Выборочный метод

Выборочный  метод.

     Одной  из задач, которые стоят перед  социологом при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических  данных об объекте исследования. Данные о массовых социальных  явлениях и процессах социолог  может получить из двух видов источников:

1. объективных, к которым относятся официальная государственная статистика, статистика министерств и ведомств, служб социальной защиты, профессиональных союзов, общественных партий и движений и такое прочее. Они обычно представляют собой обобщённые количественные характеристики социальных общностей, явлений, процессов (например, уровень безработицы, численность и состав партий и общественных объединений, национальный валовой продукт, численность населения и другое). Но эти данные не всегда могут гарантируют точность и однозначность. Например, занижены данные о распространённости наркомании или пьянства, так как регистрируются далеко не все такие случаи.

2. субъективных, к которым и относятся сами люди. Только от них мы можем узнать о настроениях населения или отдельных социальных групп, только с их помощью спрогнозировать результаты выборов и определить рейтинги телепередач. При работе с людьми возникают, как минимум, две методологические проблемы:

- все данные, которые мы получим от отдельных  людей, должны быть обобщены, если мы хотим охарактеризовать изучаемое явление  или процесс;

- наиболее точные  данные мы сможем получить, если  изучить всю совокупность объектов, которые имеют отношение к  изучаемой проблеме (например, перепись  населения). Но такие исследования (сплошные обследования) очень трудоёмки и дорогостоящи, а в информации от субъективных источников общество нуждается постоянно. Поэтому большинство исследований бывают выборочными¹ .

     Как  только нужно собрать информацию  о некоторой группе или большой совокупности людей, возникает проблема построения выборки. Её как правило используют в опросах, ориентированных на статистические методы, в исследованиях политических и культурных элит, при отборе «случаев» для включённого наблюдения и качественного анализа.

     Считается,  что статистические обследования  населения и ресурсов зародились  одновременно с первыми формами  централизованной социальной и  политической организации: информацию  такого рода использовали при  решении различных управленческих задач – начиная с политики и заканчивая строительством общественных бань еще в развитых аграрных обществах и древних городах-государствах. Иногда эти обследования принимали форму сплошных переписей населения, но чаще всего довольствовались «сведениями о какой-то части совокупности: об урожайности судили по пробному обмолоту, о партии товара – по образцу, а о прихожанах – по их духовному наставнику.

    Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом»¹ . Но вообще-то термин "выборка" имеет двоякое значение. Это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта, выбранных для непосредственного обследования.  Причины применения выборочного метода:

a) экономит силы и средства исследователей;

b) процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода (рассуждение по схеме «от частных наблюдений – к общей эмпирической закономерности»);

c) реализует принцип рандомизации (случайного отбора).

Типы  выборок

     На сегодняшний день существует огромное количество классификаций типов выборки, различные исследователи по-разному классифицируют свои и чужие способы формирования выборочной совокупности. В разных изданиях можно столкнуться с различными названиями одной и той же выборки, что затрудняет процесс их изучения. Поэтому я рассмотрю  одну из этих классификаций, объединяющую в себе все те, которые встречаются в используемой литературе.

1.Случайная выборка  (вероятностная)

1.1.Простой случайный  отбор

а) метод жребия

б) метод таблиц случайных чисел

1.2.Метод систематической  (или механической) выборки

1.3.Серийная (гнездовая  или кластерная) выборка 

1.4.Стратифицированная  выборка

2.Неслучайная  выборка (невероятностная)

2.1.Направленная (целевая) выборка

а) выборка доступных  случаев

б) отбор типичных случаев

в) квотная выборка

г) метод снежного кома

2.2. Стихийная

2.3. Многоступенчатая  и одноступенчатая

1.Случайная  выборка.

     Такая выборка является наиболее  точной, достигается при помощи математических методов. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.¹ Случайная выборка обычно применяется при опросах общественного мнения перед выборами, референдумами и другими массовыми мероприятиями¹.

      Плюсом  данного метода является полное соблюдения принципа случайности и, как следствие  – избежание систематических  ошибок.

      Случайная выборка обладает рядом недостатков, которые затрудняют ее применение на практике:

1. Необходимость наличия списка элементов генеральной совокупности. 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.
2. Сложность проведения опроса. Процедура опроса при случайном отборе является очень громоздкой и требующей много времени. Ведь в результате случайного отбора исследователь получает на выходе список фамилий респондентов (телефонов, адресов и т.д.), которых необходимо опросить. То есть, интервьюерам приходится «бегать» за каждым респондентом и добиваться от него согласия ответить на «парочку вопросов».

      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. Кроме этого возникает еще так называемая проблема неответивших.

3. Сравнительно большой объем выборки. Для получения результатов со сравнительно высокой степенью точности случайный отбор требует достаточно большого объема выборки по сравнению с другими видами отбора. Другими словами, случайный отбор обладает меньшей степенью точности, что, в конечном счете, является причиной его меньшей эффективности. А выборка считается более эффективной, если: при одинаковых расходах она более точна, а при одинаковой точности она более дешевая.

 

1.1.Простой  случайный отбор.

     «Простой случайный отбор из  генеральной совокупности предполагает  что:

• генеральная совокупность однородна;
• все её элементы доступны для исследования в одинаковой степени;
• имеется полный список элементов, составляющих генеральную совокупность (или хотя бы репрезентативная основа выборки);
• к этому списку применяются процедуры случайного отбора, с использованием таблиц или компьютерных генераторов случайных чисел»².

 

а) Метод жребия (или лотерейный метод).

     Каждый элемент (респондент) генеральной  совокупности заносится на карточку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в урну или барабан, перемешиваются и, не глядя, вынимаются. Номера на выбранных карточках указывают на элементы генеральной совокупности, которые попадают в выборочную совокупность. После доставания каждой карточки, оставшиеся снова перемешиваются.

• простой случайно-повторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка возвращаются обратно в урну, и затем отбор продолжается;
• простой случайно-безповторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка откладываются в сторону и отбор продолжается.

     Отбор заканчивается, когда будет  выбрано заранее заданное количество  элементов выборочной совокупности³.

     Осуществление этого метода довольно  трудоёмкая и продолжительная  операция (особенно при больших  объемах выборки), а для обеспечения  равного шанса выбора каждого  элемента генеральной совокупности, требуется тщательное перемешивание карточек после каждой выемки очередного номера⁴.

б) Метод таблиц случайных  чисел.

     Для осуществления этого метода  используют таблицы случайных  чисел, которые «можно найти  в справочниках по математической  статистике. Отбор номеров из  таблицы случайных чисел формирует выборочную совокупность. Таблицы устроены таким образом, что отбор можно осуществлять с начала, с конца, из середины, по горизонтали, по вертикали, поскольку числа от 0 до 9 имеют равную вероятность появиться в любой позиции таблицы»⁵. Сначала мы присваиваем элементам (респондентам) генеральной совокупности номера. Например, номера от 01 до 70 (если число элементов генеральной совокупности равно 70), но если бы максимальный номер в списке (количество элементов генеральной совокупности) был трёхзначным (например, 456), мы бы присваивали им трёхзначные номера, используя нули в отсутствующих разрядах (например, 067 или 005). Затем задаёмся произвольными номерами строки и столбца, цифра, находящаяся на их пересечение и будет номером первого респондента, а далее отбор можно проводить по любому правилу: подряд, через строку через два столбца и такое прочее. Выбирается количество чисел равное количеству элементов выборочной совокупности.

     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 игнорируют⁶. 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).

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.

Интервал (k) рассчитывается по формуле:

k = N/n;

где  N - полное число элементов генеральной совокупности, а n – число элементов выборочной совокупности.

     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 совокупности⁷, так как интервал отбора может совпасть со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, а это приведет в свою очередь к смещениям⁸. Метод систематической выборки позволяет даже при не большом объёме выборки изучить достаточно большие генеральные совокупности с помощью простой техники отбора.

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»⁹ 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.¹⁰