Выборка в социологическом исследовании

Следует различать  единицы отбора и единицы наблюдения. Единицами отбора являются единицы  или группы единиц генеральной совокупности, которые отбираются на каждом этапе формирования выборочной совокупности и выступают единицами счёта. Единицы наблюдения – это отобранные единицы генеральной совокупности, характеристики которых непосредственно измеряются, то есть элементы сформированной выборочной совокупности. Если выборка проходит в несколько этапов (многоступенчатая выборка), то единицы отбора и единицы наблюдения могут не совпадать.

Выборочный  метод позволяет не только сократить  временные и материальные затраты  на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав менее половины генеральной совокупности. Как когда-то сказал Джордж Гэллап: «Если хорошо помешать суп, повар возьмёт на пробу одну ложку и скажет, какой вкус у всего горшка!»⁵. То есть можно сказать, что 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 широкую область  применения. Широта области применения выборочного метода объясняется  тем, что небольшой (по сравнению  с генеральной совокупностью) объем выборки позволяет использовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (например, видео- и аудиоаппаратуры).

 

 

 

1.2 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.⁶ Рассмотрим одну из этих классификаций, объединяющую в себе все те, которые встречаются в используемой литературе.

Случайная выборка.

Такая выборка  является наиболее точной, репрезентативность (способность выборки «правильно отражать состояние дел в генеральной совокупности, из которой она извлечена и для изучения которой предназначена») её достигается при помощи математических методов. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность. По определению, при случайной выборке выполняется принцип случайности. «Равенство шансов попасть в выборочную совокупность – насколько необходимое, настолько же и сложно осуществимое требование. Для обеспечения этой «статистической демократии» равенства шансов социолог, как правило, формирует основу выборки», то есть полный и точный перечень или пронумерованный список всех элементов генеральной совокупности. Например, основой выборки могут выступать списки работников предприятия, телефонные справочники,  регистрационные списки владельцев автомобилей,  списки избирателей на избирательных участках, домовые книги, а так же составленные самим социологом различные списки в зависимости от целей исследования (список улиц, на которых потом проводится отбор респондентов).

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 заключается в том, что получить такой список далеко не всегда представляется возможным.
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». Усложняет эту задачу и то, что респондентов порой бывает не так просто найти; в случае отсутствия респондента его приходится посещать по нескольку. 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.⁷
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.

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».⁸

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 эти карточки помещают в урну или барабан, перемешивают и вынимают, не глядя. Номера на выбранных карточках указывают на элементы генеральной совокупности, которые попадают в выборочную совокупность. После доставания каждой карточки, оставшиеся снова перемешиваются.

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

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 номера.

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». 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). Затем даем произвольные номера строкам и столбцам, 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.

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).⁹

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.

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

 

 

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:¹⁰

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.

Число респондентов, отбираемых из серии, пропорционально общему числу элементов в ней. Из каждой (серии) можно осуществить отбор единиц анализа при помощи собственно-случайной или механической выборки. Количество респондентов, подлежащих отбору из каждой серии в отдельности, определяется из соотношения:

ni =Ni * n / N, где i – число серий, выделенных в генеральной совокупности, Ni – число единиц в серии».

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.

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.¹¹

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.

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.