Программные требования к выборке

Общий и рабочий план исследования.

Методическая часть программы.

1.1.Определение объема выборки.

1.2.Описание используемых методов сбора первичной социологической информации. Логическая структура используемого инструментария.

1.3.Методика обработки информации.

1. Методическая часть программы.

В подавляющем большинстве случаев социолог использует тот или иной способ выделения из большой совокупности явлений и объектов изучения некоторую их часть в надежде, что на этой выборочной совокупности могут быть выявлены свойства объекта исследования в целом.

Способ выделения небольшого (относительно всего объема выборки) числа людей, которые по своим характеристикам соответствуют структуре изучаемого объекта, проводится по определенным и строгим правилам. Эта операция носит название «выборка».

Генеральная совокупность — множество социальных объектов, которые являются предметом изучения в пределах, очерченных программой и территориально-временными границами. Любую генеральную совокупность характеризует некий явно задаваемый признак (набор признаков), по значению которого всегда можно однозначно определить, относится данный объект к генеральной совокупности или нет.

Выборочная совокупность (выборка) — это отобранное по строго заданному правилу определенное число элементов генеральной совокупности. Выборка будет своеобразной микромоделью всей генеральной совокупности, то есть по всем основным изучаемым качественным характеристикам и контрольным признакам она будет своей структурой максимально повторять структуру генеральной совокупности. Так составленная выборка будет репрезентативной (от французского слова «представительный»).

Единица отбора и единица наблюдения.

Единицей отбора называют элементы генеральной совокупности, которые выступают единицами счета в различных процедурах отбора, формирующих выборку.

Единицами наблюдения называют элементы сформированной выборочной совокупности, которые непосредственно подвергаются статистическому наблюдению.

Тип и способы выборки прямо зависят от целей исследования и его гипотез. Чем конкретнее цель, чем яснее сформулированы гипотезы, тем правильнее будет решен вопрос о выборке.

Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам описательных и аналитико-экспериментальных исследований, наименее строгие – к исследованиям по разведывательному плану. В последнем случае отбор "единиц наблюдения" на объекте подчиняется довольно простым правилам: следует выделять полярные группы по существенным для анализа критериям. Численность таких несистематических выборок строго не определяется. Все зависит от состояния полученной информации. Наблюдение или опрос в таком исследовании продолжаются до тех пор, пока не обнаружится, что получится информация, достаточно разнообразная для формулировки гипотез. Следовательно, состав и объем выборки заранее не фиксируется, а устанавливаются опытным путем по мере развития исследования.

В исследовании описательного и аналитического плана выборка, напротив, должна быть строго репрезентативной.

Требования репрезентативной выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности.

Строго репрезентативную выборку по всем важным для проблематики КСИ параметрам обеспечить невозможно, и поэтому следует гарантировать репрезентацию по главному направлению анализа данных.

Прежде всего, надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристиках генеральной совокупности существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, образование, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локализация. В сочетании этих трех параметров можно, как правило, быть уверенным, что выборка будет представительна для анализа многих социальных проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования (например, в этнически неоднородной среде существенно иметь в виду репрезен­тацию по критерию национальной принадлежности).

Мера подобия выборочной модели структуре генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, а пределы допустимой ошибки опять-таки зависят от цели исследования.

Иногда требуется повышенная надежность, как это имеет место в экономических и демографических обследованиях, например при переписях населения. Здесь существенные ошибки оборачиваются миллионными потерями материальных ресурсов и просчетами планирования.

Аккуратная репрезентативная территориальная выборка в современной России требует систематических коррекций. Это связано с тем, что территориальные административные границы (именно они являются основами официальной статистики населения) формировались для целей, не совпадающих с социально-исследовательскими и помимо того состав и структура населения в периоды реформации неустойчивы. Как показывает М. С. Косолапов, достоверные расчеты общенациональной и региональных представительных выборок — сложная исследовательская задача.

Гораздо чаще социологические обследования проводятся для уяснения общих тенденций, общей ориентировки в сфере социальной политики.

Весьма полезна следующая приблизительная оценка надежности результатов выборочного обследования.

Ошибка выборки:

1) повышенная надежность допускает до 3%,

2) обыкновенная — до 3—10%, (доверительный интервал распределений на уровне 0,03—0,1),

3) приближенная — от 10 до 20%,

4) ориентировочная — от 20 до 40%,

5) прикидочная — более 40%.

В описательных и аналитических исследованиях проблема статистической репрезентативности выборки оказывается второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых социальных объектов.

Рассмотрим следующий пример. В изучении образа жизни населения некоторого города мы, следуя правилам описательного обследования, хотим обеспечить представительство всех групп населения соответственно их пропорциям в составе генеральной совокупности с отклонением ±5% от истинного распределения. Такая выборка, представительная в качественном отношении, будет также и статистически репрезентативной, но следует решить, нужно ли это.

Напомним, что репрезентативные выборки необходимы лишь в том случае, если целью исследования является получение суммарных данных в отношении изучаемого объекта в целом. В нашем примере — это все население данного города. Тогда в выводах социолог имеет право сообщить, что в среднем горожане так-то оценивают различные условия жизни и деятельности, в среднем такая-то доля населения проявляет высокую активность в таких-то видах деятельности, а такая-то — низкую и т. п.

Но с практической точки зрения нам гораздо важнее выявить специфику условий и образа жизни различных групп населения и в том числе тех, которые, будучи малочисленными, нуждаются в специальном внимании.

Если мы хотим изучить в статистических показателях особенности условий и образа жизни каких-то определенных групп населения, репрезентативная выборка должна быть заменена целевой, в которой численность каждой интересующей нас группы будет достаточна для более основательного анализа. Такая выборка, будучи качественно представительной в отношении целей исследования, не является статистически репрезентативной в отношении генеральной совокупности. Во многих случаях необходимы именно целевые выборки. Иногда целевую выборку называют "социологической", в ней обеспечивается представительство по признакам, выявленным в предыдущих социологических исследованиях.

Численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы. Но степень однородности социального объекта зависит от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый "элементарный" объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его, как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолированно, тем больше должен быть объем выборки.

Для решения такого рода задач как раз и необходимы целевые аналитические выборки. В них учитывается не только структура изучаемой совокупности, но и ограничения, накладываемые на объем выборки целями исследования, глубиной анализа проблем.

Используя статистический критерий Стьюдента, можно рассчитать объем выборок в зависимости от заданного уровня доверительного интервала ошибки вывода. Чем меньше объем сравниваемых подвыборок (например, ветераны-одиночки и семейные), тем больше должно быть различие каждой пары сопоставляемых статистик. Если численность сравниваемых подвыборок неодинакова, за базу определения допустимой ошибки следует брать наименьшую подвыборку.

В зависимости от объема подвыборки существенность процентных различий определяется таблицей:

Объем подвыборок по их численности	Значимая разность в % при ошибке не более 5 %	Объем подвыборок по их численности	Значимая разность в % при ошибке не более 5%
			6,3
	11,5		4,5

Допустим, что удовлетворительно оценивают условия быта 85% ветеранов-женщин и 79% мужчин, проживающих с семья­ми, и соответственно 42% женщин и 38% мужчин-одиночек. Разности в процентах составляют здесь: 85—79=6% и 42— 38=4%. При численности подвыборок до 150 человек и при 5-процентном уровне ошибки эти различия нельзя признать существенными, так как они должны перекрывать 11,5%. Но различия между соответствующими оценками одиночек и семейных будут существенны. Онисоставят для женщин 85—42 = 43% и79—38=41% для мужчин. Такие различия значимы уже при выборках около 50 человек. Достоверный вывод звучит так: решающей является ситуация проживания ветеранов с семьей или одиноко. В какой мере эти обстоятельства больше переживаются мужчинами или женщинами, сказать трудно; наших данных для этого недостаточно.

Авторы приведенных расчетов отмечают, что выборки на уровне 500 человек позволяют анализировать таблицы сопряженности с 4 признаками из трех градаций каждый, а выборки в 1000 единиц расширяют возможности уверенного анализа до таблиц с 6 признаками из пяти градаций. Все это при условии обеспечения доверительного интервала, не превышающего 5% статистически значимой ошибки.

Общее правило таково: объем выборки при заданном уровне доверительного интервала должен быть не менее чем п х К единиц наблюдения, где п — объем под-выборки по столбцу, а К — число столбцов.

Математики и статистики вывели формулу для определения объема выборки.

Как видим, объем выборки (n) будет зависеть, с одной стороны, от разнородности исследуемого объекта, а с другой стороны, от степени точности. Чем больше разнородность объекта и больше степень точности, тем больше и объем выборки.

Объем выборки зависит также от уровня доверительного интервала допустимой ошибки, каковая, как уже говорилось, задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Однако здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей. Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок.

В. И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением

5-процентной ошибки.

Объем генеральной совокупности
Объем выборки	222	286	333	350
Объем генеральной совокупности
Объем выборки	360	370	385	400

Для совокупности более 100000 выборка составляет 400 единиц. Если же иметь в виду генеральные совокупности численностью от 5 тыс. и больше, то, по расчетам того же автора, можно указать величины фактической ошибки выборки в зависимости от ее объема. Напоминаем, что величина допустимой ошибки зависит от цели исследования и необязательно должна приближаться к 5-процентному уровню.

Объем выборки, если гене­ральная совокупность ≥5000								625…
Фактическая ошибка при данном объеме выборки, %	20	15	10	9	8	7	5	4

Наряду со случайными возможны ошибки систематического характера. Они зависят от организации выборочного обследования. Это разнообразные смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра.

Объем выборки определяется аналитическими задачами исследования, а ее репрезентативность — целевой установкой программы. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для проведения выборки. Будет ли это все население или особые его структурные образования, все элементы изучаемого объекта или только выделяемые по заданным программой критериям.

Итак, качество выборки зависит от трех условий:

(а) от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам;

(б) от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования;

(в) от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования.

КАК ФОРМИРУЕТСЯ ВЫБОРКА

1) Не строго случайные методы: целенаправленная, квотная и стихийная выборка.

Целенаправленная — выбираются типичные для генеральной совокупности элементы по каким-то определенным критериям.

Квотная — представляет собой модель структуры генеральной совокупности, которая строится в виде квот (пропорций) распределения признаков изучаемых объектов. Этим методом пользуются, когда имеются предварительные данные о важных элементах генеральной совокупности. При этом берется какая-то часть (в процентном отношении) генеральной совокупности, непосредственно исследуется, а затем сопоставляется с целым по каким-то показателям. Это может быть возраст, образование, профессиональная подготовка и т. д. Показатели генеральной совокупности в этом случае берутся из официальной статистики.

Стихийная — часто называется выборкой «первого встречного». Критерии выбора не задаются. Исследуя какую-то проблему через газету, заранее трудно предопределить структуру массы читателей, которые заполнят и вышлют обратно анкеты. Поэтому выводы такого исследования будут распространяться только на определенных читателей.

Дата добавления: 2014-01-20