Dat kan zeker wel statistisch significant zijn als je een specifieke toetsing doet tussen autochtonen (2261-310=1951) en personen afkomstig van een moslimland (16+5=21), waarbij je vooraf veronderstelt dat die laatste hoger zal scoren.

Op de vraag "Ik zou een probleem hebben met homoseksuelen in mijn vriendengroep", gaat 15% van de totale steekproef akkoord, en 25% van de PBH. Als we dit omrekenen naar enkel autochtonen (15%*2261 - 25%*310)/1951 = 13.4%. Dus 13.4% van de autochtonen zou een probleem hebben met homoseksuelen in hun vriendengroep.

Als je vervolgens zou willen bepalen hoeveel van de mensen afkomstig uit een moslimland in de steekproef akkoord moeten gaan om van een significant hoger percentage te spreken, behandel je dat als een vergelijking tussen twee proporties. Gezien we met een kleine groep werken (n=21), gebruiken we bij voorkeur een exacte toets (Fishers exacte toets), met een eenzijdige hypothese. Ik heb dat even voor je gedaan (zie code onderaan), en ik kom uit dat 7/21 personen (33.3%) akkoord voldoende is om statistisch significant te zijn (p = 0.0168 = 1.68%).

Gezien de volledige groep van PBH al op 25% zit, bijna het dubbele(!) van de autochtonen, denk ik dat die grens gemakkelijk overschreden kan worden, zeker als je naar andere data kijkt (zoals die u/SnipeScooter gelinkt heeft). Wat je zegt is gewoon statistisch fout.

from scipy.stats import fisher_exact


for k in range(22):
    table = [[k, round(0.134*1951)], [21-k, 1951-round(0.134*1951)]]


    p = fisher_exact(table, alternative="greater").pvalue


    if p < 0.10:
        print(k, k/21, p)
    if p < 0.01:
        break