Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1.Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Плюсы: обычно такие выборки репрезентативны. Минусы: применение данного способа построения выборки возможно при наличии достаточно полной информации о генеральной совокупности.

2.Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)

3.Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- радио- опросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.

4.Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производится опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.

5.Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.

Методы анализа данных в социологических исследованиях: Метод - это способ построения и обоснования социологического знания, совокупность приемов, процедур и операций эмпирического и теоретического познания социальной реальности. Методы анализа данных в социологических исследованиях тесно переплетаются с обработкой этих данных. Несмотря на то, что четкой границы между этими процессами не существует, принято считать, что обработка - это рутинные, механические преобразования, а анализ - это более сложные преобразования, переплетающиеся с интерпретацией. Методы анализа данных можно разделить на методы статистического анализа информации, в том числе методы описательной статистики и статистики вывода, а также методы моделирования и прогнозирования социальных процессов. Кроме того, методы анализа социологической информации могут быть разделены на универсальные (пригодные для анализа большинства видов информации) и специальные, пригодные лишь для анализа данных, представленных в специальном виде (например, анализ социометрических данных или контент-анализ текстов).

При обработке данных в политической социологии используются методы, заимствованные из прикладной статистики: анализ статистических таблиц, корреляционный (совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами. Корреляция- степень, с которой какая-либо одна характеристика воздействует на другую, причем эти характеристики являются взаимосвязанными и образуют пару Смешной пример корреляции: объем мочевого пузыря коррелирует с количеством выпитых бутылок пива.) Корреляционный анализ, совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами Корреляционный анализ, совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами. Корреляционный анализ, совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами., факторный (математический метод, при помощи которого большое количество измерений и исследований сводится к малому числу «факторов», полностью объясняющих полученные результаты исследований, а также их взаимосвязь), кластерный анализ ( это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. Слова кластер английского происхождения (cluster), переводится как сгусток, пучок, группа) и многомерное шкалирование( Многомерное шкалирование представляет собой процедуру, с по мощью которой оценивается степень сходства/различия между переменными. С его помощью мы можем представить набор изу чаемых переменных в виде скоплений точек (каждой переменной соответствует одна точка). Этот метод позволяет находить в массиве данных комплексы сходных друг с другом и отличающихся друг от друга переменных. В геометрическом пространстве сходные переменные (тесно связанные между собой в сознании респонден тов) располагаются близко друг от друга и образуют скопления точек, отделенные пустым пространством от других скоплений сходных переменных. Чем больше сходства зафиксировано у изу чаемых переменных, тем ближе находятся обозначающие их точки на графике. Чем меньше сходства наблюдается у включенных в анализ переменных, тем дальше друг от друга располагаются соот ветствующие им точки на графике.

Данный метод дает возможность наглядно (на графике) пред ставить множество переменных и увидеть особенности их конфи гурации в геометрическом пространстве (чаще всего в двумерном). Подобная процедура используется при сопоставлении значительно го числа переменных, которое трудно анализировать без визуализации.)

Критерии выбора адекватных методов исследования(релевантность, соотношение затрат, эффективность): Выбор исследовательских методов и их применение в конкретных случаях определяется типом и видом социологического исследования.

1.Релева́нтность (англ. relevant) — применительно к результатам работы поисковой системы и экспертной системы — степень соответствия запроса и найденного, то есть уместность результата. В более общем смысле, одно из наиболее близких понятию качества «релевантности» — «адекватность», то есть оценка степени соответствия, но и степени практической применимости результата, а также степени социальной применимости варианта решения задачи. Пертине́нтность (англ. pertinence) — соотношение объёма полезной информации к общему объёму полученной информации. Коротко — это пользосоответствие может быть выражено в виде процента наподобие КПД (коэффициент полезного действия).Ех: Допустим, что мы решили обзавестись четырёхколёсным другом и, чтобы купить легковушку, пытаемся вначале узнать что-нибудь об автомобилях. Вводим в поисковой системе слово "машина" (это ведь так называется?) и получаем: "боевая машина пехоты", "машина баз данных", "машинка для точной подстройки скрипичных струн", "адская машина", "бездушная судебная машина" и т. п. Всё найденное релевантно запросу, однако совершенно не пертинентно информационной потребности. Стоит, однако, ввести запрос "легковой автомобиль", и всё, релевантное ему, окажется пертинентным информационной потребности.

Дата добавления: 2015-04-24