Klaar om een enquête te verzenden? Een van de eerste dingen die u moet doen is een steekproef definiëren, of een groep personen bij wie u gegevens wilt verzamelen. Maar er zijn veel manieren om dit aan te pakken, waardoor u gemakkelijk de draad kwijt kunt raken. Vooral als u onderscheid wilt maken tussen een steekproef en de populatie van uw onderzoek. In deze handleiding leest u meer over de verschillende benaderingen voor een steekproef, de voor- en nadelen, en wanneer u welke optie gebruikt. Zo gaat u op de juiste manier van start met uw marktonderzoek.

Bij onderzoek met enquêtes worden de termen steekproef en populatie vaak door elkaar gebruikt, maar het gaat hier om twee verschillende groepen mensen. Een populatie is de volledige groep individuen die deel zou kunnen nemen aan uw onderzoek. Stel u probeert feedback van klanten te verzamelen over een product dat sinds vorig jaar verkrijgbaar is. De populatie bestaat dan uit alle personen die het product hebben gekocht, geprobeerd of anderszins gebruikt. Een steekproef is daarentegen een subset van de populatie. De steekproef kan op meerdere manieren worden samengesteld. U kunt zich bijvoorbeeld richten op de demografische gegevens van de klanten als u feedback wilt van vrouwelijke klanten. Het geslacht is dan de basis van de strategie voor uw steekproef. Andere eigenschappen zijn geografische kenmerken of aan het gedrag gerelateerde variabelen. En als de populatie erg groot is, waardoor het lastig is om gegevens te verzamelen, dan wilt u misschien wel een kleinere willekeurige steekproef.

Verfris uw kennis over enquête onderzoekstermen voordat u begint met marktonderzoek.

Gegevens verzamelen bij een populatie en bij een steekproef hebben beide voordelen. Ook zijn er goede vuistregels waarmee u kunt ontdekken welke methode u het beste kunt gebruiken.

In perfecte omstandigheden worden gegevens verzameld bij de hele populatie, of het nu gaat om onderzoek naar merkbekendheid of feedback van klanten. Waarom? Als alle leden van een populatie onderzoeksgegevens verstrekken, weet u zeker dat de verzamelde resultaten de steekproef goed vertegenwoordigen. Anders gezegd, door gegevens te verzamelen bij de populatie, vergroot u de validiteit en betrouwbaarheid van uw conclusies. 

Maar in de praktijk is het niet altijd mogelijk om gegevens te verzamelen bij een onderzoekspopulatie. De belangrijkste reden is dat populaties vaak lastig te identificeren zijn en vaak nog lastiger te bereiken om statistisch geldige reacties te verzamelen. Als een populatie duidelijk afgebakend is, is het logisch om gegevens van een populatie te verzamelen. Stel u wilt data verzamelen over werknemersbetrokkenheid. Dan kunt u waarschijnlijk met een populatie werken door een lijst met al uw werknemers te gebruiken. U stuurt ze dan allemaal rechtstreeks een e-mail. 

Ook is deze methode handig als de populatie klein is en baat heeft bij de resultaten van de enquête (zoals alle 30 pilot-gebruikers van een nieuwe service). Is een populatie daarentegen niet goed af te bakenen, is deze heel groot of zijn de leden geografisch verspreid, dan kunt u meestal beter een steekproef gebruiken.

Als u door bij een populatie gegevens te verzamelen geldige en nauwkeurige inzichten kunt verzamelen, waarom zou u dan kiezen voor een steekproef? Kort gezegd: soms kan het niet anders. Het is vrijwel nooit praktisch voor onderzoekers om de hele doelpopulatie te benaderen, gezien de grootte en de verschillende geografische regio's. Stel u runt een foodtruck in een bedrijfspark. U wilt graag managers van de omringende kantoren vragen naar hun voorkeuren voor lunch. Bij een populatie hebt u toegang nodig tot een complete, kloppende lijst met alle medewerkers, en dat is bijna onmogelijk. In zulke gevallen moet u gegevens verzamelen bij een subset van de populatie. De bevindingen kunnen dan worden toegepast op de populatie als geheel. Anders gezegd, met een steekproef kunt u er vaak van uitgaan dat de conclusies ook de populatie vertegenwoordigen waarvan de steekproef is genomen. Vaak, maar niet altijd. Lees meer hieronder.

Er zijn voornamelijk twee strategieën voor het nemen van een steekproef: een aselecte steekproef en een selecte steekproef.

Bij een aselecte steekproef gaat u willekeurig te werk

Bij deze methode heeft elk lid van de community een even grote kans om te worden toegevoegd aan de steekproef. Als u bijvoorbeeld een lijst hebt van uw populatie, of uw steekproefkader, dan kunt u willekeurige nummers genereren en dan elke persoon op de lijst met een gekozen nummer selecteren. Dit is een eenvoudige, willekeurige steekproef. 

U kunt ook systematischer te werk gaan bij een willekeurige steekproef door bijvoorbeeld elke 10e of 100e persoon te selecteren uit het steekproefkader. Zulke gestratificeerde steekproeven lijken op willekeurige steekproeven, behalve dat de populatie wordt verdeeld in groepen met vergelijkbare eigenschappen. Klanten kunnen bijvoorbeeld worden ingedeeld op basis van hoe vaak ze producten bij u kopen of hoeveel ze uitgeven. Daarna maakt u gebruik van een eenvoudige of systematische procedure voor de steekproef om individuen voor elke groep te kiezen. Zo weet u zeker dat de verschillende segmenten van de populatie worden meegenomen in de uiteindelijke steekproef.

Selecte steekproeven zijn een stuk selectiever

Bij deze methode hebben niet alle leden van de populatie dezelfde kans om voor de steekproef te worden gekozen. Als u bijvoorbeeld elke bezoeker aan uw website op zaterdagochtend zou ondervragen, hebben alleen klanten die in het weekend winkelen kans om te worden gekozen. Of u stuurt misschien alleen enquêtes naar klanten met wie u een persoonlijke relatie hebt, terwijl u klanten negeert die u niet goed kent. Zo kunt u fouten maken bij uw steekproef en is deze misschien niet representatief voor de populatie. Dus waarom zou u kiezen voor deze manier van werken? Omdat u bij een aselecte steekproef die moeilijk te krijgen complete lijst nodig hebt van de populatie.

Zoals we hebben gezien, moet u in veel gevallen gegevens verzamelen bij een steekproef in plaats van de volledige populatie. Maar dat betekent niet dat er voordelen ontbreken bij het verzamelen van gegevens via een steekproef:

Of u nu gegevens verzamelt met behulp van een steekproef of een populatie, u moet natuurlijk wel de juiste termen kennen. Een van de belangrijkste verschillen tussen de methode met een steekproef en een populatie is hoe u de grootte van de steekproef bepaalt. Zoals u hier kunt lezen, is de steekproefgrootte een schatting van het aantal individuen dat u nodig hebt om uw enquête uit te voeren. De termen statistiek en parameter zijn twee aan elkaar verwante, maar gescheiden concepten die relevant zijn bij het verzamelen van gegevens via een steekproef of een populatie. Laten we deze twee termen eens onder de loep nemen.

Een parameter is een maat van een bepaalde eigenschap van een populatie op basis van gegevens die bij de volledige populatie zijn verzameld. U hebt bijvoorbeeld gekozen voor een vierdaagse werkweek om het moraal en de inzet van uw personeel te verbeteren (wat een geluksvogels!). U verstuurt een enquête naar alle medewerkers en vraagt ze welke dag van de week ze het liefste vrij willen. Als 80% van het personeel zegt vrijdag vrij te willen, is dat de parameter van de populatie. 

Een statistiek is daarentegen een bevinding die u hebt afgeleid uit de gegevens die u hebt verzameld bij een steekproef van de populatie. Stel dat u ontzettend veel werknemers hebt. U hebt er dus voor gekozen om uw enquête naar een willekeurige, representatieve steekproef te sturen. De resultaten zijn min of meer gelijk aan de gegevens van de volledige populatie: het overgrote deel van de medewerkers (77%) wil graag een lang weekend inclusief een vrijdag vrij. In deze situatie is de conclusie onveranderd, maar de wijze waarop u die beschrijft wel. Deze 77% noemen we nu een statistiek. Waarom is het verschil tussen deze twee termen belangrijk? Het antwoord heeft te maken met de steekproeffout.

De steekproeffout is een andere aan steekproeven gerelateerde term die u moet kennen. Eigenlijk is een steekproeffout het verschil tussen de populatieparameter en de steekproefstatistiek. In het eerdere voorbeeld zagen we dat toen de hele populatie werd gevraagd naar welke dag vrij ze wilde, 80% voor vrijdag koos. Maar bij de steekproef lag dat percentage op 77%. De steekproeffout is het verschil tussen de resultaten van de populatie en die van de steekproef, in dit geval 3%.

Uit dit voorbeeld blijkt wel hoe belangrijk het is om een steekproef te krijgen die de populatie zo goed mogelijk vertegenwoordigt. Stel dat u alleen deeltijdmedewerkers hebt ondervraagd die toch al nooit op vrijdag werken? Dan krijgt u misschien een heel ander resultaat dat geen goede afspiegeling is van de voorkeuren van de populatie als geheel. 

Het doel is om nauwkeurig te blijven en fouten tot een minimum te beperken. Zelfs bij een aselecte steekproef kunnen er steekproeffouten optreden. Dit komt doordat statistische metingen van verspreiding en centrale neigingen (zoals het gemiddelde en de standaardafwijking) iets verschillen, zelfs als de steekproef uw populatie vertegenwoordigt. Uw doel is om de steekproeffout zo klein mogelijk te houden. U kunt de steekproeffout verkleinen door met een grotere steekproef te werken. 

Hoe kiest u het aantal individuen voor uw enquête? Stelt u de enquête op en dan op hoop van zegen? Niet helemaal. Als u gegevens kunt verzamelen bij een populatie, doet de vraag er niet toe: de ideale grootte van de doelgroep is precies dezelfde als die van de populatie. Maar als u een steekproef ondervraagt, is het belangrijk om rekening te houden met meer zaken.

Eerst moet u een schatting maken van de populatie. Zelfs als u geen actuele lijst hebt, is het slim om met een benadering te werken. Als u bijvoorbeeld wilt weten met welke gevaren fietsers in aanraking komen op wegen in uw regio, kunt u met secundaire informatie schatten dat er ongeveer 20.000 fietsers zijn in uw regio. Zodra u dit cijfer hebt, kunt u een foutmarge bepalen. Deze marge is niets meer dan een percentage om de nauwkeurigheid van uw resultaten aan te duiden. Kunt u zich vinden in een foutmarge van 5%, dan schat u dat het werkelijke resultaat 5% hoger of lager kan liggen dan uw statistiek. Als u dus een foutmarge van 5% toepast op de statistiek dat 77% van de ondervraagde medewerkers het liefste vrijdag thuis wil blijven, dan ligt het werkelijke percentage tussen de 72% en 82%.

Tot slot kunt u met een grafiek van de steekproefgrootte de omvang van uw populatie vergelijken met de foutmarge om zo een ruwe schatting te krijgen van de steekproefgrootte die u nastreeft. Onthoud dat niet iedereen uw enquête in zal vullen. Dus als uw steekproefgrootte 100 is, moet u meer respondenten benaderen om die doelgroepgrootte te bereiken. 

Lees meer over hoe u het aantal deelnemers voor uw enquête bepaalt. 

Dat is is een notendop het verschil tussen het verzamelen van gegevens met een populatie en een steekproef. Wat voor marktonderzoek u ook wilt doen, verken eerst alle verschillende marktonderzoeksenquêtes die er zijn en kies de beste optie.