Характеристика выборочного наблюдения: виды выборки, способы отбора и ошибки выборочного наблюдения

Краткие характеристики выборок разного объема        Таблица 2

* Для большей наглядности имеющееся в исходной таблице значение 0,997 округлено до 0,99.

 Возможно использовать эти три таблицы каждым из двух методов.

Мы, возможно, захотим задать определенный уровень ошибки выборки, который мы согласны допустить, и степень уверенности, с которой будем действовать. Предположим, что взяты, соответственно, числа ±4% и 0,99. Первое число означает, что любое измерение, которое мы могли бы произвести в нашей выборке, отклоняется не более чем на четыре процента вверх или вниз от истинного значения того же признака в более обширной совокупности.

Если, например, мы устанавливаем, что в проводимом исследовании 43% респондентов сообщают о своей солидарности с демократической партией, мы будем считать, что в случае полной переписи населения реальное количество приверженцев демократической партии будет составлять 43% ± 4% или находиться в пределах приблизительно от 39 до 47%.

В соответствии с таблицей (если посмотреть на пересечение строки ± 4% и столбца 0,99) для достижения данной степени точности с уверенностью 99% мы должны иметь выборку, состоящую по крайней мере из 1406 объектов. Если мы хотим уменьшить величину ошибки (повысить точность) до, скажем, ± 2% (т.е. оценить количество демократов более точно, в пределах от 41 до 45%), мы должны увеличить объем выборки по крайней мере до 5625 объектов  [17, с. 178] . Из таблицы отчетливо видно, что при любой степени уверенности повышение точности требует увеличения выборки.

Второе число, о котом мы говорили, обозначает вероятность того, что наша выборка действительно репрезентативна для более обширной совокупности в рамках заданной степени точности.

В данном контексте 0,95 (95% уверенности) означает, что из 100 выборок данного объема, полученных из одной и той же совокупности, 95 выдержат тест на точность, а 0,99 (99% уверенности) означает, что 99 из 100 выборок данного объема, полученных из одной и той же совокупности, будут точны настолько, насколько это было предсказано. Таким образом, вероятность того, что любая конкретная выборка будет давать желаемую точность, равна, соответственно, 95:5 (т.е. 19:1) и 99:1.

Как и следовало ожидать, для каждого уровня ошибки выборки необходимый объем выборки значительно больше в том случае, когда мы хотим достичь 99, а не 95% уверенности. Так, в нашем примере с демократами видно, что при величине ошибки 4% выборка объемом 625 объектов позволяет с 95%-ной уверенностью утверждать, что доля демократов среди населения находится где-то между 39 и 47%, тогда как то же самое утверждение с 99%-ной уверенностью требует выборки объемом по меньшей мере 1406 объектов. Вообще говоря, чем ниже ошибка выборки и чем выше степень уверенности, тем лучше будет то исследование, которое мы проводим. Для политологического исследования степень уверенности 0,95 или 0,99 принято считать вполне приемлемой.

Таблицу такого вида можно использовать иначе. Если, к примеру, мы анализируем исследование, в котором используется выборка, состоящая из 2500 объектов, то тогда можно обратиться к таблице и установить ошибку выборки и степень уверенности. Посмотрев в табл.5.1, видим, что интерпретация может быть неоднозначной. Мы можем считать, что 2500 объектов дают ошибку выборки ± 3% с уверенностью 0,99 или ошибка выборки ±2% с уверенностью 0,95. Каждая из этих интерпретаций в равной степени приемлема, а вместе они помогают прояснить взаимоотношения между точностью и  уверенностью  [17, с. 179]. При одном и том же количестве объектов мы будем в состоянии располагать высокой степенью уверенности относительно менее точного результата или несколько меньшей степенью уверенности относительно более высокой точности. Однако нельзя одновременно и вкушать от пирога исследования, и оставлять его нетронутым.

Конечно, в идеале мы всегда предпочитаем действовать с минимальными ошибками и с максимальной уверенностью. К сожалению, в дело часто вмешиваются практические соображения. Например, стоимость одного личного интервью в исследовательском проекте может равняться 50 долларам, включая собственно расходы на интервью, расходы на транспорт и пр. Это означает, что при 99%-ной уверенности стоимость снижения величины ошибки с ±3 до ±2% может составлять 130 000 долларов. Во многих случаях различие в качестве результатов не стоит производимых дополнительных затрат, а в гораздо большем числе случаев средств просто нет.

Таким образом, важную роль в ограничении объема выборки играют ограничения на ресурсы. В большинстве наиболее значительных опросов общественного мнения, а также в большинстве наиболее значительных исследовательских проектов в области политологам используются выборки объемом приблизительно 1400–1600 респондентов. Такие исследования дают результаты с точностью 3–4% и со степенью уверенности 0,99 и считаются одновременно и возможными, и достаточно точными. Проекты, использующие контент-анализ или другие относительно менее дорогостоящие методы сбора данных, часто тяготеют к верхнему правому углу таблицы.

Итак, подводя итоги, следует подчеркнуть, что, формируя выборку, необходимо очень внимательно следить за тем, чтобы не только отобрать из данной совокупности достаточное количество объектов, но и взять такую группу, которая, как представляется, будет действительно репрезентативной с точки зрения распределения характеристик внутри данной совокупности. Должное внимание на этом этапе процесса исследования в дальнейшем окупится сторицей. Наоборот, небрежность при формировании выборки может нанести непоправимый вред любому исследованию. 

Заключение

Анализ социально-экономического развития, разработка стратегии бизнеса,  формирование маркетинговой политики невозможны без соответствующего информационного обеспечения.  Среди известных методов получения статистических данных особое место принадлежит выборочному методу,  как весьма эффективному,  оперативному и наименее трудоемкому.  Выборочное исследование служит в настоящее время одним из важнейших источников статистической информации. Это во многом обусловлено переходом российской статистики на международные стандарты   учета и отчетности.

Теория выборочных обследований базируется на общенаучных принципах исследования социально-экономических явлений,  статистической методологии и компьютерных технологиях.  Наиболее тесно теория выборочных обследований связана с основными положениями теории статистики, высшей математики, теории вероятностей и математической статистики.  Она создает методологические основы информационного обеспечения в таких отраслях статистической науки и практики,  как макроэкономическая,  международная статистика,  национальное счетоводство,  статистика фирм,  рынка товаров и услуг, прикладная социология и др. Это в равной степени можно отнести к макро-  и микроэкономике,  оценке бизнеса и недвижимости, финансовому анализу, техническому анализу товарных и финансовых рынков.

Список литературы

1.      Агамирзоев С.А. Вопросы выборочного наблюдения: Диссертация на соискание уч. ст. канд. эк. наук. -М., МЭСИ, 2002.

2.      Боярский А.Я. К вопросу о достоверности системы показателей, полученных в выборке. — М., Финансы и статистика, 2001.

3.      Воронов Ю. Активный отбор объектов наблюдения при планировании выборочных социологических обследований. //Доклады Всесоюзного симпозиума по социол. проблемам села. Наука. 2008. с.  170

4.      Венецкий И.Г. Виды статистического наблюдения по степени охвата и ошибки наблюдения //Вестник статистики. 2004. - №2.

5.      Воронов Ю.П. Применение методов таксономии в планировании выборочного социологического обследования. //"Распознавание образов в социальных исследованиях". Под ред. Заславской Т.И. и Загоруйко И.Г. Новосибирск: Наука. 2008. с.  34;

6.      Гранков В.П. Выборочное наблюдение. М., Статистика, 2003.

7.      Голубков Е.П. Маркетинговые исследования:теория, методология, практика. – М.: Финпресс, 2008.

8.      Деев Г.И. Несплошное статистическое наблюдение (проблемы, методы, технологии, организация) М.: Межотраслевой институт повышения квалификации руководящих работников и специалистов в области учёта и статистики, 2001. - с.  272. Том 1.

9.      Джессен Р.  Методы статистических исследований /  Под ред. Е.М.Четыркина. - М.: Финансы и статистика, 2005.

10. Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент. - М.: Статистика, 2007.

11. Елисеева И.И.,  Терехов А.А.  Статистические методы в аудите. – М.: Финансы и статистика, 2008.

12. Крылов В.Н. Выборочный метод в статистике. М., Госстатиздат, 2007.

13. Кокрен У.  Методы выборочного обследования /  Под ред. А.Г.Волкова. - М.: Статистика, 2006.

14. Методологические положения по статистике. Вып. 3 / Госкомстат РФ. – М., 2000.

15. Практикум по теории статистики / Под ред. проф. Шмойловой Р.А. -М.: Финансы и статистика, 2000. 

16. Теория статистики. Учебник / Под ред. проф.Шмойловой Р.А. - М.: Финансы и статистика, 1999. 

17. Теория статистики. Учебно-практическое пособие / Под ред. Минашкина В.Г. - М.: МЭСИ, 2000.

18. Тюрин Ю.Н.,  Макаров А.А.  Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. - М.: Финансы и статистика, 2008.

19. Чернышева Т. Определение объёма выборки //Вестник статистики. -2003. 10.

20. Шварц Г.  Выборочный метод /  Под ред.  И.Г.Венецкого и В.М.Ивановой. - М.: Статистика, 2008.