Steekproefgrootte bij enquêtes begrijpen
Je hoeft niet iedereen te ondervragen om betrouwbare resultaten te krijgen. Een steekproef van de juiste grootte kan een veel grotere populatie vertegenwoordigen met een bekende nauwkeurigheid.
Deze gids legt uit hoe steekproefgrootte werkt, waarom het belangrijk is en hoe je veelgemaakte fouten voorkomt. Gebruik de Steekproefcalculator om je benodigde steekproefgrootte te berekenen.
Waarom steekproefgrootte belangrijk is
De steekproefgrootte beïnvloedt twee belangrijke factoren:
- Foutmarge: Hoe dicht je resultaten bij de werkelijke waarde van de populatie liggen
- Betrouwbaarheidsniveau: Hoe zeker je kunt zijn dat je resultaten binnen de foutmarge vallen
Als je de steekproefgrootte verkeerd inschat, verspil je middelen door te veel mensen te ondervragen of krijg je onbetrouwbare resultaten door te weinig respondenten.
Belangrijkste concepten
Populatiegrootte
Het totaal aantal mensen dat je enquête zou kunnen invullen. Dit kunnen zijn:
- Al je klanten (bijv. 50.000)
- Werknemers in je bedrijf (bijv. 500)
- Gebruikers van een specifieke functie (bijv. 10.000)
- Bezoekers van je website vorige maand (bijv. 100.000)
Voor zeer grote populaties (100.000+) verandert de steekproefgrootte nauwelijks, omdat je al statistische significantie bereikt.
Betrouwbaarheidsniveau
Hoe zeker je wilt zijn dat je steekproefresultaten de werkelijke populatie weerspiegelen.
| Betrouwbaarheidsniveau | Interpretatie |
|---|---|
| 90% | Je bent er 90% zeker van dat de werkelijke waarde binnen je foutmarge valt |
| 95% | Industriestandaard - 95% zekerheid |
| 99% | Zeer hoge zekerheid, vereist een grotere steekproef |
Gebruik 95% tenzij je een specifieke reden hebt om dit te wijzigen. Dit is de standaard voor zakelijke beslissingen.
Foutmarge
Het acceptabele foutbereik in je resultaten. Als je enquête 60% tevredenheid toont met een foutmarge van ±5%, ligt de werkelijke waarde tussen 55% en 65%.
| Foutmarge | Gebruiksscenario |
|---|---|
| ±3% | Beslissingen met grote impact die precisie vereisen |
| ±5% | Standaard voor de meeste zakelijke enquêtes |
| ±10% | Verkennend onderzoek of enquêtes met beperkte middelen |
Kleinere marges vereisen grotere steekproeven. Een marge van ±3% heeft ongeveer 2,5× meer antwoorden nodig dan ±5%.
De formule voor steekproefgrootte
Deze gids gebruikt de formule van Cochran, aangepast voor eindige populaties.
Stap 1: Bereken initiële steekproefgrootte (oneindige populatie)
n₀ = (Z² × p × (1-p)) / e²Waarbij:
- Z = Z-score voor je betrouwbaarheidsniveau (1,96 voor 95%)
- p = Verwachte proportie (0,5 voor maximale variabiliteit)
- e = Foutmarge als decimaal getal (0,05 voor 5%)
Stap 2: Corrigeren voor eindige populatie
n = n₀ / (1 + (n₀ - 1) / N)Waarbij:
- N = Je populatiegrootte
- n₀ = Initiële steekproefgrootte uit stap 1
Je hoeft dit niet handmatig op te lossen - dit is wat de calculator doet.
Waarom we p = 0,5 gebruiken
De proportie (p) vertegenwoordigt de verwachte verdeling van de antwoorden. Als je een ja/nee-vraag stelt, betekent p = 0,5 dat je een 50/50-verdeling verwacht.
We gebruiken 0,5 omdat:
- Het de grootste (meest conservatieve) steekproefgrootte oplevert
- Je niet hoeft te gokken welke resultaten je krijgt
- Het de veiligste aanname is als je geen eerdere gegevens hebt
Als je weet dat je proportie extreem is (bijv. 90% ja), kun je een kleinere steekproef gebruiken - maar alleen als je sterke eerdere gegevens hebt.
Responspercentages & uitnodigingen
Je benodigde steekproefgrootte is niet het aantal mensen dat je moet uitnodigen. Je moet rekening houden met responspercentages.
Typische responspercentages voor enquêtes
| Type enquête | Responspercentage |
|---|---|
| In-app/ingesloten | 20-40% |
| E-mail (klanten) | 10-30% |
| E-mail (werknemers) | 30-50% |
| Na transactie | 15-25% |
| NPS-relatieonderzoeken | 10-20% |
Formule: Uit te nodigen mensen = Steekproefgrootte ÷ Verwacht responspercentage
Als je 400 antwoorden nodig hebt en een responspercentage van 20% verwacht:
- 400 ÷ 0,20 = 2.000 mensen om uit te nodigen
Veelgemaakte fouten
Responspercentages negeren
Berekenen dat je 400 antwoorden nodig hebt, maar slechts 400 mensen uitnodigen, garandeert onvoldoende data.
Populatiegrootte gebruiken als steekproefgrootte
“We hebben 10.000 klanten, dus we hebben 10.000 antwoorden nodig.” Dat heb je niet. Ongeveer 370 antwoorden geven je een nauwkeurigheid van ±5%.
Subgroepen vergeten
Als je van plan bent te analyseren per segment (regio, product, klanttype), heeft elke subgroep een adequate steekproefgrootte nodig. Je hebt misschien 400 antwoorden per segment nodig, niet 400 in totaal.
Non-respons bias niet overwegen
Als alleen tevreden klanten reageren, vertegenwoordigen je resultaten niet iedereen. Streef naar responspercentages boven de 20% om bias te minimaliseren.
Overmatige precisie
Een marge van ±3% klinkt beter dan ±5%, maar vereist 2,5× meer antwoorden. Voor de meeste zakelijke beslissingen is ±5% voldoende.
Wanneer regels voor steekproefgrootte niet gelden
Standaardberekeningen voor steekproefgrootte gaan uit van:
- Aselecte steekproef: Iedereen heeft evenveel kans om geselecteerd te worden
- Representatieve antwoorden: Respondenten lijken op niet-respondenten
- Eén populatie: Je meet één groep, je vergelijkt geen groepen
Deze aannames gaan niet op wanneer:
- Je zelfgeselecteerde vrijwilligers ondervraagt
- Responspercentages erg laag zijn (onder de 10%)
- Je een longitudinaal onderzoek uitvoert
- Je zeer specifieke niche-populaties hebt
In deze gevallen hangt de statistische nauwkeurigheid meer af van de steekproefmethode dan van de steekproefgrootte.
Best practices
Definieer je populatie duidelijk
Wie ondervraag je precies? “Onze klanten” is vaag. “Actieve klanten die in de afgelopen 12 maanden een aankoop hebben gedaan” is specifiek.
Gebruik gestratificeerde steekproeven voor diverse populaties
Als je populatie duidelijke segmenten heeft, neem dan proportioneel steekproeven uit elk segment om representativiteit te garanderen.
Plan de analyse vooraf
Als je resultaten per regio wilt uitsplitsen, zorg er dan voor dat elke regio voldoende antwoorden heeft. Drie respondenten uit Azië is statistisch niet betekenisvol.
Documenteer je methodologie
Noteer je populatiegrootte, steekproefmethode, responspercentage en foutmarge. Dit voegt geloofwaardigheid toe aan je bevindingen.
Overweeg de beslissing die op het spel staat
Een marge van ±10% kan prima zijn voor verkennend onderzoek. Voor beslissingen die miljoenen euro’s beïnvloeden, investeer in ±3% precisie.
Veelgestelde vragen
Wat als ik mijn exacte populatiegrootte niet weet?
Maak een conservatieve schatting. Als je denkt dat je 5.000-10.000 klanten hebt, gebruik dan 5.000. Voor zeer grote populaties (50.000+) doet het exacte aantal er nauwelijks toe.
Is groter altijd beter?
Niet noodzakelijk. Boven je minimale steekproefgrootte hebben extra antwoorden een afnemend rendement. Van 400 naar 4.000 antwoorden gaan verandert de foutmarge van ±5% naar ±1,5% - zelden de moeite waard.
Hoe zit het met kwalitatieve feedback?
Berekeningen voor steekproefgrootte zijn van toepassing op kwantitatieve data (cijfers, percentages). Voor open vragen bereik je vaak “verzadiging” (er komen geen nieuwe thema’s meer naar voren) met 20-30 doordachte antwoorden.
Hoe verhoog ik de responspercentages?
- Houd enquêtes kort (maximaal 5 minuten)
- Verstuur op optimale tijden (dinsdag-donderdag, 10:00-14:00)
- Gebruik personalisatie in uitnodigingen
- Leg uit waarom feedback belangrijk is
- Bied indien gepast beloningen aan
Volgende stappen
Gebruik de Steekproefcalculator om je doel te bepalen en bekijk vervolgens onze enquêtesjablonen om aan de slag te gaan.