Ein weniger hochwertiger Weg ist es, zufällig Telefonnummern zu wählen und so die möglichen Teilnehmer zu kontaktieren. Einige Umfrageinstitute greifen zudem auf sogenannte Onlinepanels zurück, also eine feste Gruppe von möglichen Umfrageteilnehmern. Zudem müssen die Statistiker Merkmale wie Geschlecht, Alter oder Einkommen ihrer Stichprobe kennen. Sie prüfen, ob die Verteilung jener in der Grundgesamtheit entspricht.
Weicht die Verteilung ab, gleichen die Forscher das mit einer sogenannten Gewichtung aus. Ein Beispiel: Die Grundgesamtheit besteht zur einen Hälfte aus Frauen und zur anderen Hälfte aus Männern. Wenn sich in der Stichprobe 45 Prozent Frauen und 55 Prozent Männer befinden, werden die Antworten der Frauen entsprechend stärker und die der Männer schwächer gewichtet.
Und das Konfidenzintervall?
Natürlich kann eine stichprobenbasierte Umfrage nie so perfekt sein wie eine Befragung aller Menschen. Egal wie repräsentativ die Stichprobe ausgewählt wurde: die Ergebnisse werden von denen der Grundgesamtheit fast zwingend abweichen. Doch je besser die Stichprobe, desto unwahrscheinlicher ist eine Abweichung.
Erst an dieser Stelle wird die Zahl der Befragten relevant: Eine repräsentative Stichprobe mit 10 000 Befragten ist besser als eine mit 1000 Befragten – weil die mögliche Abweichung von der Einstellung der Gesamtbevölkerung geringer ist. Bei seriösen Umfragen wird daher nicht nur das Ergebnis angegeben, sondern auch der Bereich, in dem die Antworten der Gesamtbevölkerung mit hoher Wahrscheinlichkeit liegen – das sogenannte Konfidenzintervall.
Bei Elon Musks Trump-Umfrage ist die Stichprobe weder zufällig ausgewählt noch repräsentativ und auch von einem Konfidenzintervall liest man nichts. Wenn der Twittereigentümer schreibt, das Volk habe gesprochen („The people have spoken“), ist also reichlich unklar, welches Volk er meint. Im besten Fall kann eine Twitterumfrage die Meinung aller Twitternutzer abbilden. Für die Trump-Umfrage gilt das aber sicher nicht.