Was ist die Stichprobengröße?

Die Stichprobengröße ist, wie viele Menschen oder Dinge eine Studie tatsächlich gemessen hat. Kleine Stichproben liefern Ergebnisse, die allein durch Zufall stark schwanken, weshalb so viele aufregende kleine Befunde verschwinden, sobald jemand sie wiederholt. Aber eine große Stichprobe behebt nur den Zufall, und niemals eine schlecht gewählte Stichprobe.

Jede Studie misst eine Scheibe der Welt und hofft, dass sie das Ganze abbildet, und je kleiner die Scheibe, desto mehr entscheidet der Zufall. Wirf eine faire Münze zehnmal und sieben Kopf ist normal; wirf sie tausendmal und siebenhundert Kopf ist außergewöhnlich. Studien verhalten sich genauso, also ist ein auffälliges Ergebnis aus zwanzig Teilnehmern genau das, was der Zufall oft produziert. Deshalb verschwinden dramatische Befunde kleiner Studien, wenn andere Labore sie wiederholen. Es gibt keine universell richtige Zahl, denn sie hängt von der Effektgröße und den Unterschieden zwischen Menschen ab. Eine landesweite Umfrage braucht rund tausend Personen für eine Fehlermarge nahe drei Punkten, ob das Land fünf oder dreihundert Millionen Einwohner hat. Präzision wird schnell teuer, denn diese Fehlermarge zu halbieren erfordert etwa viermal so viele Teilnehmer. Was Größe nicht kauft, ist Repräsentativität, also bleibt eine Umfrage nur unter jungen Erwachsenen für alle Wähler verzerrt, und eine Million schlecht gewählter Teilnehmer liefert eine präzise falsche Antwort.

Ein Restaurant nach einem Gericht beurteilen oder nach zehn. Ein brillanter Teller kann heißen, die Küche ist hervorragend, oder dass du beim Lieblingsgericht des Kochs Glück hattest. Zehn Teller quer über die Karte sagen weit mehr. Aber wenn alle zehn Desserts sind, weißt du immer noch nichts über die Hauptgerichte, denn das Problem war nie, wie viele Gerichte du gegessen hast: es war, welche du gewählt hast.