Выборочный метод

В этой главе мы будем обсуждать ответы на вопрос: «Каким образом построить стратегию исследования, чтобы в разумное время и с разумными затратами можно было изучать массовые социальные явления?». Сущность проблемы можно пояснить на следующем примере. Если перед социологом стоит задача выяснить состояние общественного мнения по определенному вопросу всего взрослого населения Украины, то самый простой путь, казалось бы, состоит в том, чтобы опросить десятки миллионов человек. Существует ли альтернатива этому пути? Оказывается, да. Наука и практика давно выработали такой метод познания, получивший название выборочного метода.

Выборка - это процедура отбора подмножества наблюдений из всех возможных, для того, чтобы получить заключение обо всем множестве наблюдений. В терминах вышеприведенного примера выборка представляла бы отбор, например, 1000 человек взрослого населения, но таким образом, чтобы опрос отобранных индивидов дал бы ту же информацию, что и опрос десятков миллионов человек.

Выборочное обследование поотношению к сплошному обладает рядом преимуществ: позволяет сократить затраты на сбор и обработку социологической информации, добиться большей оперативности; имеет более широкую область применения и в ряде случаев позволяет получить более достоверные сведения, чем соответствующие сплошные обследования.

Если все члены некоторой группы индивидов идентичны один другому, во всех аспектах, то нет необходимости при изучении этой группы прибегать к выборочному методу. В этом случае любая выборка, т.е. отбор любых, членов или даже одного члена группы достаточен для получения полного представления обо всей группе людей.

Этoт экстремальный случай полной однородности совокупности даст иллюстрацию центральной идеи выборочного метода. Причем полная однородность это не совершенно невозможная, а реальная ситуация. Мы тут же можем вспомнить, что для того, чтобы сделать анализ крови, врач не выпускает из нас всю кровь, а берет лишь каплю, которой достаточно для суждения о всей крови в целом.

В социальной области мы, как правило, сталкиваемся с вариативностью или неоднородностью совокупности по интересующим нас характеристикам.

Предположим, что мы имеем группу, члены которой различаются по принадлежности к двум национальностям. Теперь уже для выяснения доли лиц в группе той или иной национальности недостаточно опросить одного члена. Однако, если из группы в 100 человек мы опросили, скажем, 20, и нашли в выборке, что 50% человек принадлежат одной национальности и 50% другой, можно предположить, что такую же структуру имеет и вся группа.

Основная цель выборочного метода состоит в выборе элементов из совокупности таким образом, чтобы распределение этих элементов в выборке аккуратно повторяло их распределение в совокупности. Достижению этой цели служит вероятностная выборка, которая одновременно представляет метод оценки степени уверенности в ее достижении.

Выборку, которая хорошо предсказывает структуру всей совокупности, будем называть репрезентативной. Не уточняя здесь значения этого важного понятия выборочного метода, сформулируем центральный принцип, выполнение которого обеспечивает репрезентативность выборки.

Вероятностная выборка будет репрезентативной для совокупности, из которой она извлечена, если все элементы совокупности имеют равные шансы быть отобранными в выборку.

Ключевым методом, который обеспечивает выполнение этого принципа, является случайный отбор. При случайном отборе каждый элемент имеет равные шансы быть отобранным.

Далее представлены основы терминологии, которая используется для описания выборочного метода.

Генеральная совокупность - это множество элементов, которые являются объектом социологического исследования. Так, если объектом изучения является трудоспособное население страны, то генеральная совокупность представляет собой всех женщин в возрасте 16-54 лет и мужчин в возрасте 16-59 лет.

Иногда наряду с понятием генеральная совокупность выделяют понятие обследуемая совокупность. Под ней понимают множество элементов, которые действительно будут обследоваться. Генеральная совокупность - это теоретически выделенные множества элементов. На практике редко бывает, чтобы все ее элементы были доступны для изучения.

Единица отбора - это элемент или набор элементов, предназначенный для отбора на определенной ступени выборки. Более точно говорят о единицах отбора первой ступени выборки, второй ступени и т.д. В простейшей одноступенчатой выборке все единицы отбора совпадают.

Основа выборки - это список единиц отбора, из которого выборка или определенная ступень в выборке извлекается. Если на первой ступени выборки происходит отбор предприятий, то основа выборки - список предприятий. На второй ступени основою выборки может служить уже алфавитная картотека работников отдельного предприятия.

Единица наблюдения - это элемент генеральной совокупности, с которого непосредственно ведется сбор социальной информации. Обычно в выборочном опросе единицы наблюдения это отдельный человек. Следует отличать единицу наблюдения от единицы анализа. Например, единицей анализа в исследовании может служить семья как целостный социальный объект, а в качестве единицы наблюдения может быть взят глава семьи.

Переменная. Переменную можно определить как множество отдельных значений характеристик элементов совокупности. Например, множество всех значений возрастов в генеральной совокупности образуют переменную «возраст» и т.д. По определению переменная предполагает некоторую вариацию своих значений. Если все элементы совокупности имеют одно и то же значение, то переменная называется константой.

Параметр - это суммарное описание переменной в данной генеральной совокупности. Например, средний доход семьи или средний возраст городского населения есть параметры. Важной задачей выборочного исследования является задача оценки параметров генеральной совокупности на основе выборочных наблюдений.

Статистика - это суммарное описание данной переменной в выборочном опросе. Так средний доход, вычисленный по данным выборки, есть статистика.

После всех предыдущих пояснений и введенной терминологии обратимся к описанию основных способов отбора элементов совокупности в выборку. Поскольку математические основы выборочного метода достаточно сложны, ограничимся лишь качественным описанием различных стратегий отбора.

Простая случайная выборка. Как только сформулирована или найдена в готовом виде основа выборки, исследователь проделывает следующие операции.

Все элементы из списка в основе выборки перенумеровываются, причем таким образом, чтобы каждый элемент получил свой собственный номер. Затем может быть использована таблица случайных чисел для случайного отбора элементов списка в выборку. Если основа выборки представлена в электронной форме на ЭВМ (например, списки персонала завода в АСУ «Кадры») случайный отбор может быть осуществлен компьютером автоматически.

Систематическая выборка. Простая случайная выборка редко используется на практике. Если в распоряжении исследователя имеется список элементов совокупности, то наиболее часто применяют систематический отбор.

При систематическом отборе выбирается из списка каждый К-й элемент и включается в выборку. Например, если алфавитная картотека фамилий сотрудников предприятия содержит 4000 имен, то для извлечения 5%-ой выборки (200 человек) необходимо отобрать из списка каждого 20-го. Для того, чтобы совершенно строго проделать эту процедуру, первый элемент необходимо выбрать случайным образом, например, по таблице случайных чисел.

Такая схема выборки получила название систематическая выборка со случайным началом. Для описания этой вы6oрки обычно используют два термина: выборочный интервал (дистанция между отбираемыми элементами) и выборочное отношение (пропорция отбираемых в выборку элементов – 1/20 в нашем примере).

На практике можно считать, что систематическая выборка идентична простому случайному отбору.

Стратифицированная выборка. По отношению к предыдущим схемам стратифицированная выборка включает некоторый предварительный этап, который позволяет увеличить степень ее репрезентативности, т.е. уменьшить возможную ошибку выборки.

Как нетрудно понять, для ошибки выборки справедливы следующие утверждения. Во-первых, большая по объему выборка ведет к меньшей ошибке, чем малая выборка и, во-вторых, большая однородность генеральной совокупности ведет к меньшей ошибке, чем менее однородная совокупность.

На втором утверждении основана идея стратифицированной выборки. Предварительно стараются расчленить генеральную совокупность так, чтобы части оказались более однородными, чем исходная совокупность.

Например, при изучении социальных особенностей различных слоев промышленного рабочего класса и интеллигенции персонал конкретного предприятия может быть разделен на две части: рабочие и инженерно-техническая интеллигенция плюс служащие. В стратифицированной выборке ошибка выборки по признаку социальной принадлежности будет такой же, что и по остальным переменным. В стратифицированной выборке выборочная ошибка по этой переменной стремится к нулю. После разделения совокупности на однородные группы из каждой группы извлекается выборка каким-либо из уже известных нам способов.

В ряде случаев оказывается полезной стратификация по нескольким переменным одновременно по полу, социальной принадлежности, району проживания и т.д. Выбор переменных стратификации зависит от степени их доступности и важности с исследовательской точки зрения. Доступность означает возможность выделения соответствующей основы выборки (например, раздельных списков мужчин и женщин). Важность определяется тем, насколько переменная (переменные) стратификации тесно связана с остальными ключевыми переменными исследования. Например, переменная «пол», как правило, хорошо доступна для стратификации и тесно связана с большинством других переменных; переменная «возраст» так же тесно связана со многими другими переменными, однако, часто трудно подготовить соответствующую основу выборки. Существует целый ряд конкретных стратегий стратификационного отбора. Наиболее часто используется следующий подход. Все элементы генеральной совокупности разделяют на группы (страты) относительно определенной переменной. Из каждой группы случайно или систематически отбирают элементы, число которых пропорционально объему группы в генеральной совокупности. Так, если в генеральной совокупности соотношение мужчин и женщин 46,5% и 53,5%, то в стратифицированной выборке по этой переменной доля мужчин и женщин должна находиться в той же пропорции.

Многоступенчатая выборка. Простая случайная выборка, механическая и стратифицированная, требует для их реализации составления списка элементов генеральной совокупности. Очень часто такой список создать либо вовсе невозможно, либо практически нецелесообразно. Например, почти невозможно составить список промышленно-производственного персонала всех предприятий города или области.

В таких случаях приходится обращаться к более сложным по своей структуре методам отбора. Наиболее типична ситуация, когда из генеральной совокупности предварительно отбирают группы элементов, а затем осуществляют отбор элементов внутри выделенных групп. Так предварительно можно составить список всех предприятий города, каким-либо из известных методов отобрать определенное число предприятий, составить или воспользоваться имеющимся списком работников на конкретном предприятии, осуществить подвыборку индивидов из каждого предприятия.

Многоступенчатая выборка снимает многие трудности, свойственные другим методам, но порождает свои проблемы. Как мы знаем, репрезентативность простой случайной выборки определяется ошибкой выборки. Многоступенчатая выборка имеет несколько типов ошибок, каждая из которых соответствует конкретной стадии от6opa. Для двухступенчатой первая ошибка связана с отбором групп элементов в выборку, вторая с отбором элементов из данной группы. При прочих равных условиях ошибка будет уменьшаться при увеличении числа отбираемых в выборку групп и числа элементов, отбираемых из каждой группы.

Однако обычно мы ограничены некоторым предельным общим объемом выборки. Так, очень часто этот объем не превышает 2000 респондентов. Исходя из этого ограничения, в многоступенчатой выборке мы имеем две возможности - либо выбирать много групп на первой ступени и мало респондентов на второй, или мало групп и много респондентов из каждой группы. Таким образом, мы должны поступиться либо репрезентативностью oт6ираемых групп, либо репрезентативностью отбора из групп. В типичной ситуации однородность элементов внутри каждой группы больше, чем в целом по генеральной совокупности. Поэтому имеет смысл стараться увеличить число отбираемых групп и уменьшить объем выборки из отдельной группы. Этот принцип ведет, конечно, к уменьшению эффективности многоступенчатого отбора, поскольку увеличение числа отбираемых групп ведет к удорожанию выборки, кроме того, требуется подготовка соответствующего числа выборочных списков, что также сказывается на трудоемкости процедуры.

Таким образом, в каждой конкретной ситуации необходимо соблюдать баланс между этими двумя ограничениями на многоступенчатую выборку.

Схему многоступенчатой выборки проиллюстрируем на следующем примере. Отбор может осуществляться на двух ступенях. Сначала составлялся общий список предприятий региона, которые являлись единицами oo6ора первой ступени. Из этого списка oo6ирались предприятия. Затем, на основе картотек работников на каждом предприятии, осуществлялся отбор индивидов по схеме систематическом выборки. Вышеописанные схемы являются основными типами вероятностной выборки, каждая из которых имеет множество модификаций. В типичной ситуации часто применяется разнообразная комбинация этих схем. Например, в вышеприведенном примере на первой ступени отбора осуществлялась предварительная стратификация предприятий в группы, однородные по ряду значимых для исследования характеристик (размер предприятия, доля рабочих, рентабельность и др.). Поэтому эту комбинированную выборку можно было бы назвать многоступенчатой стратифицированной.

Квотная выборка. В ряде случаев невозможно или нецелесообразно использовать вероятностные схемы отбора, описанные выше. Наиболее часто с такой ситуацией сталкиваются при поисковом плане исследования, при различного рода апробациях методик сбора информации. В этих случаях выборка строится на основе собственного знания о генеральной совокупности, ее элементах, природе исследовательских задач. Обычно в этих случаях отвлекаются от задачи репрезентации генеральной совокупности с помощью выборочной.

Например, в исследовании под руководством В.А. Ядова в обследование было включено 9 проектно-конструкторских институтов, которые представили как головные, так и малочисленные организации. По словам авторов, их цель состояла в том, чтобы «сформулировать выборку, отражающую "усредненную", общую картину положения дел в сфере инженерного проектирования и технологических разработок». [66, с.34]

Однако существует метод невероятностного отбора квотная выборка, которая часто успешно конкурирует по точности репрезентации генеральной совокупности с вероятностными схемами выборки. При массовых опросах населения этo довольно распространенный способ отбора респондентов. Сущность квотного отбора сводится к следующим процедурам. Составляется список переменных, важных с точки зрения целей исследования и по которым можно получить соответствующую официальную статистическую информацию. Далее необходимо знать, например, для переменной «пол», какова доля мужчин и какова доля женщин в генеральной совокупности. Такая статистика сообщается для каждой переменной, и мы получаем модель генеральной совокупности по выделенным переменным. Дальнейшая задача сводится к тому, чтобы на основе полученной статистики каждому интервьюеру (если это интервью) дать задание на поиск респондента в виде квоты: сколько мужчин и женщин следует опросить, какого возраста и профессии и т.д.

Главная задача при формировании квот для интервьюера заключается в том, чтобы создать условия, близкие к случайному отбору с равными шансами для каждого элемента генеральной совокупности попасть в выборку.

В этом разделе были рассмотрены основные схемы построения выборки в социологическом исследовании. Здесь совершенно не был затронут вопрос об объеме выборки, который при детальном его рассмотрении связан с математическими основаниями выборочного метода. Очень часто в массовых выборочных обследованиях исследователь ограничивается определенным объемом, исходя из имеющихся людских, финансовых ресурсов и предыдущего опыта. Этот объем в опросах обычно равен 1000-2000.

Выборочное обследование - это не единственный метод, применяемый в эмпирических социологических исследованиях. Наряду с ним применяются сплошные обследования, в которых каждый элемент генеральной совокупности служит единицей сбора информации, и монографические. При монографическом исследовании из данного класса объектов отбирается один, который и подвергается детальному изучению. Закономерности, найденные в таком исследовании, распространяются на весь класс исходных объектов. Монографические исследования имеют особое значение при глубинном изучении механизмов социальных закономерностей.

Дата добавления: 2014-12-07