Grundidee der Schätzung

In der Praxis kennt man den wahren Anteilswert \(p\) einer Grundgesamtheit oft nicht. Man entnimmt eine Stichprobe vom Umfang \(n\) und berechnet die relative Häufigkeit \(\hat{p} = \frac{k}{n}\) als Schätzwert für \(p\).

Problem: Der Schätzwert \(\hat{p}\) aus einer Stichprobe wird fast nie genau den wahren Wert \(p\) treffen. Ein Konfidenzintervall gibt an, wie genau die Schätzung ist.

Beispiel: Meinungsumfrage

Bei einer Umfrage werden 400 Personen befragt. 152 stimmen zu.

\(\hat{p} = \frac{152}{400} = 0{,}38\)

Aber wie nahe liegt \(\hat{p} = 0{,}38\) am wahren Anteil \(p\)?

Konfidenzintervall für den Anteilswert

Für großes \(n\) ist die Zufallsvariable \(\hat{p}\) annähernd normalverteilt. Das Konfidenzintervall zum Konfidenzniveau \(1 - \alpha\) lautet:

Konfidenzintervall für \(p\)
\(\hat{p} - z_{1-\frac{\alpha}{2}} \cdot \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + z_{1-\frac{\alpha}{2}} \cdot \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}\)

\(z_{1-\frac{\alpha}{2}}\) ist das Quantil der Standardnormalverteilung.

Die wichtigsten z-Werte sind:

Konfidenzniveau\(\alpha\)\(z_{1-\frac{\alpha}{2}}\)
90 %0,101,645
95 %0,051,960
99 %0,012,576
Beispiel: 95 %-Konfidenzintervall

Umfrage mit \(n = 400\), \(\hat{p} = 0{,}38\), Konfidenzniveau 95 %:

\(\text{Fehlerspanne} = 1{,}96 \cdot \sqrt{\frac{0{,}38 \cdot 0{,}62}{400}} = 1{,}96 \cdot 0{,}0243 \approx 0{,}048\)

Konfidenzintervall: \([0{,}38 - 0{,}048;\; 0{,}38 + 0{,}048] = [0{,}332;\; 0{,}428]\)

Interpretation: Mit 95 % Sicherheit liegt der wahre Anteil zwischen 33,2 % und 42,8 %.

Konfidenzniveau und Fehlerspanne

Das Konfidenzniveau \(1 - \alpha\) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Intervall den wahren Wert \(p\) überdeckt.

Wichtig:

- Höheres Konfidenzniveau \(\Rightarrow\) breiteres Intervall (weniger präzise)

- Größerer Stichprobenumfang \(n\) \(\Rightarrow\) schmaleres Intervall (präzisere Schätzung)

- Die Fehlerspanne halbiert sich, wenn man den Stichprobenumfang vervierfacht.

Mindest-Stichprobenumfang

Möchte man eine bestimmte Fehlerspanne \(e\) nicht überschreiten, muss der Stichprobenumfang mindestens betragen:

Mindest-Stichprobenumfang
\(n \geq \left(\frac{z_{1-\frac{\alpha}{2}}}{2 \cdot e}\right)^2\)

Diese konservative Formel verwendet \(\hat{p}(1-\hat{p}) \leq \frac{1}{4}\).

Beispiel: Stichprobenumfang berechnen

Wie groß muss \(n\) sein, damit die Fehlerspanne bei 95 % Konfidenzniveau höchstens 3 % beträgt?

\(n \geq \left(\frac{1{,}96}{2 \cdot 0{,}03}\right)^2 = \left(\frac{1{,}96}{0{,}06}\right)^2 = 32{,}67^2 \approx 1068\)

Man benötigt mindestens 1068 Befragte.

Übungen

Aufgabe 1Leicht

Bei einer Stichprobe mit \(n = 200\) und \(\hat{p} = 0{,}45\) soll ein 95 %-Konfidenzintervall berechnet werden. Wie groß ist die Fehlerspanne (gerundet)?

Aufgabe 2Mittel

Was passiert mit der Breite des Konfidenzintervalls, wenn man den Stichprobenumfang von 100 auf 400 erhöht (bei gleichem \(\hat{p}\) und gleichem Konfidenzniveau)?

Aufgabe 3Mittel

Welcher z-Wert wird für ein 99 %-Konfidenzintervall verwendet?

Aufgabe 4Schwer

In einer Stichprobe mit \(n = 500\) geben 210 Befragte an, ein Produkt zu kaufen. Berechne das 95 %-Konfidenzintervall für \(p\).

Aufgabe 5Schwer

Man möchte bei einem 95 %-Konfidenzniveau eine Fehlerspanne von höchstens 2 % erreichen. Wie groß muss die Stichprobe mindestens sein?

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