In den Medien werden immer wieder Fälle von Studienerkenntnissen diskutiert, die sich bei genauerer Betrachtung als falsch herausstellen. Nicht selten ist der Grund die Datenbasis, welche die proklamierten Schlüsse aufgrund der Selektivität der Stichprobe nicht zulässt. Dies betrifft in besonderem Maße Studien, die von nicht-zufallsbasierten Online-Stichproben auf die deutsche Gesamtbevölkerung schließen wollen. Diese Rückschlüsse beruhen in der Regel auf Annahmen, die weder explizit kommuniziert werden, noch in vielen Fällen haltbar sind. Die Stichproben stellen sich dann also als nicht geeignet für den Zweck heraus, den sie erfüllen sollen und sind somit nicht “fit-for-purpose”. Dieser Impulsvortrag beschreibt die Annahmen, die Inferenzschlüssen basierend auf Nicht-Zufallsstichproben zugrunde liegen und diskutiert Umstände, unter denen diese Annahmen halten können. Der Fokus liegt dabei auf der Frage, ob (und wenn ja wann) eine (hoch)selektive nicht-probabilistische Online-Stichprobe fitness-for-purpose für einen bestimmten Forschungszweck aufweisen kann.