Bei statistischen Fehlern wird zwischen dem das Ergebnis nicht verzerrenden Zufallsfehler und dem systematischen Fehlern unterschieden, der einen verzerrenden Einfluss auf das Ergebnis von Stichprobenschätzungen hat.
Per Definition wird der Effekt des systematischen Fehlers mit wachsender Zahl der Untersuchungseinheiten, also z.B. mit einer Vergrößerung des Stichprobenumfangs, größer. Folglich können alle Abweichungen zwischen dem Erwartungswert eines Stichprobenergebnisses und dem wahren Wert der Grundgesamtheit, die nicht auf dem Zufallsprozess bei der Stichprobenentnahme beruhen, als systematische Fehler bezeichnet werden.
Beispiele für systematische Fehler:
- Die falsche formulierung des Untersuchungsgegenstandes (bzw. der Fragen/Fragebogen)
- Unzureichende Organisation der Befragung
- Unklare Definition durch Interviewer
- Fehlerhafte Anweisungen bei der Befragung
- Fehler als Folge verspäteter Auskünfte
- Bewusst oder unbewusst falsche Auskünfte der Befragten, aber auch der Interviewer
- Fehleintragung
- Die Wahl falscher Befragter durch den Interviewer bzw. die bevorzugte Behandlung bestimmter Personen bei der Befragung
- Fehler auf Grund einer schlecht organisierten Durchführung der Erhebung
- Eine Unzweckmäßige-Art der Auszählung der Daten
- Rechen- und Rundungsfehler
- Veröffentlichungs- und Interpretations- bzw. Analysefehler
- Problem der Nonresponse (keine Antwort auf Fragen)
Während der Zufallsfehler, mit dem die Stichprobenstatistik behaftet ist, sich relativ gut quantifizieren lässt, wenn man auf die Daten der Stichprobe zurückfreift, ist zur Abschätzunh des systematischen Fehlers ein umfangreiches Kontrollinstrumentarium, dessen Anwendung mit hehen Kosten verbunden sein kann, notwendig. In extremen Fällen, wenn man nicht auf verfügbares Kontrollmaterial (frühere oder gleichartige Erhebungen) zurückgreifen kann, muss man Kontrollerhebungen und -aufbereitungen vornehmen, aus denen wiederum Informationen über typische Fehlerquellen für die vorliegende und auch für spätere Erhebungen gewonnen werden können.
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