--- title: "Sandbox: prüfen, wie eine lange Markenliste über die Befragten verteilt wird" description: "Probiere die Prüfung der Item-Anzeige an einer Demo-Umfrage aus, die jedem Befragten 25 von 200 Marken zeigt: SurveyBots starten und das Urteil lesen." url: https://www.surveytester.com/academy/de/sandbox/subset-item-exposure/ language: de type: how-to audiences: ["Survey-Tester", "Projektmanager", "Fragebogen-Autoren"] published: 2026-10-18 updated: 2026-10-18 tags: ["sandbox", "demo", "subset", "item exposure", "brand list", "balanced draw", "surveybots", "dimensions"] --- # Sandbox: prüfen, wie eine lange Markenliste über die Befragten verteilt wird _Sandbox · SurveyTester Academy_ Eine Markenliste mit 200 Einträgen lässt sich nicht einem einzelnen Befragten zeigen. Die Umfrage zeigt deshalb jedem Befragten eine Teilmenge - hier 25 Marken -, und das Forschungsteam erwartet, dass jede Marke über die Feldzeit etwa gleich viele Antworten sammelt. Das funktioniert nur mit einer **ausbalancierten** (least-filled) Ziehung: Jeder Befragte bekommt die Marken, die bisher am seltensten gezeigt wurden. Zieht die Umfrage einfach zufällig, haben am Ende manche Marken dreimal so viele Antworten wie andere - und niemand merkt es, bevor die Daten da sind. In dieser Sandbox probierst du die Prüfung der Item-Anzeige an einer Demo-Umfrage aus, die genau diesen Fehler macht. Das dauert etwa 10 Minuten: Die SurveyBots laufen parallel, ein Schwung von 20 bis 40 Läufen ist in wenigen Minuten fertig. Was gezählt wird und wie das Urteil entsteht, steht in [Fragen testen, die eine zufällige Teilmenge von Items zeigen](https://www.surveytester.com/academy/de/pages-and-routing/item-exposure-subset-questions). ## Die Demo-Umfrage `https://www.feedback-experts.com/mrIWeb/mrIWeb.dll?I.Project=SANDBOX_PARTIALDISTRIBUTION` Öffne den Link zuerst im Browser und klicke dich einmal durch - das dauert eine Minute: | Seite | Was du siehst | Was dahintersteckt | | --- | --- | --- | | Alter | Einfachauswahl | *Under 18* beendet das Interview als Screenout | | Awareness | 25 Marken plus *None of these* | 25 Marken, **zufällig** gezogen aus einer Liste von 200; *None of these* wird immer gezeigt | | Rating | Ein Grid mit 6 Aussagen | 6 Aussagen, zufällig gezogen aus einer Liste von 40 | | Ende | "Thank you for taking part" | | Jede Seite sieht völlig normal aus. Ob Marke 173 jemals gezeigt wird oder wie gleichmäßig die 200 Marken verteilt sind, zeigt sich erst, wenn man über viele Interviews hinweg zählt - und genau das macht SurveyTester. ## Schritt 1: Projekt anlegen Öffne das Projektmenü (☰) und wähle **Neues Projekt erstellen**. Wähle einen Ordner, gib dem Projekt einen Namen wie "Sandbox Markenliste" und füge den Link oben als **Link zur Befragung** ein. SurveyTester erkennt das Umfragesystem (Dimensions) am Link. Wähle Englisch als Standardsprache und lege das Projekt an. Alles andere kann bleiben, wie es ist; der Dialog ist in [Best Practices: vom neuen Projekt bis zur Freigabe](https://www.surveytester.com/academy/de/general-queries/project-best-practices) beschrieben. Eine Regel oder Einstellung ist nicht nötig: SurveyTester erkennt Teilmengen-Fragen allein aus den Testläufen. ## Schritt 2: Einen ersten Schwung von 20 SurveyBots starten Klicke auf **Testumfrage**, wähle **SurveyBot testet** und stelle die Zahl der Testläufe auf 20. Ein Testfall ist nicht nötig: Zufallsantworten genügen. Starte den Job und warte, bis die Läufe unter **Testläufe** erscheinen. Läufe, die bei der Altersfrage als Screenout enden, sind gewollt und zählen nicht für die Markenliste - bei Zufallsantworten ist das etwa jeder vierte Lauf. ## Schritt 3: Die Zahlen in Fragen & Logik ansehen Öffne **Fragen & Logik** und lade die Seite neu, wenn die Läufe fertig sind. In der Spalte **Erwartungen** siehst du jetzt: - **25 von 200** an der Frage Awareness - SurveyTester hat erkannt, dass jedes Interview 25 Marken aus einer Liste von 200 zeigt; *None of these* wird immer gezeigt und deshalb nicht mitgezählt; - **6 von 40** am Grid Rating, für seine Aussagezeilen. ![Platzhalter: Screenshot der Tabelle Fragen & Logik mit den Schaltflächen "25 von 200" an Awareness und "6 von 40" an Rating in der Spalte Erwartungen, beide gestrichelt grau](https://www.surveytester.com/academy/_img/sandbox/subset-item-exposure/de/sandbox-subset-buttons.png "w=44rem | Die beiden Teilmengen-Fragen, aus den Testläufen erkannt") Ein Klick auf **25 von 200** öffnet den Dialog **Item-Anzeige**. Nach 20 Läufen ist die Schaltfläche noch gestrichelt grau, und der Dialog sagt *Noch kein Urteil*: Jede Marke wurde bisher erst etwa zweimal gezeigt, das reicht nicht, um eine ausbalancierte von einer zufälligen Ziehung zu unterscheiden. Die Belege-Zeile sagt, wie viele Läufe noch nötig sind, und die Item-Tabelle zeigt schon die Zahlen je Marke - achte darauf, wie weit sie auseinanderliegen. ![Platzhalter: Screenshot des Dialogs Item-Anzeige nach 20 Läufen - Noch kein Urteil, Belege-Zeile verlangt mehr Läufe, Item-Tabelle mit den Zahlen je Marke](https://www.surveytester.com/academy/_img/sandbox/subset-item-exposure/de/sandbox-subset-no-verdict.png "w=44rem | Nach 20 Läufen: Zahlen sichtbar, Urteil noch offen") ## Schritt 4: 40 weitere SurveyBots starten und das Urteil lesen Starte einen weiteren SurveyBot-Job mit 40 Läufen. Sobald etwa 40 Läufe die Markenliste erreicht haben, wurde jede Marke im Schnitt etwa fünfmal gezeigt, und die Prüfung urteilt. Verlangt die Belege-Zeile noch mehr Läufe, starte ein paar weitere. Lade **Fragen & Logik** neu: Die Schaltfläche wird orange, und der Dialog sagt: - **Nicht OK - Zufallsziehung, nicht ausbalanciert.** Die Zahlen streuen genau so stark, wie eine Zufallsziehung es ergibt. Bei 25 von 200 Marken wurden manche Marken ein- oder zweimal gezeigt, andere zehnmal oder öfter, obwohl jede Marke bei etwa fünf liegen sollte; - eine **Gleichmäßigkeit** von etwa 60 bis 70 (eine ausbalancierte Ziehung bleibt über 90); - in den Fakten die Spanne, die der Zufall allein ergibt - so siehst du, dass die Streuung kein Pech ist, sondern das Verhalten einer Zufallsziehung. ![Platzhalter: Screenshot des Dialogs Item-Anzeige nach etwa 40 Interviews - Urteil Nicht OK, Zufallsziehung nicht ausbalanciert, Gleichmäßigkeit etwa 65, Item-Balken sehr unterschiedlicher Länge](https://www.surveytester.com/academy/_img/sandbox/subset-item-exposure/de/sandbox-subset-random.png "w=44rem | Nach etwa 40 Interviews: Die Umfrage überlässt die Anzeige dem Zufall") Das Grid Rating bekommt etwa zur selben Zeit dasselbe Urteil: Auch seine sechs Aussagen werden zufällig gezogen. Jede Abweichung ist außerdem ein AutoDetect-Befund *Item exposure not balanced* unter der Prüfung *Item-Anzeige* auf der Seite **Tickets**, bereit, als Issue an den Fragebogen-Autor zu gehen. > [!NOTE] > Die Prüfung *Jedes Item der Liste wird gezeigt* kann zu diesem Zeitpunkt noch warten: Bei einer Zufallsziehung > kann der Zufall allein eine Marke eine Weile ungesehen lassen. Sie wird nach etwa 60 Interviews geurteilt, die die > Markenliste erreicht haben. Starte weitere 20 bis 30 SurveyBots, wenn du sie sehen möchtest. ## Was eine korrekte Umfrage zeigen würde Eine Umfrage mit ausbalancierter Ziehung - Dimensions mit Sample Management oder einer Tabelle der Anzeigezahlen, Decipher mit ausbalanciertem `shuffle`, Qualtrics mit "evenly present elements" - hält jede Marke nach 40 Interviews bei fünf oder sechs Anzeigen. Der Dialog sagt dann **Sehr wahrscheinlich OK** mit einer Gleichmäßigkeit über 90. Ist in deiner Studie tatsächlich eine Zufallsziehung gewollt, hinterlege sie als Regel im Dialog **Erwartungen** der Frage (*Teilmenge pro Befragtem*, Ziehung *zufällig*): Die Zufallsziehung wird dann akzeptiert. Beides ist in [Fragen testen, die eine zufällige Teilmenge von Items zeigen](https://www.surveytester.com/academy/de/pages-and-routing/item-exposure-subset-questions) beschrieben. ## Was du geübt hast - SurveyTester erkennt Fragen, die nur einen Teil einer Liste zeigen, allein aus den Testläufen, ohne Einrichtung. - Ob eine lange Liste gleichmäßig verteilt wird, ist in einem einzelnen Interview unsichtbar und wird nach ein paar Dutzend SurveyBot-Läufen sichtbar. - Der Dialog unterscheidet eine ausbalancierte von einer zufälligen oder verzerrten Ziehung und sagt, wann die Belege ausreichen. Geh bei deiner nächsten Studie mit einer langen Marken- oder Aussagenliste genauso vor: vor dem Start so viele SurveyBots laufen lassen, bis die Belege-Zeile *ausreichend* sagt, die Schaltfläche **n von N** öffnen und eine zufällige oder verzerrte Ziehung vor dem Feldstart an den Fragebogen-Autor geben.