In Wahlzeiten wird sehr oft \u00c3\u00bcber den Fehler bei Umfragedaten diskutiert. Dabei gibt es viele Fehlerquellen wie die Wahl der falschen Stichprobe (gewisse W\u00c3\u00a4hlerschichten sind zb schwerer zu befragen als andere), der Befragte sagt nicht die Wahrheit und so weiter. Am einfachsten kann man sich den Stichprobenfehler bei sehr kleinen Stichproben vorstellen: Befragt man zur Nationalratswahl zum Beispiel nur drei Leute k\u00c3\u00b6nnte man als Antworten \u00c3\u2013VP, FP\u00c3\u2013 und Stronach erhalten. Der R\u00c3\u00bcckschlu\u00c3\u0178 das jeder dieser drei Parteien also 33.3% aller Stimmen erhalten werden ist nicht sonderlich stichhaltig.<\/p>\n Der Fehler ist aber auch bei deutlich gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178eren Stichproben nicht zu vernachl\u00c3\u00a4ssigen hier als Beispiel eine Bev\u00c3\u00b6lkerung von 5.000.000 von den denen <\/p>\n
\nNeben diesen Fehlern gibt es auch den rein mathematischen Stichprobenfehler<\/a>, der daraus folgt, dass eben nicht alle Teilnehmer einer Wahl befragt werden k\u00c3\u00b6nnen, sondern eben nur ein kleiner Teil, eben die Stichprobe.<\/p>\n
| SPO<\/td>\n | 27<\/td>\n<\/tr>\n |
| OVP<\/td>\n | 22<\/td>\n<\/tr>\n |
| FPO<\/td>\n | 21<\/td>\n<\/tr>\n |
| Grune<\/td>\n | 14<\/td>\n<\/tr>\n |
| Stronach<\/td>\n | 6<\/td>\n<\/tr>\n |
| BZO<\/td>\n | 4<\/td>\n<\/tr>\n |
| KPO<\/td>\n | 1<\/td>\n<\/tr>\n |
| PIRAT<\/td>\n | 1<\/td>\n<\/tr>\n |
| NEOS<\/td>\n | 4<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n w\u00c3\u00a4hlen w\u00c3\u00bcrden. Diese Verteilung ist also die angenomme „Wahrheit“ (ich habe eine der letzten Umfragen als Basis genommen). Zum Beispiel bedeudet das, dass in dieser Bev\u00c3\u00b6lkerung 1.350.000 Menschen die SP\u00c3\u2013 w\u00c3\u00a4hlen w\u00c3\u00bcrden.<\/p>\n Zieht man jetzt aus dieser Bev\u00c3\u00b6lkerung jeweils Stichproben von 500 Befragten, so kann man zum Beispiel diese zehn folgenden Resultate erhalten:<\/p>\n <\/p>\n \n \n \n\n\n |