Выборка, выборочный метод, понятия

Если в процессе отбора попадаются числа, превосходящие по величине самый большой номер  в списке или повторяющиеся, то их положено пропускать.

Так же если нужны, например, трёхзначные числа, а таблица состоит из пятизначных чисел, то используют, как правило, только первые три цифры каждого пятизначного числа, а оставшиеся две игнорируют.

Кроме таблиц случайных чисел  в этом методе нередко используется генератор случайных чисел. Это  то же самое, что и таблицы случайных  чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

 

2.1.2.Метод систематической(или  механической) выборки.

Этот метод заключается  в том, что из основы выборки, которая представляет собой полный пронумерованный список элементов генеральной совокупности, через равные интервалы (шаги), например каждый второй, третий или десятый, осуществляется отбор заданного числа респондентов.

Первый респондент непременно отбирается случайным образом, по таблице  случайных чисел.

Этот метод может привести к систематической ошибке, если список ранжирован по какому-либо признаку, так  как тогда само определение места  начала случайного отбора будет влиять на средние характеристики всей выборки.

Когда генеральная совокупность слишком велика или исследователю  известен не полный её список, необходимо знать правило упорядочивания элементов  в генеральной совокупности, так как интервал отбора может совпасть со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, а это приведет в свою очередь к смещениям.

Метод систематической выборки  позволяет даже при не большом  объёме выборки изучить достаточно большие генеральные совокупности с помощью простой техники  отбора.

 

2.1.3.Серийная (гнездовая  или кластерная) выборка.

При серийной выборке единицами  отбора выступают не сами индивиды, а группы (кластеры или гнёзда). Обычно генеральную совокупность расчленяют на естественные гнезда, так как  «при формировании искусственных гнезд  создаётся трудность отнесения  каждого отдельного элемента генеральной  совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд» по определённому признаку. В качестве кластеров выступают  семьи, бригады, классы, студенческие группы, школы- при изучении школьников, и  больницы - при изучении пациентов, а так же районы, города и такое прочее.

Применение кластерной процедуры  основано на четырёх обязательных условиях:

1) каждый элемент генеральной  совокупности может принадлежать  только к одному кластеру;

2) должно быть известно  или поддаваться оценке с приемлемой  степенью точности число элементов  генеральной совокупности каждого  кластера;

3) кластеры должны быть  не разбросаны пространственно  и не слишком велики, иначе  кластерная выборка теряет свои  преимущества в финансовом смысле;

4) выбор кластеров должен  быть осуществлен так, что бы  рост выборочной ошибки был  минимальным (разные кластеры  не должны быть однородными  по исследуемому признаку и  слишком большими).

После отбора кластеров они, как правило, подвергаются сплошному  исследованию, но при необходимости  осуществляют выборку из гнезда.

Достоинствами гнездового отбора можно назвать -организационную  простоту и удобство опроса респондентов, которые находятся вместе, а не разбросаны пространственно, а так  же то, что респонденты изучаются  в их естественном окружении, а это, конечно, влияет на качество получаемой первичной информации. Иногда гнёзда подвергаются сплошному исследованию, а это гораздо проще, чем бегать за каждым респондентом, и при этом мы получаем выигрыш и в средствах, и во времени.

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. Кроме того, возможны неточности из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы.

 

2.1.4.Стратифицированная  выборка.

Применяется в тех случаях,«когда цели и задачи исследования требуют  вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям»,или  когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или  когда она слишком велика, или  имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной  совокупности получить сложно, чем  для отдельных её частей. Для повышения  точности результатов отбора процедура  такой выборки состоит из деления  генеральной совокупности на страты («страта» – это социальная, возрастная, или иная группа, буквально «слой»),которые являются однородными и используются для изучения электоральных намерений, социального класса и возраста, отношений к уровню доходов и другое. После определения страт в каждой из них осуществляется простая случайная или систематическая выборка, при наличии собственной основы выборки.

Выделяют три способа  размещения выборки (для того чтобы  выборка не теряла свой случайный  характер):

1. Пропорциональное размещение  выборки: из каждой страты отбирается  определённый процент (5-10%) единиц  отбора, «объем выборки из страты  пропорционален размеру страты  в генеральной совокупности».Этот  способ очень простой и надёжный.

2. Равномерное размещение  выборки: из каждой страты отбирается  одинаковое число единиц (например, по200-300). Применяется в случаях,  когда исследователю неизвестны  объемы страт исходной совокупности.

3. Оптимальное размещение  выборки: считается, что самые  неоднородные страты должны быть  представлены в выборке наибольшим  объёмом единиц, а однородные  – наименьшим. Этот же способ  используется очень редко, так  как на практике он трудно  реализуется из-за отсутствия  информации о вариации признаков  в генеральной совокупности.

Когда стратифицированную выборку  называют районированной, значит стратификация  проходит по территориальному принципу. Например, при опросах часто применяют  районирование по областям.

Этот метод особенно хорош, когда генеральная совокупность неоднородна. Однако стратифицированная выборка может быть применена  лишь при наличии дополнительной информации о генеральной совокупности(например, нам необходимо процентное соотношение  мужчин и женщин, в случае, если мы хотим стратифицировать выборку по полу). Отсутствие такой информации делает применение стратифицированной выборки невозможным. Еще один недостаток стратифицированного отбора – это возможность систематической ошибки.

 

2.2.Неслучайная  выборка (невероятностная).

При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть  в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она является не обязательной, так как количественные параметры  объекта не играют решающей роли в  исследовании, а целью его будет  –углублённое качественное описание какого-либо отдельного социального  феномена.

Обычно неслучайный отбор  применяют в следующих случаях:

1. Невозможно провести  случайный отбор вследствие:

· Ограниченности ресурсов (недостаток денежных средств, нехватка времени, отведённого на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и так  далее)

· Этических проблем (нельзя заставить респондента отвечать, если он отказывается)

2. Отсутствие необходимости  проведения случайного отбора.

Отбор в такой выборке  осуществляется не по принципам рандомизации (которые обеспечивают «случайность»  отбора элемента генеральной совокупности в выборку. К ним относятся, например, случайный выбор первого адреса из списка, запрет на обследование подряд однотипных квартир, процедуры случайного отбора респондентов в семье».), а по субъективным критериям– доступности, типичности, равного представительства и такое прочее. Главный недостаток неслучайных методов заключается в том, что не существует строгих статистических методов, которые позволили бы обобщить полученные результаты. Оценка точности и валидности таких результатов (и выводов в исследовании)остаётся делом субъективных суждении, опыта и теоретических предпочтений.

2.2.1.Направленная (целевая) выборка.

Применяется обычно в качественном исследовании. На отбор в этом случае большое влияние оказывает цели исследования. Основная задача целевых выборок – получить информационно богатые случаи для последующего их глубокого и многостороннего изучения. Целевые выборки «разумно использовать в пилотажных исследованиях, в экспериментах, в том числе методических (то есть нацеленных на проверку и отработку анкет, опросников, шкал и такое прочее). Однако всегда следует помнить о том, что возможность обобщения любых оценок, полученных на целевой выборке, для генеральной совокупности в целом, то есть внешняя валидность результатов исследования, чаще всего оказывается сомнительной». Целевые выборки очень многообразны, и я приведу ниже лишь несколько из них.

а) Выборка доступных  случаев.

Лучше использовать такую  выборку только в экспериментальном  исследовании. Например, при психологических  экспериментах, проводящихся в вузе, где испытуемыми являются студенты. Экспериментатор в случайном порядке распределяет выборку доступных случаев (или доступных испытуемых) по двум группам, одна из которых экспериментальная, а другая –контрольная. Но в таких случаях обобщить результаты эксперимента на всю генеральную совокупность нельзя, так же как и нельзя с полной уверенностью сказать, что изначально являлось генеральной совокупностью, так как она была, в принципе, определена самого начала.

В социологии же выборку  доступных случаев используют при  изучении специфических популяций, которые почти не поддаются локализации. Это «относительно малочисленные  группы, находящиеся вне сферы  институционального (например, административного) контроля». Для этих групп очень  сложно составить основу выборки, например посетители выставок не состоят на каком-либо учёте. Поэтому социологам приходится отбирать членов такой выборки  «в местах их«естественного обитания»  или вероятностного скопления». Так  исследование посетителей библиотек  проводится в библиотеках, посетителей стрелковых тиров – в тирах и такое прочее.

Одним из плюсов этого метода являются сравнительно низкие издержки на поиск респондентов:

1. доступные респонденты  выделены заранее;

2. респонденты выявляются  в процессе опроса, поэтому действительное  число доступных объектов определяется  после его окончания.

Сферы применения доступной  выборки:

a) тестирование анкет,

b) отработка процедур  опроса,

c) изучение интимных сторон  жизни людей,

d) изучение здоровья населения  на основе данных об обращениях  в больничные учреждения,

e) монографические обследования.

б) Отбор типичных случаев.

При использовании данного  метода отбираются единицы генеральной  совокупности, обладающие средним(или  типичным) значением признака в статистическом отношении. 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. То есть, он осуществляется на основе анализа демографических данных и предварительных социологических исследований.

Цель такого типа выборки  сводится к иллюстрированию, иначе  говоря, она предполагает качественное описание типичного социального  феномена с использованием соответствующих  методов. Так например, изучение типичных негосударственных школ позволит выяснить проблемы негосударственного до профессионального образования.

в) Квотная выборка.

Это выборка когда-то была очень популярна даже среди профессиональных статистиков, но сейчас она практически  не используется.

«Квотная выборка представляет собою своеобразную микромодель  генеральной совокупности».

Процедура квотной выборки  очень проста: вся изучаемая совокупность делится на социально-демографические  группы в соответствии с целями исследования. В качестве критериев разбивки на группы, которые обычно не превышают четырёх, так как в противном случае процедура отбора становится очень сложной, могут выступать: пол, возраст, национальная принадлежность, место жительства и такое прочее. Основываясь на данных официальной статистики, социолог узнаёт пропорции выбранных групп в генеральной совокупности и даёт задания для интервьюеров, указывая, сколько лиц нужно опросить в соответствии с указанными критериями. В результате получается выборка, которая представляет все заданные пропорции групп в генеральной совокупности.

Этот метод «применяют, если распределение генеральной  совокупности по основным социально-демографическим  признакам или другим существенным для исследования признакам известно, но её списки получить не возможно, или  если для осуществления случайного отбора недостаточно времени и средств».

Недостатки квотного отбора:

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

2. Необходима свежая информация  о состоянии генеральной совокупности. Например, если активно происходят  какие-то демографические процессы (миграция), то применение данных  переписи населения, проведенной  несколько лет назад, может  дать большую систематическую  ошибку.