste Maarten,
    Wij doen een onderzoek naar het social media gebruik van mensen uit Generatie X. Hiervoor posten wij een enquete op onze social media netwerken. Wij twijfelen erg aan welke steekproefmethode we gebruiken omdat niet elke Nederlander uit Generatie X gelijke kans heeft om in ons onderzoek terecht te komen omdat we het op ons Social Media netwerk hebben gepost.

    mvg
    Tess en Simeon

    Gert Van Dessel - November, 2018 reageer

    Beste Tess,

    Als je je enquête post via social media, heb je inderdaad geen enkele controle over de representativiteit van je steekproef.
    Als je werkt via onze enquêtetool, kan je dat managen door het stellen van screenervragen (bv. geslacht, leeftijdsklasse, regio, …) en het instellen van quota hierop op basis van cijfers voor je ganse populatie.
    Als een bepaald segment dan volledig ‘gevuld’ is, dan wordt de respondent na het invullen van de screenervragen weggestuurd.

    Een andere optie is om je resultaten achteraf te herwegen om ze zo meer representatief te maken.

  • Jesse - June, 2018 reageer

    Hoi Maarten,

    Ik wil graag enquêtes laten invullen door bezoekers van een optreden van een band waar ik onderzoek naar doe, van welke steekproef maak ik dan gebruik?

    Gert Van Dessel - July, 2018 reageer

    Dag Jesse,

    Bedankt voor je vraag en excuses voor het late antwoord.

    Je zou bv. elke 10de bezoeker die buitenkomt kunnen tegenhouden, maar dat is praktisch niet altijd te realiseren.
    In de eerste plaats omdat niet iedereen zal willen meewerken, in de 2de plaats omdat je dan een extra medewerker nodig hebt om de telling te doen terwijl jezelf de enquêtes afneemt.

    Een pragmatische oplossing zou zijn om op voorhand te bepalen hoe je (idealiter representatieve) steekproefverdeling er moet uitzien (bv. 60% mannen, 40% vrouwen, verdeling naar leeftijdsgroepen, regio, …).
    Dit op basis van de totale fanbase van de betreffende groep (gesteld dat je daar een goed zicht op hebt). En je selecteert dan bezoekers tot al je cellen gevuld zijn.

  • Sanne - February, 2018 reageer

    Handig artikel! Van welke steekproef is dan sprake als je een heel klantenbestand uitnodigt om online deel te nemen aan een enquête (met een incentive als ze meedoen) en bijvoorbeeld 10% doet uiteindelijk mee?

    Maarten Marijnissen - February, 2018 reageer

    Hey Sanne,

    In feite is een klantenbestand geen steekproef, aangezien dit meteen de volledige populatie is die je wil onderzoeken.

  • Noortje van Lith - September, 2017 reageer

    Beste maarten,

    Voor mijn opleiding wil ik een quotasteekproef houden onder respondenten uit mijn buurt dit zijn dan 12445 mensen, ik wil uit die 12445 weer 50 mannen en 50 vrouwen enquêteren is dit dan nog een steekproef of niet? Ik zou er 373 moeten enqueteren bij een foutmarge van 5% maar ik weet zeker dat ik niet aan 373 kom, hoe kan ik het, het beste doen?

    Maarten Marijnissen - September, 2017 reageer

    Dag Noortje,

    Ik neem aan dat je uitspraken wil doen over een populatie van 12445 mensen. Idealiter zou je dan inderdaad een steekproef van 373 nodig hebben.
    Als je echter wil gaan vergelijken tussen de mannen en de vrouwen zou je twee representatieve sub-steekproeven moeten maken voor deze sub-populaties.

    Hiervoor zal je nog meer mensen moeten gaan bevragen (2 keer 362).
    Bij een lager aantal ligt de foutenmarge hoger en zal je in je onderzoek niet kunnen spreken van een representatieve steekproef.
    Je kan dus wel uitspraken doen, maar deze zullen niet veralgemeend kunnen worden voor de populatie waar je mee werkt.

    Veel succes met je onderzoek!

  • Nick - June, 2017 reageer

    Beste Maarten,

    Ook ik zou graag het artikel gebruiken voor mijn onderzoek. Alleen wanneer ik op Gert van Dessel, 2010 zoek krijg ik geen resultaten. Zou jij mij het artikel kunnen sturen of mij de titel van het onderzoek kunnen geven.

    Alvast bedankt.

    Maarten Marijnissen - June, 2017 reageer

    Dag Nick,

    Ik denk dat het voor zich spreekt dat dit een gewoon blog artikel is…
    We hebben dit gepost om mensen op weg te helpen met hun eigen onderzoek.

    Voor een peer reviewed onderzoek of cursustekst zal je verder moeten zoeken. ;)

    Veel succes!

  • Paulien - December, 2016 reageer

    Is er ook een bronvermelding van dit artikel? Door wie is dit geschreven en wanneer? Ik zou hier graag naar verwijzen in mijn onderzoek…

    Maarten Marijnissen - December, 2016 reageer

    Dag Paulien,

    Leuk dat je ons artikel kon gebruiken in je onderzoek!
    Het is origineel geschreven in 2010 door Gert Van Dessel.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.