Für die allermeisten empirischen Untersuchungen in den Sozialwissenschaften liegen die notwendigen Informationen nur für einen Teil der interessierenden Beobachtungen - d.h. für eine Stichprobe - vor. Das Ziel der meisten empirischen Untersuchungen sind allerdings Aussagen über die der Stichprobe zugrundeliegende Population, also Aussagen über die konkrete Stichprobe hinaus. Empirische Studien zielen in der Regel auf allgemeine und nicht auf spezifische Aussagen ab. Aus diesem Grund sind inferenzstatistische Verfahren von so grosser Bedeutung, weil sie es - unter gewissen Voraussetzungen - erlauben, Ergebnisse über eine konkrete Stichprobe hinaus auf die zugrundeliegende Grundgesamtheit zu verallgemeinern.

Eine Stichprobe liefert definitionsgemäss immer nur unvollständige Informationen in Bezug auf die interessierende Grundgesamtheit. Es stellt sich damit die zentrale Frage, ob und wie sich Ergebnisse, welche anhand der Stichprobendaten gewonnen werden, auf die Population verallgemeinern lassen. Die Verfahren der Inferenzstatistik liefern das notwendige Instrumentarium für diesen Rückschluss und ermöglichen eine Quantifizierung der Unsicherheit, welche mit der Informationsunvollständigkeit der Stichprobe einhergeht.

In dieser Lektion geht es allerdings nicht um den Rückschluss von der Stichprobe auf die Population, sondern um den der Inferenzstatistik vorgelagerten Schritt der Stichprobenziehung und die damit verbundenen Probleme. Wir werden verschiedene Verfahren der Stichprobenziehung sowie ihre spezifischen Vor- und Nachteile kennenlernen. Wir werden in dieser Lektion ausserdem auf mögliche Fehlerquellen im Zusammenhang mit Stichprobenziehungen zu sprechen kommen. Schliesslich versuchen wir, dem Begriff der "Repräsentativität" auf die Spur zu kommen.