Выборка в социологическом исследовании

1. 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:

1. тестирование анкет,
2. отработка процедур опроса,
3. изучение интимных сторон жизни людей,
4. изучение здоровья населения на основе данных об обращениях в больничные учреждения,
5. монографические обследования.

2. Отбор типичных случаев.

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.

3. Квотная выборка.

 «Квотная  выборка представляет собою своеобразную  микромодель генеральной совокупности».¹²

     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, например, 8 женщин старше 56 лет, 6 мужчин и 7 женщин в возрасте от 35 до 45 лет и  12 женщин до 30 лет, которые проживают в городе N, их интервьюеры отбирают по своему усмотрению. 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.

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

• 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.
• 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.

4. 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.

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.

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».

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.

 

1.3 Репрезентативность выборки. Объем и ошибка выборки

 

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

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.

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.¹³

 

Причины возникновения  систематических ошибок:

• в ходе исследования была не правильно составлена основа выборки (использовались устаревшие, неполные данные либо отсутствовала статистика по некоторым важным для формирования выборки признакам),
• неудачно выбран способ отбора единиц наблюдения,
• часть респондентов по разным причинам «выпала» из опроса (отсутствовала, отказалась отвечать) и так далее».

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 проводятся 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 до 3%. Обыкновенная – до 3-10%, приближенная – то 10 до 20%, ориентировочная – от 20 до 40%, а прикидочная – более 40%».