Stichproben und Stichprobenumfang
Fünf zufällige Körpergrößen aus N(170, 6.28) können eine Standardabweichung von 3.4 cm ergeben. Bei fünftausend liegt sie bis auf wenige Hundertstel bei 6.28.
In der Praxis sehen wir fast nie eine ganze Grundgesamtheit, sondern nur eine Stichprobe. Deren Histogramm ist ein grobes Abbild der Verteilung der Grundgesamtheit. Wie grob, hängt vor allem von einer Zahl ab: dem Stichprobenumfang n. In dieser Einheit ziehst du im Labor Zufallsstichproben beliebiger Größe aus einer bekannten Grundgesamtheit. So siehst du, wie das Abbild mit wachsendem n genauer wird.
Kleine Stichproben sind unregelmäßig
Starte im Labor mit der normalverteilten Grundgesamtheit der Körpergrößen N(170, 6.28) und einer Stichprobe von 20. Klicke mehrmals auf „Neue Stichprobe“. Das Histogramm verändert sich jedes Mal: Einmal neigt es sich nach links, dann hat es eine Lücke in der Mitte. Auch Stichprobenmittelwert x̄ und Standardabweichung s schwanken. Ein für diese Seite simulierter Durchlauf (Zufallsstartwert 7) ergab aus derselben Grundgesamtheit x̄ = 167.72 und s = 3.37 bei n = 5, x̄ = 171.09 und s = 5.74 bei n = 20 sowie x̄ = 170.16 und s = 6.92 bei n = 100. Keines dieser Ergebnisse ist falsch. Solche Schwankungen gehören zu Zufallsstichproben dieser Größe.
Zum Drehen ziehen. Zum Zoomen scrollen oder zwei Finger auseinander- oder zusammenziehen.
Große Stichproben werden stabiler
Erhöhe n auf 1000 und dann auf 5000. Die Balken schmiegen sich an die rote Kurve; x̄ und s schwanken weniger. Im selben Durchlauf ergaben sich bei n = 1000 x̄ = 170.10 und s = 6.11, bei n = 5000 dagegen 169.84 und 6.29. Der typische Abstand von x̄ zu μ nimmt gemäß σ ÷ √n ab. Bei σ = 6.28 sind das etwa 2.81 cm für n = 5, 1.40 cm für n = 20, 0.63 cm für n = 100 und 0.20 cm für n = 1000. Um den typischen Fehler zu halbieren, brauchst du viermal so viele Werte. Der Wahrscheinlichkeitskurs behandelt dieses Wurzelgesetz anhand der Stichprobenverteilung des Mittelwerts genauer.
Die 68-95-99.7-Regel setzt eine Normalverteilung voraus
Das Bedienfeld zeigt auch, welcher Anteil der Stichprobe innerhalb einer, zweier und dreier Standardabweichungen von x̄ liegt. Bei einer normalverteilten Grundgesamtheit und großer Stichprobe nähern sich diese Anteile 68%, 95% und 99.7%. Wechsle nun die Grundgesamtheit. Für die Gleichverteilung von 0 bis 10 gilt σ = 10 ÷ √12 ≈ 2.89. Nur etwa 57.7% der Werte liegen innerhalb eines σ vom Mittelwert, aber alle innerhalb von zwei. Bei rechtsschiefen Wartezeiten mit Mittelwert 5 Minuten liegen die Anteile innerhalb von 1, 2 und 3 σ bei etwa 86.5%, 95.0% und 98.2%. Eine große Stichprobe bildet die vorhandene Form der Grundgesamtheit ab. Sie verwandelt eine schiefe Verteilung nicht in eine Glocke.
Warum an der senkrechten Achse „Dichte“ steht
Im Stichprobenlabor entspricht die Balkenhöhe der relativen Häufigkeit geteilt durch die Klassenbreite. Damit beträgt die gesamte Balkenfläche 1, genau wie die Fläche unter der Kurve der Grundgesamtheit. Balken und Kurve lassen sich so unabhängig vom Stichprobenumfang auf derselben Skala darstellen. Auf einer Achse für absolute Häufigkeiten wären die Balken bei n = 5000 tausendmal höher als bei n = 5. Der Vergleich mit der Kurve wäre nicht mehr möglich.
| Stichprobenumfang n | Anzahl der Werte in der Stichprobe |
| x̄ und s | Stichprobenmittelwert und Stichprobenstandardabweichung |
| Typischer Abstand von x̄ zu μ | σ ÷ √n |
| Viermal so viele Daten | Halbieren den typischen Fehler |
| Systematische Verzerrung | Ein systematischer Fehler, den eine größere Stichprobe nicht behebt |
- σ = 6.28 und n = 100. σ ÷ √n, zwei Dezimalstellen?
- σ = 6.28 und n = 5. σ ÷ √n, zwei Dezimalstellen?
- Mit welchem Faktor muss n multipliziert werden, um σ ÷ √n zu halbieren?
- Gleichverteilung von 0 bis 10: σ = 10 ÷ √12, zwei Dezimalstellen?
- Gleichverteilung von 0 bis 10: Prozentanteil innerhalb eines σ vom Mittelwert, eine Dezimalstelle?
- Bei rechtsschiefen Wartezeiten liegen etwa 86.5% innerhalb von 1σ. Was zeigt das?
- Die 68% gelten für normalverteilte Daten
- Die Stichprobe ist zu klein
- Die Regel liefert immer 68%
- σ ist falsch
- Du ziehst 5000 Werte aus einer schiefen Grundgesamtheit. Das Histogramm sieht ... aus.
- Glockenförmig
- Schief wie die Grundgesamtheit
- Gleichverteilt
- Zweigipflig
- Kleine Stichproben aus derselben Grundgesamtheit ergeben unterschiedliche Histogramme, weil ...
- Sich die Grundgesamtheit verändert
- Zufällige Auswahl schwankt
- Das Labor defekt ist
- Die Klassen falsch sind
- Eine Onlineumfrage erhält 100 000 freiwillige Antworten. Was ist das größte Risiko?
- Zu großer Zufallsfehler
- Verzerrung durch die Selbstselektion der Antwortenden
- Der Mittelwert ist nicht definiert
- Keines
- Mit wachsendem n nähert sich die Stichprobenstandardabweichung s tendenziell ...
- Sie wächst unbegrenzt
- Sie stabilisiert sich nahe σ
- Sie sinkt auf 0
- Sie wird gleich dem Mittelwert
- Stichprobenhistogramme sind grobe Abbilder der Grundgesamtheit. Mit wachsendem n werden sie stabiler.
- x̄ liegt typischerweise etwa σ ÷ √n von μ entfernt. Viermal so viele Daten halbieren diesen Abstand.
- Große Stichproben bilden die Form der Grundgesamtheit ab. Die 68-95-99.7-Regel braucht eine Normalverteilung; ein größerer Umfang behebt keine systematische Verzerrung.
Quellen zu diesem Kurs (7)
- OpenStax, Introductory Statistics 2e by Barbara Illowsky and Susan Dean (, per the page notice on 2026-10-17): 2.2 frequency tables, relative and cumulative frequency, frequency polygons (calculus final test scores 5, 10, 30, 40, 15; ages of US presidents at inauguration in six classes)
- the 100 soccer player heights, the 50 students' books, the 25 classmates' weekend video game hours and the 22 New York restaurant staff counts (openstax.org/books/introductory-statistics-2e/pages/2-2-histograms-frequency-polygons-and-time-series-graphs)
- 6.1 the standard normal distribution, z-scores, the empirical rule, X ~ N(5, 6)
- heights of Chilean males aged 15 to 18 N(170, 6.28) for 2009 to 2010 and N(172.36, 6.34) for 1984 to 1985, SAT verbal 2012 N(496, 114) with 1,664,479 test takers, Jerome N(16, 4) (openstax.org/books/introductory-statistics-2e/pages/6-1-the-standard-normal-distribution)
- De Moivre and the normal approximation to coin flips: D. Lane, Online Statistics Education, 7.2 History of the Normal Distribution (stats.libretexts.org, Introductory Statistics (Lane) 7.2)
- EBSCO Research Starters, "De Moivre Describes the Bell-Shaped Curve" (1733)
- Quetelet's chest measurements of 5,738 Scottish militiamen (Quetelet 1846, from an 1817 source; Stigler 1986 corrections): R package HistData, ChestSizes and ChestStigler (vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/doc/HistData/ChestSizes.html).
Abgerufen: 2026-10-17