Sampling bezieht sich auf das Auswählen einer bestimmten Anzahl von Einträgen aus einer großen Menge von Daten zur weiteren Analyse. Unternehmensforschung generiert oft große Datenmengen, insbesondere bei marktorientierter Forschung, wie etwa demografische Daten. Mithilfe von Stichprobenverfahren in der Unternehmensforschung können Forscher mit einer überschaubareren Untermenge von Daten arbeiten, von denen sie glauben, dass sie die Trends in der größeren Sammlung genau widerspiegeln.
Hauptforschung
Unternehmen erhalten Forschungsdaten, aus denen sie auf zwei verschiedene Arten Proben entnehmen können. Die erste, primäre Forschung, beinhaltet das Ausgraben von Daten aus ihren Quellen. Umfragen sind die beliebteste Form der Primärforschung, sei es persönlich, telefonisch, über das Internet oder auf andere Weise. Die Ergebnisse der Primärforschung sind proprietär, das heißt, kein anderes Unternehmen hat Zugang zu den Ergebnissen der Primärforschung, es sei denn, es wird vom Forscher ausdrücklich gewährt oder der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
Sekundärforschung
Wenn Primärforschungsergebnisse mit anderen Forschern geteilt werden, führen die anderen Forscher Sekundärforschung durch. Sekundärforschung stützt sich im Wesentlichen auf die Bemühungen anderer, die sich die Zeit genommen haben, große Mengen relevanter und wertvoller Daten zusammenzustellen. Das Nachschlagen der durchschnittlichen Einkommenszahlen aus dem Bureau of Labor Statistics ist ein Beispiel für Sekundärforschung. Da das Büro bereits umfangreiche Erhebungen und Zusammenstellungen der Daten durchgeführt hat, können andere Wirtschaftsforscher die Daten ohne oder mit geringen Kosten nutzen.
Stichproben
Bei der Stichprobenauswahl wird eine bestimmte Anzahl von Datenelementen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und dann zur weiteren Analyse verwendet. Zufallsstichproben können eine effektive Methode sein, wenn Sie relativ homogene Datensätze analysieren. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das den Prozentsatz der Menschen ermitteln möchte, bei denen in einem bestimmten Zustand krankhaft fettleibig diagnostiziert wird. Anstatt mit einem Datensatz von mehreren Millionen Einträgen zu arbeiten, könnte das Unternehmen eine Zufallsstichprobe von mehreren hundert Einträgen sinnvoll analysieren, um eine Zahl zu erhalten, die sich der Statistik des gesamten Datensatzes annähert.
Nte Namensstichprobe
Die n-te Namensabtastung, auch als systematische Abtastung bezeichnet, ähnelt der Zufallsstichprobe, mit der Ausnahme, dass der Einfluss der willkürlichen Datenauswahl verringert wird. Bei der systematischen Probenahme wird jede n-te Dateneingabe für die Aufnahme in eine Probe ausgewählt. Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz von einer Million Umfrageantworten hatten, könnten Sie jeden tausendsten Eintrag auswählen, der in eine Stichprobe aufgenommen werden soll, sodass Sie eine überschaubarere Stichprobe von eintausend Einträgen erhalten.
Kontrollierte Probenahme
Bei der kontrollierten Probenahme werden sehr spezifische Proben aus einem ziemlich heterogenen Datensatz übernommen. Kontrollierte Probenahme ist bei Sekundärforschung am wertvollsten, da Primärforschung auf Zielgruppen ausgerichtet werden kann, falls dies gewünscht wird.
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das einen großen Datensatz kauft, der Informationen zu Alter, ethnischer Zugehörigkeit, Bildung und Einkommen der Befragten enthält. Wenn ein Unternehmen die durchschnittlichen Einkommensniveaus für eine bestimmte Altersgruppe ermitteln wollte, könnte das Unternehmen eine Stichprobe erstellen, die nur aus Einträgen besteht, die die spezifischen Alterskriterien erfüllen, bevor der Einkommenswert berechnet wird.
