Выборка, выборочный метод, понятия

3. Некоторые проблемы  могут возникнуть на полевом  этапе проведения исследования:

a) Интервьюер, скорее всего, будет проводить отбор среди наиболее доступных ему лиц, тех, кто наиболее охотно идет на контакт с ним, поэтому выборка имеет тенденцию превращаться в доступную.

b) При этом ближе к  концу отбора часто возникает  группа «дефицитных» признаков,  поэтому повышается соблазн для  интервьюера опрашивать людей,  которые почти или совсем не  подходят по заданным параметрам.

 

Среди преимуществ квотного отбора можно назвать такие его  характеристики как простота процедуры, относительно низкая стоимость, соблюдение анонимности опрашиваемых. При исследовании общественного мнения, ценностей, установок, мотивов квотный отбор даёт достаточно неплохие результаты. Но его категорически не рекомендуется использовать при исследовании социальной структуры, стратификации и мобильности.

г) Метод снежного кома.

Обычно применяется для  отбора экспертов, особенно по узкой  проблеме, при исследовании маргинальных и избегающих широкой известности  групп, например, властвующих элит, а так же наркоманов или коллекционеров антиквариата, то есть редко встречающихся  групп респондентов.«По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определённым сочетанием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включённых в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (или даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера)».Так «выборка постепенно разрастается вширь, подобно снежному кому, катящемуся с горы»,отсюда и соответствующее название данной выборки.

Опрос прекращается:

1. когда имена в списке  начинают повторяться;

2. в случае информационного  насыщения;

3. как только опрос  перестаёт приносить новую информацию.

 

2.2.2. Стихийная  выборка.

Исследователь при применении данного метода в некоторой степени  контролирует выборку (например, публикуя анкету в журнале, он обращается только к читателям этого журнала), но решение о включении в выборку  принимает сам респондент. То есть, её размер заранее часто не известен, а определяется конкретным условием - активностью респондентов. Значит, нельзя и заранее определить структуру  массива респондентов, которые заполнят и вернут анкеты. Поэтому этот метод  не претендует на репрезентативность выборки, а выводы исследования очень  часто распространяются только на опрошенную совокупность.

Сферы применения стихийной  выборки:

1) анкеты, публикуемые в  газетах и журналах;

2) почтовые опросы;

3) опросы покупателей  в залах супермаркетов;

4) опрос пассажиров на  остановках и в общественном  транспорте.

 

2.3. Многоступенчатая  и одноступенчатая выборки.

Выборка делится на одноступенчатую  и многоступенчатую по количеству ступеней в отборе. Одноступенчатая выборка предполагает, что из генеральной совокупности сразу осуществляется отбор респондентов для опроса. Процедура же многоступенчатой выборки включает несколько ступеней, при этом на каждой из них единица отбора меняется.«Различают единицы отбора первой ступени (первичные единицы), единицы отбора вторичной ступени (вторичные единицы) и так далее. Объекты самой нижней ступени, с которых ведется непосредственный сбор информации, называются единицами наблюдения». Например, задача исследования – изучение свободного времени студентов всей страны.

Процедура будет строиться  следующим образом:

1. отбор регионов;

2. отбор города в них,  где есть вузы;

3. отбор учебных заведений,  в которых будет проводиться  исследование;

4. выбор академических  групп;

5. отбор студентов. 

Многоступенчатая выборка  осуществляется не в локальных масштабах, а в региональных, общенациональных, международных. Использовать одноступенчатую выборку в таких масштабах нерационально, да и очень дорого обойдётся такое исследование. Многоступенчатая выборка в этом плане экономична и упрощает подход к выбору объекта.

Но нужно учитывать, что  чем больше ступеней в выборке, тем  больше будет ошибка репрезентативности, возрастёт вероятность погрешностей, что приведёт к искажению результатов исследования.

Рассмотрев некоторые  типы выборок, необходимо также уяснить, что такое объем выборки и  какие бывают ошибки выборки и  как их избежать.

 

3. Репрезентативность  выборки. Объем и ошибка выборки.

В формировании выборочной совокупности важную роль играет определение  ее объема и обеспечение репрезентативности.

«Если тип выборки говорит  о том, как попадают люди в выборочную совокупность, то объём выборки сообщает о том, какое их количество попало сюда». То есть объем выборки – это количество единиц попавших в выборочную совокупность. И очень важно, чтобы выборка была репрезентативной, то есть не искажала представлений о генеральной совокупности в целом. «Требования репрезентативности выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям), состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности».

Одна из ключевых проблем, встающих, как правило, перед социологом, решающим: доверять полученным в ходе него данным или нет, это то, сколько  же человек должно быть опрошено для  того, чтобы получить действительно  репрезентативную информацию. К сожалению, единой и четкой формулы, используя которую можно было бы рассчитать оптимальный объем выборочной совокупности, не существует в природе. И объясняется это весьма просто. Дело в том, что определение объема выборочной совокупности – это проблема не столько статистическая, сколько содержательная.

Иными словами, объем выборочной совокупности зависит от множества  факторов, основные из них следующие:

1. затраты на сбор информации, включая временные;

2. стремление к определённой  статистической достоверности результатов,  которую надеется получить исследователь;

3. ценность и новизна  информации, получаемой в результате опроса.

 

Объем выборки обусловлен степенью однородности или неоднородности, генеральной совокупности, количеством характеризующих ее признаков. Однородной считается совокупность, в которой контролируемый признак, например уровень грамотности, распределён равномерно, то есть не образует пустот и сгущений, тогда опросив лишь несколько человек, можно сделать вывод о том, что большинство людей грамотны. Чем более однородна генеральная совокупность, тем меньше объем выборки.

 

В репрезентативной выборке  все элементы генеральной совокупности представлены в той же пропорции. Но как бы тщательно не соблюдать  этот принцип, случайные ошибки все  же будут. Мы имеем возможность определять ошибку репрезентативности. Ошибкой  репрезентативности, как правило, называют «расхождение между двумя совокупностями – генеральной, на которую направлен теоретический интерес социолога и представление о свойствах которой он хочет получить в конечном итоге, и выборочной, на которую направлен практический интерес социолога, которая выступает одновременно как объект обследования и средство получить информацию о генеральной совокупности». 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. В отечественной литературе наряду с термином «ошибка репрезентативности» встречается и другой –«ошибка выборки». Обычно они используются как синонимы, но понятие «ошибка выборки» количественно более точное, чем «ошибка репрезентативности». Ошибка выборки – это «отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности. На практике она определяется путём сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними».

Репрезентативность выборки  определяется двумя компонентами: систематическими и случайными ошибками. Случайные ошибки связаны «со статистическими погрешностями (зависят от динамики исследуемых признаков) и непредвиденными нарушениями процедуры сбора информации(процедурные ошибки, допущенные при регистрации признаков)». Случайные ошибки уменьшаются с увеличением объема выборочной совокупности. Случайную ошибку можно измерить методами математической статистики, если при формировании выборочной совокупности соблюдался принцип случайности, обеспечивающийся строго определенными правилами, которые составляют метод формирования выборочной совокупности, и устранить.

На практике принцип случайности  соблюсти очень сложно, а иногда просто невозможно, что приводит к  появлению систематической ошибки, которые возникают «из-за неполной объективности выборки генеральной  совокупности (недостаток информации о генеральной совокупности, отбор наиболее «удобных» для исследования элементов генеральной совокупности),а так же из-за несоответствия выборки целям и задачам исследования». Иногда такие ошибки называют ошибками смещения. Они возникают при различных телевизионных опросах, когда телеведущий предлагает телезрителям позвонить по определённым номерам телефонов, послать смс-сообщение и высказать своё мнение по какой-то проблеме. Естественно мы не можем утверждать что эти люди отражают мнение всего населения страны, и даже телеаудитории. Вероятнее всего в таких опросах участвуют более образованные и активные люди, чем вся генеральная совокупность, поэтому любой телевизионный опрос содержит в себе систематическое искажение и носит поверхностный характер.

Но систематические ошибки возникают и в ходе корректно  организованного опроса. Например, на улице на вопросы интервьюера  отвечают только те, кто никуда не спешит. Искажения можно избежать, если соблюдать  принципы случайного отбора и опрашивать, к примеру, каждого десятого прохожего.

Причины возникновения систематических  ошибок:

1. «в ходе исследования  была не правильно составлена  основа выборки (использовались  устаревшие, неполные данные либо  отсутствовала статистика по  некоторым важным для формирования  выборки признакам),

2. неудачно выбран способ  отбора единиц наблюдения,

3. часть респондентов  по разным причинам «выпала»  из опроса (отсутствовала, отказалась  отвечать) и так далее».

При помощи математических средств такие ошибки устранить  невозможно, поэтому необходимо осуществить  логический анализ причин появления  систематических ошибок и разработать  меры, которые смогли бы их устранить. «Величину ошибок смещения определить при помощи математических формул практически не возможно, поэтому они автоматически переходят на результаты и выводы исследования. Ошибки смещения бывают обычно следствием:

– неверных исходных статистических данных о параметрах контрольных  признаков генеральной совокупности;

– слишком малого (статистически  не значимого) объёма выборочной совокупности;

– неверного применения способа отбора единиц анализа (например, отбор из неверно составленного  списка, неудачный выбор места  и времени проведения опроса)».

Существуют определённые пределы ошибки выборки, которые  зависят от цели исследования. В  экономических и демографических  прогнозах, например при переписи населения, требуется повышенная надёжность и  точность. Для таких прогнозов  существенные ошибки оборачиваются  миллионными потерями материальных ресурсов и просчетами в прогнозах  и планировании. Но чаще поводятся  социологические исследования для  уяснения общих тенденций, общей  ориентировки в социальной сфере  не требующие стопроцентной надёжности. Существует приблизительная оценка на надёжность результатов исследования: «повышенная надёжность допускает  ошибку выборки до3%. Обыкновенная –  до 3-10%, приближенная – то 10 до 20%, ориентировочная  – от20 до 40%, а прикидочная –  более 40%.

Таким образом, существует несколько  способов, чтобы избежать ошибки:

- каждый элемент генеральной совокупности должен иметь одинаковую вероятность попасть в выборочную совокупность;

- генеральная совокупность должна быть желательно однородной;

- необходимо иметь сведения о структуре генеральной совокупности и её характерные черты;

- при составлении выборочной совокупности заранее учесть случайные и систематические ошибки.

Качество выборки оценивают  по двум показателям: репрезентативность и надежность. О репрезентативности уже говорилось выше. А чтобы создать  надежную выборку необходимо правильно  построить ее основу. Для этого  соблюдаются следующие требования:

1. Полнота выборки, которая  требует наличия всех элементов  генеральной совокупности в основе  выборки. Если в выборку не  включены многие единицы наблюдения, тем более, несущие в себе  существенные особенности и характеристики  объекта, то результаты исследования  будут неполными и однобокими.

2. Отсутствие дублирования, которое подразумевает недопустимость  повторного включения в выборку  одной и той же единицы наблюдения (например, ученик перешел учиться  в другую школу, его включили  в новый список, не вычеркнув  при этом из старого, таким образом, он дважды попал в выборку).

3. Точность информации  выборки, предполагающая исключение  несуществующих единиц наблюдения  из основы выборки. Например, в  избирательных списках, которые готовятся для очередных выборов депутатов различного уровня, нередко остаются умершие люди или жильцы снесенных домов.

4. Адекватность, которая означает, что основа составленной выборки должна соотноситься с решением поставленных в исследовании задач. Например, полный список всех учащихся школы — хорошая основа для того, чтобы сформировать выборку при изучении проблемы общей успеваемости. Но если нас интересует отношение старшеклассников к основным учебным дисциплинам, то этот список может быть использован только для формирования новой основы выборки — списка старшеклассников.

5. Удобство работы с  основой выборки, при котором  необходимо четко пронумеровать  все элементы, которые в нее  входят, а составленные списки  централизованно хранить. 

«Существует два основных подхода к обоснованию репрезентативности выборки:

1. При статистическом  подходе репрезентативность обеспечивается  специальными вероятностными методами  извлечения выборки. Для обобщения  результатов исследования на  генеральную совокупность применяются  строгие индуктивные процедуры  статистического вывода, оценивается ошибка выборки с заданной вероятностью.