Gib deine Populationsgröße, dein Konfidenzniveau und deine Fehlermarge ein, um zu berechnen, wie viele Antworten du für statistisch valide Umfrageergebnisse benötigst.
Berechne die Mindestanzahl an Umfrageantworten, die für statistisch valide Ergebnisse erforderlich sind.
Gesamtzahl der Personen, die du befragen könntest
Wie sicher du sein möchtest (95 % ist Standard)
Akzeptable Fehlerspanne (5 % ist Standard)
Kurzreferenz: Stichprobengrößen bei 95 % Konfidenz
| Population | ±3 % | ±5 % | ±10 % |
|---|---|---|---|
| 100 | 92 | 80 | 49 |
| 500 | 341 | 217 | 81 |
| 1.000 | 516 | 278 | 88 |
| 5.000 | 879 | 357 | 94 |
| 10.000 | 964 | 370 | 95 |
| 50.000 | 1.045 | 381 | 96 |
| 100.000+ | 1.067 | 383 | 96 |
Diese Werte basieren auf der Annahme: 95 % Konfidenzniveau, p = 0,5 und Endlichkeitskorrektur.
Beachte ein wichtiges Muster: Sobald deine Population 50.000 übersteigt, nimmt die Stichprobengröße kaum noch zu. Eine Population von 50.000 benötigt 381 Antworten bei ±5 %, während 100.000+ nur 383 benötigt. Deshalb arbeiten nationale Umfragen oft mit nur 1.000-1.500 Befragten.
Wie der Rechner funktioniert
Dieser Rechner verwendet Cochrans Formel, die Standardmethode zur Bestimmung der Stichprobengröße bei Umfragen. Sie funktioniert in zwei Schritten:
- Berechnung der anfänglichen Stichprobengröße unter der Annahme einer unendlichen Population, basierend auf deinem Konfidenzniveau und der Fehlermarge
- Anwendung der Endlichkeitskorrektur, um das Ergebnis an deine tatsächliche Populationsgröße anzupassen
Das Ergebnis liefert die Mindestanzahl der benötigten vollständigen Antworten. Der Rechner berücksichtigt auch die erwarteten Rücklaufquoten, um dir zu sagen, wie viele Personen du einladen musst.
Eine detaillierte Erklärung der Formel findest du im Leitfaden zur Stichprobengröße bei Umfragen.
Wie viele Personen solltest du einladen?
Der Rechner gibt dir zwei Zahlen:
- Minimale Stichprobengröße - die Antworten, die du für statistische Validität benötigst
- Umfrage senden an - die Anzahl der Personen, die du einladen solltest, angepasst an die erwartete Rücklaufquote
Typische Rücklaufquoten
| Umfragetyp | Rücklaufquote |
|---|---|
| In-App | 20-40 % |
| E-Mail an Kunden | 10-30 % |
| Mitarbeiter | 30-50 % |
| Transaktional | 15-25 % |
| NPS | 10-20 % |
Einladungsformel: Anzahl einzuladender Personen = Erforderliche Antworten ÷ Erwartete Rücklaufquote
Beispiel: Benötigt: 400 Antworten, Erwartung: 20 % → lade 2.000 Personen ein.
Häufige Fehler
Verwechslung von Stichprobengröße und Populationsgröße. 10.000 Kunden zu haben bedeutet nicht, dass du 10.000 Antworten benötigst. Etwa 370 Antworten liefern dir eine Genauigkeit von ±5 % bei einem Konfidenzniveau von 95 %.
Vergessen von Untergruppen. Wenn du planst, die Ergebnisse nach Region, Abteilung oder Kundensegment zu analysieren, benötigt jede Untergruppe ihre eigene angemessene Stichprobengröße. Du benötigst möglicherweise 370 Antworten pro Segment, nicht 370 insgesamt.
Ignorieren von Rücklaufquoten. Wenn du berechnest, dass du 400 Antworten benötigst, aber nur 400 Personen einlädst, sind unzureichende Daten garantiert. Teile die Zahl immer durch deine erwartete Rücklaufquote.
Übertriebene Genauigkeit. Eine Fehlermarge von ±3 % erfordert etwa 2,5-mal mehr Antworten als ±5 %. Für die meisten geschäftlichen Entscheidungen ist ±5 % ausreichend.
Verwandte Rechner
- NPS-Rechner - Berechne und interpretiere deinen Net Promoter Score
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Für eine vollständige Erklärung der Statistik zur Stichprobengröße, der Formeln und Best Practices siehe den Leitfaden zur Stichprobengröße bei Umfragen.