Методы составления вероятностной случайной выборки в социологии кратко

Обновлено: 30.06.2024

Для начала несколько определений: [1] выборка — часть генеральной совокупности, извлекаемая для анализа; генеральная совокупность — множество всех рассматриваемых объектов. Вместо того, чтобы изучать всю совокупность объектов, изучают выборку, а затем результаты, полученные на выборке, распространяют на всю совокупность. Выборочные исследования занимают меньше времени, они дешевле, проще и практичнее, чем полное исследование. Например, вместо осуществления полной переписи населения, статистические процедуры выборочного исследования концентрируют внимание на сборе информации о малой репрезентативной группе, взятой из большой генеральной совокупности. Выборка, полученная в результате этих процедур, содержит информацию, которую можно использовать для оценки свойств всей генеральной совокупности.

Процедура выбора начинается с определения основы, представляющей собой полное или частичное перечисление объектов, содержащихся в генеральной совокупности. Основой могут служить источники данных, например, списки населения, каталоги или карты. Затем из основы извлекаются выборки. Если основа является неадекватной, например, вследствие того, что лица или объекты, принадлежащие генеральной совокупности, выбраны неправильно, то выборки будут неточными и тенденциозными.

Существует два вида выборок: детерминированные и вероятностные (рис. 1).

Рис. 1. Разновидности выборок

Нерепрезентативные выборки обладают некоторыми преимуществами, в частности, их можно легко и быстро создавать, не расходуя больших средств. С другой стороны, у них есть два важных недостатка — низкая точность, являющаяся следствием тенденциозности, и ограниченность результатов. Преимущества детерминированных выборок не компенсируют их недостатки. Следовательно, детерминированные выборки следует применять лишь для грубых и недорогих оценок, предназначенных для удовлетворения любопытства, либо в качестве учебного или пилотного проекта, который подлежит дальнейшему уточнению.

Вероятностная выборка состоит из элементов, вероятность появления которых известна заранее. Вероятностные выборки следует применять всегда, когда это возможно, поскольку лишь они позволяют сделать корректные статистические выводы о генеральной совокупности. На практике получить истинно вероятностную выборку очень трудно или просто невозможно. Однако для создания вероятностной выборки необходимо следовать правилам и учитывать любую возможную тенденциозность. Существует четыре вида вероятностных выборок: простая случайная, систематическая, стратифицированная и кластер. Каждой из этих выборок соответствует свой метод выбора, который характеризуется собственной стоимостью, точностью и сложностью.

Простая случайная выборка

Вероятность выбора элементов простой случайной выборки из основы совпадает с вероятностью выбора любого другого элемента. Кроме того, вероятность извлечения из основной совокупности любых выборок фиксированного объема является постоянной для данного объема. Простой случайный выбор представляет собой элементарную процедуру, на основе которой создаются более сложные методы выбора.

В рамках простого случайного выбора символом n обычно обозначают объем выборки, а символом N – объем основы. Каждый элемент основы нумеруется числами от 1 до N. Вероятность выбрать любой конкретный элемент основы при первом извлечении равна 1/N. Существует два основных способа извлечения выборок: с возвращением и без него.

Выбор с возвращением означает, что выбранный элемент возвращается в основу, причем вероятность его повторного извлечения остается постоянной. Представьте себе урну, в которой находятся 100 визитных карточек. Допустим, что при выборе первого элемента мы извлекли визитную карточку Джуди Крэйвен. Отметим этот факт в своих записях и вернем карточку в урну. Перемешаем карточки, а затем извлечем из урны вторую визитку. При втором испытании вероятность извлечь визитную карточку Джуди Крэйвен остается равной 1/N. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый объем выборки n. Однако часто более предпочтительным является способ, при котором выборки не содержат повторяющихся элементов.

Выбор без возвращения означает, что после извлечения элемент не возвращается в основу и, следовательно, не может быть выбран вновь. При первом извлечении элемента вероятность его выбора из основы равна 1/N. Однако, в отличие от выбора с возвращением, вероятность выбора элемента, не извлеченного при первом испытании, равна 1/(N–1). Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый объем выборки n. Независимо от схемы выбора (с возвращением или без), такой подход имеет один существенный недостаток — он зависит от тщательности перемешивания элементов и случайности их выбора. Поэтому метод урн считается не вполне приемлемым. Желательно применять более простой и научно обоснованный метод выбора элементов. Один из таких методов основан на таблице случайных чисел, состоящей из последовательности цифр, сгенерированных случайным образом.

Excel предоставляет, наверное, наиболее простой метод генерации случайных чисел. Для этих целей у него есть две функции: =СЛУЧМЕЖДУ(нижн_граница; верхн_граница) – возвращает случайное число между двумя заданными числами (рис. 2); =СЛЧИС() – возвращает равномерно распределенное случайное число большее или равное 0 и меньшее 1 (рис. 3). Надо заметить, что при каждом изменении на листе Excel случайные числа пересчитываются.

Рис. 2. Случайные числа в диапазоне от 1 до 100, сгенерированные в Excel с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ

Рис. 3. Случайные числа в диапазоне от 0 до 1, сгенерированные в Excel с помощью функции СЛЧИС; показаны только четыре знака после запятой

Для того чтобы воспользоваться генератором случайных чисел, необходимо сначала присвоить элементам основы соответствующий числовой код. Например, некая компания оплачивает своим сотрудникам стоматологическую помощь и желает оценить свои затраты. Для этого необходимо извлечь из генеральной совокупности, состоящей из 800 постоянных сотрудников, случайную выборку, объем которой равен 32. Компания предполагает, что не каждый сотрудник захочет добровольно принять участие в опросе, поэтому завышает объем выборки, чтобы в случае отказа в ней осталось хотя бы 32 человека. Предполагая, что в опросе примут участие 8 сотрудников из каждых 10 (т.е. 80% персонала), можно утверждать, что для создания выборки, состоящей из 32 сотрудников, необходимо опросить как минимум 40. Следовательно, анкету следует распространить среди 40 сотрудников, произвольным образом выбирая их личные дела. Как организовать простой случайный выбор?

Расположите фамилии сотрудников по алфавиту, присвойте каждому номер от 1 до 800, выделите в Excel область, включающую 40 ячеек, в каждой из которых поместите формулу =СЛУЧМЕЖДУ(1;800). Раздайте анкету сотрудникам, под соответствующими номерами (рис. 4).


Рис. 4. Номера для выбора 40 сотрудников

Систематическая выборка

При формировании систематической выборки N элементов, образующих основу, разбиваются на k групп, имеющих объем n. Иначе говоря, k = N/n. Число k округляется до ближайшего целого числа. Чтобы получить систематическую выборку, ее первый элемент нужно случайным образом выбрать из первых k элементов первой группы, взятой из основы. Остальные элементы образуются путем выбора каждого k-гo элемента всей основы.

Если основа состоит из списка пронумерованных чеков, квитанций или счетов либо списка членов клуба, студентов и т.п., систематическую выборку легче и проще получить с помощью простого случайного выбора. В этих ситуациях систематическая выборка является удобным механизмом для получения желаемых данных.

Если систематическая выборка, состоящая из 40 элементов, должна быть образована из генеральной совокупности, в которую входят 800 сотрудников, основу необходимо разделить на 20 групп (800/40=20). Среди первых 20 кодов следует выбрать случайное число, а затем включить в выборку каждый 20-й элемент основы. Например, если в качестве первого случайного числа выбран код 008, следующими элементами должны стать сотрудники с номерами 028, 048, 068, 088, 108, …, 768и 788.

Несмотря на свою простоту, методы простого случайного и систематического выбора обычно менее эффективны, чем другие, более сложные методы получения вероятностных выборок. Это значит, что данные, полученные с помощью простого или систематического выбора, не всегда хорошо отражают свойства всей генеральной совокупности. Хотя метод простого выбора теоретически позволяет правильно оценить свойства генеральной совокупности, в каждом конкретном случае невозможно определить, является ли та или иная выборка репрезентативной.

Систематические выборки чаще бывают более неадекватными и нерепрезентативными, чем выборки, сформированные путем простого случайного выбора. Если в основе существует определенная структура, может возникнуть систематическая ошибка. Для решения потенциальной проблемы неадекватности специфических групп, входящих в выборку, применяется либо метод стратифицированного выбора либо метод кластерного выбора.

Стратифицированная выборка

При формировании стратифицированной выборки N элементов генеральной совокупности или основы разделяются на отдельные подмножества, или страты, обладающие общими свойствами. Затем к каждому подмножеству применяется простой случайный выбор, и его результаты объединяются в одно целое. Этот метод выбора более эффективен, чем методы простого или систематического выбора, поскольку он обеспечивает большую репрезентативность выборки. Точность оценки параметров генеральной совокупности гарантируется однородностью элементов, принадлежащих одному подмножеству.

Например, некая компания оплачивает своим сотрудникам стоматологическую помощь и желает оценить свои затраты. Для этого необходимо извлечь из генеральной совокупности, состоящей из 800 постоянных сотрудников, случайную выборку, включающую в себя 32 человека. Компания предполагает, что ответы дадут лишь 80% тех, кому выдадут анкеты, поэтому необходимо опросить как минимум 40 человек. Как извлечь стратифицированную выборку?

Основа представляет собой список имен и учетных номеров всех 800 сотрудников. Поскольку 25% постоянных сотрудников относится к управляющему персоналу, сначала необходимо разделить основу на две страты: подмножество, состоящее из 200 менеджеров, и подмножество, включающее в себя 600 остальных сотрудников. Поскольку первая страта состоит из 200 менеджеров, код каждого менеджера задается трехзначным числом от 001 до 200. Аналогично, поскольку вторая страта состоит из 600 сотрудников, каждому из них присваивается трехзначный код от 001 до 600.

Для того чтобы создать стратифицированную выборку, необходимо выбрать из первой страты 25% выборки, а остальные 75% извлечь из второй страты. Следовательно, достаточно дважды применить простой случайный выбор элементов из каждой страты, как описано выше. Возникнут две простые случайные выборки. Первая из них состоит из 10 сотрудников, извлеченных из первой страты, а вторая — из 30 сотрудников, принадлежащих второй страте. Выборка, полученная в результате этой процедуры, будет правильно отображать структуру компании.

Кластерная выборка

Для образования кластерной выборки основа, состоящая из N элементов, разбивается на несколько кластеров так, чтобы каждый кластер отражал свойства всей генеральной совокупности. Затем осуществляется простой случайный выбор кластеров, в которых изучаются все элементы. Кластеры естественным образом получаются при статистическом анализе округов, избирательных участков, городов, районов или семей.

Метод кластерного выбора может оказаться менее дорогостоящим, чем метод простого случайного выбора, особенно если генеральная совокупность распределена по широкому географическому региону. Однако метод кластерного анализа в целом менее эффективен, чем методы простого случайного и систематического выбора, и для получения более точной оценки свойств генеральной совокупности приходится значительно увеличивать объем выборки.

Контрольные задания

  1. Допустим, нам необходимо создать случайную выборку объема 1 из генеральной совокупности, состоящей из трех элементов (А, В и С). Правило формирования выборки таково: бросаем монету; если выпал орел, выбираем элемент А, если решка, бросаем монету еще раз. Если снова выпал орел, выбираем элемент В, в противном случае выбираем элемент С. Объясните, почему выборка, полученная таким образом, не является простой случайной выборкой (ответы ниже).
  2. Допустим, что 5000 счетов разделены на 4 подмножества. В первом подмножестве содержатся 50 счетов, во втором — 500, в третьем — 1000, в четвертом — 3450. Следует выбрать 500 счетов.
    1. Какой метод выбора следует предпочесть? Почему?
    2. Объясните, как использовать метод выбора, определенный в предыдущем пункте.
    3. Почему для решения задачи не годится простой случайный выбор?
    1. Создайте в Excel простую случайную выборку, состоящую из 50 счетов.
    2. Создайте в Excel систематическую выборку, состоящую из 50 счетов.

    Ответы на контрольные задания

    1. Вероятность выпадения орла при первом бросании – а вместе с ней и вероятность выбора элемента А – 50%. Соответственно вероятности выбора элементов В и С одинаковы и равны по 25% каждая. Таким образом, выборка одного элемента из А, В и С будет с вероятностью 50% включать А и с вероятностью 25% В или С. Такая выборка не является простой случайной выборкой по определению, так как вероятность выбора элементов простой случайной выборки из основы не совпадает с вероятностью выбора любого другого элемента.
      1. Следует предпочесть стратифицированную выборку, потому что генеральная совокупность является не однородной, а содержит несколько подгрупп.
      2. Всего счетов 5000; в выборке должно быть 500 счетов. Следовательно, в среднем нужно выбрать каждый 10-й счет: 5 из первого подмножества, 50 – из второго, 100 – из третьего, 345 – из четвертого.
      3. Простая случайная выборка будет менее репрезентативной, чем стратифицированная; в первую очередь перекос может затронуть маленькие подгруппы.

      Рис. 5. Простая случайная и систематическая выборки 50 счетов

      [1] Используются материалы книги Левин и др. Статистика для менеджеров. – М.: Вильямс, 2005. – с. 43–51

      Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она спроектирована. Вероятностные методы включают: простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор, стратифицированный отбор.

      Реализовать случайную выборку можно двумя приемами: лотерейным методом и с помощью таблицы случайных чисел. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

      А) Принципы построения случайного отбора

      • Независимость единиц исследования друг от друга

      • Равная возможность попадания единиц исследования

      Б) Процедура случайного отбора

      1, все единицы исследования должны быть представлены к отборуДО ЕГО НАЧАЛА.

      2, из представленного списка единиц исследования делается процедура случайного отбора.

      1)Простая случайная выборка отражает такой отбор единиц исследования, реализация которого позволяет каждой единице исследования генеральной совокупности иметь равную вероятность попадания в выборку.

      В качестве основы такой выборки всегда выступают алфавитные списки генеральной совокупности. Данный вид выборки характеризуется значительным распространением, потому что он является достаточно простым по форме и не сложным по своей реализации.

      В большинстве случаев простая случайная выборка используется в том случае:

      • когда отсутствуют данные о распределении генеральной совокупности, о структуре эмпирического объекта исследования;

      • когда необходимо обеспечить полное соответствие выборочной и генеральной совокупностей по определённым значимым для исследования признакам;

      • когда для социологов обеспечивается доступ к алфавитным спискам генеральной совокупности.

      Существует две разновидности простой случайной выборки:

      1) при реализации повторной выборки (повторного случайного отбора) все единицы исследования генеральной совокупности сохраняют одинаковую возможность попадания в выборочную совокупность. Данная разновидность строится на основе алфавитного списка единиц исследования генеральной совокупности, и в качестве инструмента реализации случайного отбора исследователи номеруют весь алфавитный список от первой до последней единицы исследования, затем используют программу генератора случайных чисел.

      2) бесповторная выборка формируется на той же основе, что и повторная, только существует особенность, что выбранную единицу исследования не возвращают в генеральную совокупность. Тем самым, уменьшается выборочная совокупность и увеличивается возможность в нее попадание.

      Обе разновидности выборок широко применяются, т. к. они являются простыми по своей форме и реализации.

      2) Систематический отбор = Механическая выборка - это такой вид отбора единиц исследования, при осуществлении которого случайным образом осуществляется отбор только первой единицы выборки, остальные отсчитываются от первой через определенный интервал выборки. Размер этого интервала (шага выборки) всегда зависит от соотношения между численностями генеральной и выборочной совокупностей и определяется делением количества единиц исследования генеральной совокупности на количество единиц выборки.

      Механическая выборка реализуется, исходя из результатов анализа алфавитных списков генеральной совокупности, она экономична и проста по своей реализации, обладает низким уровнем трудоемкости, а также всегда репрезентативна.

      3) Кластерный отбор = гнездовая выборка

      Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она спроектирована. Вероятностные методы включают: простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор, стратифицированный отбор.




      Реализовать случайную выборку можно двумя приемами: лотерейным методом и с помощью таблицы случайных чисел. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

      А) Принципы построения случайного отбора

      • Независимость единиц исследования друг от друга

      • Равная возможность попадания единиц исследования

      Б) Процедура случайного отбора

      1, все единицы исследования должны быть представлены к отборуДО ЕГО НАЧАЛА.

      2, из представленного списка единиц исследования делается процедура случайного отбора.

      1)Простая случайная выборка отражает такой отбор единиц исследования, реализация которого позволяет каждой единице исследования генеральной совокупности иметь равную вероятность попадания в выборку.

      В качестве основы такой выборки всегда выступают алфавитные списки генеральной совокупности. Данный вид выборки характеризуется значительным распространением, потому что он является достаточно простым по форме и не сложным по своей реализации.

      В большинстве случаев простая случайная выборка используется в том случае:

      • когда отсутствуют данные о распределении генеральной совокупности, о структуре эмпирического объекта исследования;

      • когда необходимо обеспечить полное соответствие выборочной и генеральной совокупностей по определённым значимым для исследования признакам;

      • когда для социологов обеспечивается доступ к алфавитным спискам генеральной совокупности.

      Существует две разновидности простой случайной выборки:

      1) при реализации повторной выборки (повторного случайного отбора) все единицы исследования генеральной совокупности сохраняют одинаковую возможность попадания в выборочную совокупность. Данная разновидность строится на основе алфавитного списка единиц исследования генеральной совокупности, и в качестве инструмента реализации случайного отбора исследователи номеруют весь алфавитный список от первой до последней единицы исследования, затем используют программу генератора случайных чисел.

      2) бесповторная выборка формируется на той же основе, что и повторная, только существует особенность, что выбранную единицу исследования не возвращают в генеральную совокупность. Тем самым, уменьшается выборочная совокупность и увеличивается возможность в нее попадание.

      Обе разновидности выборок широко применяются, т. к. они являются простыми по своей форме и реализации.

      2) Систематический отбор = Механическая выборка - это такой вид отбора единиц исследования, при осуществлении которого случайным образом осуществляется отбор только первой единицы выборки, остальные отсчитываются от первой через определенный интервал выборки. Размер этого интервала (шага выборки) всегда зависит от соотношения между численностями генеральной и выборочной совокупностей и определяется делением количества единиц исследования генеральной совокупности на количество единиц выборки.

      Механическая выборка реализуется, исходя из результатов анализа алфавитных списков генеральной совокупности, она экономична и проста по своей реализации, обладает низким уровнем трудоемкости, а также всегда репрезентативна.

      Не подошло решение или нужна уникальная работа, оставляй бесплатную заявку и получай расчет на почту!

      1. Выборочный метод в социологических исследованиях

      1.1 Зачем нужна выборка

      1.2 Основные понятия и типы выборочного метода. Репрезентативность

      2. Планирование и проведение выборки

      2.1 План выборочного наблюдения

      2.2 Проведение выборочного наблюдения

      Список использованных источников

      1. Выборочный метод в социологических исследованиях

      Большинство социологических исследований носит не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование именуется выборочным.

      Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и своем мнении. Оно является более экономичным и не менее надежным методом, чем сплошное исследование, хотя требует более изощренной методики и техники.

      1.1 Зачем нужна выборка

      1.2 Основные понятия и типы выборочного метода. Репрезентативность

      При построении социологической выборки используется множество специальных терминов, в том числе два важнейших – генеральная и выборочная совокупности.

      Совокупность, из которой отбираются варианты для совместного изучения, называется генеральной, а отобранная из генеральной совокупности часть ее членов носит название выборки, или выборочной совокупности.

      Выборкой называется совокупность элементов объекта социологического исследования, подлежащая непосредственному изучению. Выборка как способ или процесс действия – это отбор объектов генеральной совокупности в выборочную. Выборка должна наилучшим образом репрезентировать объект исследования (генеральную совокупность).

      Генеральная совокупность- это множество элементов, которые являются объектом данного исследования. Так, если объектом изучения выступает трудоспособное население страны, то генеральная совокупность представляет собой всех женщин в возрасте 16-54 лет и мужчин в возрасте 16-59 лет. Примерами генеральных совокупностей являются также все жители Москвы (10,6 млн. человек по данным переписи 2002 года), мужчины-москвичи (4,9 млн. человек по данным переписи 2002 года) и т.д.

      Выборочная совокупность- уменьшенная модель генеральной совокупности. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает. В выборку, или выборочную совокупность, входят только те, кого социолог намеревается непосредственно опросить. Так, например, предметом его исследования выступает экономическая активность пенсионеров. Все пенсионеры – пожилые люди в возрасте старше 55 (женщины) и 60 (мужчины) лет – будут составлять генеральную совокупность. По специальным формулам социолог рассчитал, что ему достаточно опросить 2,5 тыс. пенсионеров. Это и станет его выборочной совокупностью Социология.

      Репрезентативная выборка- это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности. Таким образом, если 50% всех законодательных органов штатов собираются лишь раз в два года, приблизительно половина состава репрезентативной выборки законодательных органов штатов должна быть такого типа. Если 30% избирателей Пенсильвании принадлежат к “синим воротничкам”, около 30% репрезентативной выборки для этих избирателей (а не 100%, как в приведенном выше примере) должны быть из числа “синих воротничков”. И если 2% всех студентов колледжей являются спортсменами, приблизительно та же самая часть репрезентативной выборки студентов колледжей должна приходиться на спортсменов. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой микрокосм, меньшую по размеру, но точную модель генеральной совокупности, которую она должна отражать.

      Репрезентативность обеспечивается двумя классами достаточно строго формализованных процедур: 1) дизайном выборки (стратегией и процедурами ее формирования), который определяется характеристиками генеральной совокупности и целями исследования; 2) расчетом ее минимального объема, который при выбранном дизайне способен обеспечить приемлемую точность результатов.

      Как только социолог определился с тем, кого он хочет опросить, он определил основу выборки. После чего решается вопрос о типе выборки.

      Метод выборки – способ построения того типа выборки, название которого этот метод носит, например метод вероятностной выборки. В социологии методом называют основной способ сбора, обработки или анализа данных; правила и процедуры, с помощью которых устанавливается связь между фактами, гипотезами и теориями.

      Случайная (вероятностная) выборка- это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

      Вероятностные методы включают:

      1) Случайная выборка (простой случайный отбор)

      Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.

      2) Механическая (систематическая) выборка – разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом `n’ отбирается каждый `k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k

      3) Стратифицированная (районированная) применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.

      4) Серийная (гнездовая или кластерная) выборка

      При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

      Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

      1) Квотная выборка

      Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей). Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.

      2) Метод снежного кома

      Выборка строится следующим образом: у каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.).

      3) Стихийная выборка

      Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.

      4) Выборка типичных случаев

      Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.

      Показано, что в той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно без всяких опасений считать применимыми к исходной совокупности.

      При сравнении типов выборки можно сказать, что по содержательным критериям невероятностная выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недостатки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно превосходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и преимущества – более глубокое, качественное и всестороннее раскрытие предмета по сравнению с вероятностной.

      2. Планирование и проведение выборки

      Составление выборки – процесс выбора единиц (людей, организаций и т.п.) из интересующей социолога генеральной совокупности с таким условием, чтобы, проведя свое исследование, ученый мог обобщить полученные результаты снова на всю генеральную совокупность, из которой осуществлялась выборка.

      2.1 План выборочного наблюдения

      Процесс составления плана выборочного наблюдения состоит из четырёх этапов.

      1. Определение изучаемой совокупности

      Составление плана выборочного наблюдения начинается с определения изучаемой совокупности, т. е. совокупности элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает получить исследователь, и о которой нужно сделать заключение. Изучаемая совокупность должна быть точно определена иначе исследование будет в лучшем случае не эффективно, а в худшем – послужит основой для неправильных выводов.

      2. Определение основы выборочного метода

      Основа выборочного наблюдения представляет собой элементы, из которых состоит изучаемая совокупность. Обычно это перечень инструкций или список элементов для определения изучаемой совокупности. Примерами основы выборочного наблюдения могут служить телефонные справочники, справочники ассоциаций, содержащие перечень компаний, занятых в данной отрасли.

      Зачастую можно составить перечень элементов совокупности, допустив ошибки, выявить и устранить которые возможно, по меньшей мере, тремя способами: 1) пересмотр основы выборки. Если в этом качестве использовался телефонный справочник, совокупность семей можно пересмотреть после проверки достоверности информации, приведенной в телефонном справочнике данного района; 2) устранение ошибки основы выборки после тщательного отбора респондентов на этапе сбора данных с целью исключения неподходящих элементов; 3) откорректировать собранные данные с помощью системы весовых коэффициентов.

      3. Определение метода проведения отбора элементов связан с принятием некоторых сопутствующих решений. Исследователь должен сделать выбор между байесовым и традиционным подходом к отбору, повторной и бесповторной выборкой, а также вероятностным и детерминированным выборочным методом.

      Баейсов подход – метод отбора элементов, в соответствии с которым элементы выбираются последовательно; собирается детальная информация о параметрах совокупности, полученная в результате предыдущих исследований, а также о затратах и возможных последствиях, связанных с принятием неправильных решений.

      При повторной выборке исследователь выбирает элемент из основы выборки и получает необходимую информацию. Затем элемент возвращают в основу выборки; элемент можно неоднократно включать в выборку. При бесповторной выборке элемент генеральной совокупности, выбранные для включения в выборку, удаляется из основы выборки и, следовательно, не может использоваться вновь.

      4. Определение объема выборки

      Объем выборки – количество элементов совокупности, которые нужно изучить.

      Объем выборки определяется четырьмя факторами. Первый – число групп и подгрупп, анализ которых следует провести. Второй – ценность информации, которую должно предоставить исследование, и требуемая точность результатов. Третий фактор – стоимость выборки: следует провести анализ затрат и выгод. Если стоимость выборки низка, оправдано формирование большей по объему выборки. Четвертый фактор – разброс значений совокупности. Если все члены совокупности придерживаются единого мнения, вполне достаточно выборки из одного человека. По мере возрастания разброса мнения должен увеличиваться и объем выборки.

      Для расчета объема выборки можно использовать следующую формулу:

      где – объем выборки

      А – предельная ошибка выборки

      t? – число, определяемое по специальной таблице, учитывающей доверительный интервал и предельную ошибку.

      2.2 Проведение выборочного наблюдения

      Для успешного проведения выборочного наблюдения необходимо досконально определить его план с точки зрения совокупности, инструментария, единиц, метода осуществления и объема выборки. Если единицами выборки являются семьи (домохозяйства), необходимо сформулировать рабочее понятие семьи. Следует описать процедуры для случаев, когда в квартире никто не живет, и в случае повторных звонков респондентам, которых не было дома. Каждое решение, предусмотренное планом выборочного наблюдения, должно подкрепляться соответствующей детальной информацией.

      Пример: выборочное наблюдение для Министерства туризма

      Цель телефонного опроса, проводимого для Министерства туризма штата Флорида, – это изучение поведения жителей штата, находящихся в туристических поездках. Семьи стратифицировали по месту по месту проживания на северный, центральный и южный район Флориды. Для отбора этих семей использовали случайный компьютерный набор телефонных номеров. Из каждой семьи выбирались кандидаты, соответствующие четырем критериям: 1) возраст 25 лет или старше; 2) проживает во Флориде как минимум 7 месяцев в году; 3) прожил во Флориде, по меньшей мере, два года; 4) получал водительские права во Флориде.

      Для отбора одного респондента из каждой семьи воспользовались методом случайных чисел, чтобы получить представительную выборку из индивидуумов, отвечающих заданным критериям. Перечислены все члены семьи, соответствующие четырем критериям, из них выбран тот, кто следующим отпразднует свой день рождение. Для установления контакта с этим человеком потребовался ряд повторных звонков. Определены следующие этапы формирования плана выборочного наблюдения:

      1. Изучаемая совокупность: совершеннолетие, отвечающее четырем критериям (элемент совокупности) в семье с работающим телефоном (единица выборки) в штате Флорида (территория) в период проведения опроса (время).

      2. Основа выборки: компьютерная программа, случайным образом генерирующая номера телефонов.

      3. Единица выборки: номера работающих телефонов.

      4. Метод проведения выборочного наблюдения: стратифицированная выборка. Изучаемую совокупность распределили по географическому признаку на три района Флориды: северный, центральный и южный.

      5. Объем выборки: 868.

      6. Осуществление: поделить выборку на слои; воспользоваться компьютером для произвольного набора телефонных номеров; перечислить всех членов семьи, соответствующих четырем критериям; выбрать одного члена семьи методом следующего дня рождения.

      Составление выборки – сложная процедура, включающая множество действий и этапов, на каждом из которых социолог может допустить ошибку. Ранняя ошибка порождает последующие, нарастает снежный ком искаженной информации, который способен парализовать исследование или свести его ценность к нулю. Именно поэтому важным является умение преодолевать все эти трудности, неожиданности и неприятности.

      Можно сделать вывод, что правильно произведенная выборка довольно хорошо представляет или репрезентирует структуру и состояние генеральной совокупности. Однако полного совпадения выборочных данных с данными обработки генеральной совокупности, как правило, не бывает. В этом и заключается недостаток выборочного метода, на фоне которого видны преимущества сплошного описания генеральной совокупности. Ввиду неполного отображения выборкой статистических характеристик генеральной совокупности перед исследователем возникает важная задача: во-первых, учитывать и соблюдать те условия, при которых выборка наилучшим образом репрезентирует генеральную совокупность, а во-вторых, в каждом конкретном случае устанавливать, с какой уверенностью можно перенести результаты выборочного наблюдения на всю генеральную совокупность, из которой выборка взята.

      Показаны этапы планирования и проведения выборки, их сложность и правильная реализация.

      выборка респондент статистический

      Список использованных источников

      1. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2004. – С. 84-85.

      2. Социология. Основы общей теории: Учебник для вузов/ Отв. ред. академик РАН Г. В. Осипов, действительный член РАЕН Л.Н. Москвичев. – М.: Норма, 2003. – С. 735-736.

      Цель работы – составить общее представление о выборочном методе и о возможностях его применения в социологии. Работа содержит классификацию типов случайной и неслучайной выборки, описание каждого метода, их преимущества и недостатки. Для каждого типа случайной выборки приведены формулы расчета ошибки репрезентативности (выборочного среднего) и объема выборки.

      Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятности и математической статистики.

      Авторы выражают огромную благодарность Ю. Н. Толстовой и А.О. Крыштановскому, за помощь в проведении и организации семинаров, подборе материала и постоянные консультации.

      Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования [6, 16]. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав менее половины ГС? Достоверность полученной информации может быть не только не ниже, чем при сплошном обследовании, но и выше вследствие возможности привлечения персонала более высокого класса и применения различных процедур контроля качества получаемой информации.

      Кроме того выборочный метод имеет более широкую область применения [там же]. Широта области применения выборочного метода объясняется тем, что небольшой (по сравнению с ГС) объем выборки позволяет использовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (например, видео- и аудиоаппаратуры).

      Следует различать единицы отбора и единицы наблюдения. Единицами отбора являются единицы или группы единиц ГС отбираемые на каждом этапе формирования ВС. Единицы наблюдения – это отобранные единицы ГС, характеристики которых непосредственно измеряются. Если выборка проходит в несколько этапов (многоступенчатая выборка), то единицы отбора и единицы наблюдения могут не совпадать. Мы будем рассматривать только одноступенчатую выборку, т.е. выборку, проходящую в один этап.

      Развитие теории вероятностей позволило теоретически обосновать возможность применения выборочного метода. В основе теоретического обоснования выборочного метода лежит так называемый закон больших чисел. Физический смысл этого закона можно выразить следующим образом:

      Также это дало возможность определять ошибку репрезентативности. Репрезентативностью ВС называется ее способность адекватно представлять (репрезентировать) характеристики ГС. Ошибкой репрезентативности, как правило, называют отклонение выборочного среднего значения признака от генерального. Важно учитывать, что при помощи выборочного метода никогда нельзя получить абсолютно точную оценку наблюдаемого признака, всегда существует вероятность ошибки, но, если вероятность ошибки мала, то она скорее всего не произойдет.

      На практике принцип случайности соблюсти очень сложно, а иногда просто невозможно, что приводит к появлению систематической ошибки. Систематическая ошибка – это неконтролируемые перекосы в распределении выборочных наблюдений [1] [1, 132]. Число опрошенных не влияет на величину систематической ошибки.

      Общая типология методов отбора представлена на рис. 1. Рассмотрим их.

      3.1 Собственно случайная выборка.

      Собственно случайная выборка лежит в основе всех остальных типов выборки, которые будут рассмотрены далее.

      3.1.1 Определение собственно случайной выборки.

      Выборка называется собственно случайной, если при извлечении выборки объема n все возможные комбинации из n элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема N, имеют равную вероятность быть извлеченными [16]

      По определению, при собственно случайной выборке выполняется принцип случайности.

      3.1.2 Способы практической реализации собственно случайной выборки.

      Отбор производится с помощью жеребьевки, таблицы (либо генератора) случайных чисел. Главный принцип – случайность, т.е. все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.

      1. Принцип жеребьевки. Каждый элемент генеральной совокупности заносится на бумажку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае выпавшие номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в барабан, перемешиваются и не глядя вытаскиваются.

      2. Принцип таблицы случайных чисел. Начиная с любого места таблицы, берем четыре следующих друг за другом числа. Эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются) [1, 101].

      3. Принцип генератора случайных чисел. Это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

      Различают повторную и бесповторную выборку. При повторном отборе каждый выбранный элемент возвращается в ГС. При бесповторном отборе выбранный элемент не возвращается в ГС [2] .

      Также используются различные методы моделирования случайности.

      1. Механическая выборка требует список характеристик респондентов (фамилии, адреса, телефоны и т.д.). Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Этот промежуток называется шагом выборки.

      Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки. Например, если шаг выборки равен 20, то начинать отбор надо с любого числа от 1 до 20.

      2. Территориальный отбор используется, когда нет основы выборки или ее составление сопряжено с большими трудностями [9, 104‑111].

      3.1.3 Вычисление ошибки репрезентативности для собственно случайной выборки.

      Пусть нам необходимо оценить средний возраст некоторой группы людей по ограниченному числу наблюдений n . Оценкой среднего значения непрерывной случайной величины является математическое ожидание:

      Естественной оценкой математического ожидания является среднее арифметическое:

      От оценки необходимо потребовать следующие свойства:

      1. состоятельность – оценка называется состоятельное, если при увеличении числа опытов оценка сходится по вероятности с искомым параметром,

      2. несмещенность – оценка называется несмещенной, если выполнялось условие

      3. эффективность – оценка называется эффективной, если ее дисперсия минимальна по сравнению с другими.

      Среднее арифметическое обладает этими свойствами [3] .

      Оценка параметра является функцией от случайных величин , поэтому сама является случайной величиной. Другими словами, мы можем сделать множество выборок, для каждой из которых значение оценки будет различно. По закону больший чисел распределение оценки является нормальным с математическим ожиданием

      где - генеральная дисперсия.

      Тогда можно рассчитать вероятность того, что попадет в интервал . Поскольку нам неизвестна величина , то мы будем говорить о вероятности, с которой интервал накроет . Эта которая равна площади под графиком функции распределения случайной величины (см. рис. 2):

      Рисунок 2 . Распределение выборочной оценки среднего.

      Приведем это распределение к стандартному виду.

      Произведем замену переменной:

      Справа получили функцию Лапласа, которая табулирована (см. Приложение):

      Нам не известно значение , поэтому заменим его на . Но в этом случае нужно использовать не нормальное распределение, а распределение Стьюдента.

      При больших объемах выборки вид распределения Стьюдента приближается к виду нормального распределения, поэтому для больших выборок также можно использовать функцию Лапласа.

      Для повторной выборки

      Для бесповторной выборки необходимо внести поправку на конечность ГС

      Для большой ГС (объем ВС составляет менее 5% от ГС) поправкой на конечность совокупности можно пренебречь.

      Про коэффициент доверия следует сказать отдельно. Этот коэффициент исследователь выбирает сам. Чем меньше , тем меньше доверительный интервал, но тем меньше и вероятность того, что оценка не выйдет за пределы доверительного интервала.

      Пример 1. Пусть была произведена выборка 1600 человек. Средний возраст по выборке – 30 лет, среднеквадратическое отклонение – 10 лет. Необходимо найти доверительный интервал.

      Прежде всего, необходимо задать надежность оценки. Возьмем 95% надежность. Поскольку выборка большая, воспользуемся таблицей значений функции Лапласа и найдем коэффициент доверия - 1,96.

      С вероятностью 95% истинное средний возраст по ГС находится в интервале от 29,51 лет до 30,49 лет.

      Для биномиального распределения

      где – доля признака, .

      Тогда для повторной выборки из (1)

      для бесповторной выборки из (2)

      Пример 2. Из 200 опрошенных 55% - женщины. Действуем аналогично примеру 1. Выборку также можно считать большой. Тогда =1,96 для 95% надежности.

      С вероятностью 95% доля женщин в ГС находится в интервале от 48% до 62%.

      Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 1 .

      Формулы ошибки репрезентативности для собственно случайного отбора. [3, 16]

      Большинство социологических исследований носит выборочный характер, когда по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование называется выборочным.
      Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о проведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и о своем мнении.

      Вложенные файлы: 1 файл

      5 Выборочный метод.doc

      Выборочный метод в социологии: основные понятия. Виды выборки.

      Большинство социологических исследований носит выборочный характер, когда по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование называется выборочным.

      Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о проведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и о своем мнении.

      Суть выборочного метода заключается в том, что по определенным – довольно строгим – правилам из общей численности людей, так называемой генеральной совокупности, отбирается ограниченное число людей, которое призвано в качестве своеобразной модели воспроизводить структуру объекта. На языке социологов эта группа людей именуется выборкой.

      Выборочный метод имеет ряд преимуществ перед сплошным изучением генеральной совокупности, так как сокращает объем работы, позволяет экономить силы и средства, получить информацию о таких совокупностях, полное обследование которых практически невозможно и нецелесообразно.

      Репрезентативная выборка довольно хорошо представляет структуру и состояние генеральной совокупности.

      Репрезентативность выборки зависит от целого ряда условий: она должна быть типичной и объективной.

      Типичность выборки – это не включение только тех единиц, которые кажутся исследователю наиболее типичными.

      Объективность выборки - т.е. производиться без предвзятых побуждений, при исключении субъективных влияний на ее состав.

      Итак итог: основные понятия и сущность выборочного метода:

      Генеральная совокупность – все население или та его часть, которую социолог намерен изучить, совокупность людей, обладающих одним или несколькими свойствами, подлежащими изучению.

      Выборкой называется совокупность элементов социологического исследования, подлежащая непосредственно изучению.

      Понятие выборки в статистике рассматривается в двух значениях.

      1. Выборка (как результат действия) – представительная часть генеральной совокупности, в которой закон распространения признака соответствует закону распределения этого признака в генеральной совокупности.

      2. выборка (как способ или процесс действия) – способ отбора объектов генеральной совокупности в выборочную.

      Выборка должна наилучшим образом репрезентировать объект исследования (генеральную совокупность).

      Выборочная совокупность – уменьшенная модель генеральной совокупности.

      Основное правило ее составления гласит: каждый элемент генеральной совокупности должен иметь одинаковые шансы попасть в выборку.

      Сущность выборочного метода заключается в том, чтобы по свойствам части (выборки) судить о численных характеристиках целого (генеральной совокупности).

      Репрезентативной выборкой в социологии считается такая выборочная совокупность, основные характеристики которой полностью совпадают (представлены в той же пропорции или с той же частотой) с такими же характеристиками генеральной совокупности. Только для этого типа выборки результаты обследования части единиц можно распространить на всю генеральную совокупность.

      Различают вероятностную (случайную) и невероятностную (неслучайную) выборки

      1. (вероятностные выборки

      Выборка называется случайной, если при извлечении выборки объема n все возможные комбинации из n элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема N, имеют равную вероятность быть извлеченными. Т.е. все элементы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность. А именно, выполняется принцип случайности.

      Главное условие для осуществления вероятностной выборки – наличие полного списка всех элементов генеральной совокупности.

      Основными видами вероятностной выборки являются механическая и гнездовая выборки.

      1.1.1 Методики отбора респондентов в случае использования вероятностной выборки.

      Отбор производится с помощью жеребьевки, таблицы (либо генератора) случайных чисел. Главный принцип – случайность, т.е. все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.

      1. Простая жеребьевка. Каждый элемент генеральной совокупности заносится на бумажку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае выпавшие номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в барабан, перемешиваются и не глядя вытаскиваются.

      2. Принцип таблицы случайных чисел. Начиная с любого места таблицы, берем четыре следующих друг за другом числа. Эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются).

      3. Принцип генератора случайных чисел. Это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

      Различают повторную и бесповторную выборку. При повторном отборе каждый выбранный элемент возвращается в ГС. При бесповторном отборе выбранный элемент не возвращается в ГС.

      Механическая выборка.

      Наиболее близкой к собственно случайной выборке является механическая выборка. Однако даже она может приводить к систематическим ошибкам.

      1.1.2 Практическая реализация.

      Проведение механической выборки требует список характеристик респондентов (фамилии, адреса, телефоны и т.д.). Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Этот промежуток называется шагом выборки.

      N – объем генеральной совокупности

      n – объем выборочной совокупности.

      Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки. Например, если шаг выборки равен 20, то начинать отбор надо с любого числа от 1 до 20.

      1.1.3 Плюсы и минусы механического отбора.

      Процедура проведения механической выборки менее громоздка, чем проведение случайной выборки. Хотя применение компьютеров практически нивелирует это преимущество.

      Механическая выборка может быть как более точной, так и менее точной по сравнению со случайной выборкой. Это продемонстрирует следующий пример.

      Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки, это называется случайный старт.

      1.2 Гнездовая (серийная) выборка.

      1.2.1 Практическая реализация.

      Здесь отбираются не люди, а группы. Группы отбираются случайным образом, а внутри них проводится сплошной опрос. Например, в ВУЗе с большим количеством студенческих групп отбор можно проводить путем случайного отбора этих групп и дальнейшего сплошного опроса в этих группах.

      1.2.2 Плюсы и минусы этого метода.

      Разные источники по-разному оценивают точность гнездовой выборки по сравнению со случайной.

      Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе.

      Плюсы и минусы вероятностной (случайной) выборки.

      Необходимость наличия списка элементов генеральной совокупности. Обычно элементами генеральной совокупности являются люди; в этом случае в качестве списка могут выступать адреса, телефоны и т.д. Трудность здесь заключается в том, что получить такой список далеко не всегда представляется возможным. Следовательно, в тех случаях, когда невозможно получить список элементов генеральной совокупности, невозможно проводить и случайный отбор.

      Осложняет дело и то, что респондентов порой бывает не так просто достать; в случае отсутствия респондента его приходится посещать по нескольку раз (по крайней мере не менее трех раз).

      Все вышеперечисленное ведет к повышенным временным затратам на проведение опроса. Временные затраты можно уменьшить только благодаря привлечению дополнительных интервьюеров, т.е. только за счет дополнительных денежных расходов. Помимо этого возникает еще так называемая проблема неответивших.

      2. Невероятностная выборка

      2.1 Причины применения невероятностной выборки

      1. Невозможность проведения случайного отбора вследствие:

       ограниченности ресурсов (в широком смысле: ограниченность денежных средств, ограниченность времени, отведенного на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и т.д.);

       этических проблем (мы не можем заставить респондента отвечать, если он отказывается).

      2. Отсутствие необходимости проведения случайного отбора.

      2.2 Классификация методов неслучайного отбора.

      Основными факторами, определяющими природу неслучайного отбора, являются:

      1. Фактор доступности (насколько включение в выборку зависит от респондента). Этот фактор отражает искажение случайности, идущее со стороны респондентов.

      2. Фактор целенаправленности (насколько состав выборки контролируется исследователем). Этот фактор определяет искажение случайности, идущее от исследователя.

      Можно выделить три основных вида невероятностной выборки:

      1) метод типичных единиц (Е)

      2) целевая выборка (Х)

      3) квотный отбор (Х).

      Остановимся на каждом из этих методов.

      1. Метод типичных единиц.

      При использовании данного метода отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (или типичным) значением признака. Однако в таком случае встает проблема выбора признака и определения его типичного значения. Субъективный характер оценки вполне может привести к систематической ошибке. Данный метод целесообразно применять для изучения таких объектов, о которых мы уже обладаем некоторой информацией, например, территориальных общностей, предприятий, учреждений и т.п.

      2. Целевая выборка – отбор идет по характеристикам группы

      Сферы применения целевой выборки:

      1) формирование состава участников эксперимента (например, формирование контрольных групп точечным методом, когда для каждого участника основной группы подбирается участник контрольной группы, обладающий сходными признаками). Это один из тех редких случаев, когда нет необходимости в проведении случайного отбора.

      2) отбор экспертов, который может проводиться на основе следующих критериев:

       объективные характеристики экспертов, содержащиеся в документах

       тестирование кандидатов в эксперты

       самооценка кандидатов в эксперты.

      3. Квотный отбор - отбор идет по выбранным критериям в соответствии с характеристиками генеральной совокупности

      Остановимся на описании этого метода более подробно, т.к. это один из самых распространенных методов неслучайного отбора.

      При использовании данного метода отбирают один или несколько признаков, по которым будет контролироваться выборка. Количество единиц в выборке, обладающих определенными характеристиками, должно быть пропорционально количеству таких единиц в генеральной совокупности.

      Выбор признаков - квот.

      Во-первых, выбранные признаки должны быть тесно связаны с изучаемыми характеристиками, иначе полученные результаты могут оказаться сильно искаженными.

      Во-вторых, признаки должны быть независимыми, иначе расход средств на их контроль будет нерациональным.

      Трудности, возникающие при применении метода квот.

      1. Необходимо предварительное изучение объекта для выявления в нем пропорций единиц с различными характеристиками и связей между характеристиками.

      Читайте также: