Выборочный метод в социологическом исследовании

Совокупность всех возможных социальных объектов, которые подле­жат изучению в пределах программы исследования, называется генераль­ной совокупностью.

Выборочная совокупность (выборка) — часть объектов генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных приемов для получе­ния информации о всей совокупности.

Репрезентативность — свойство выборочной совокупности воспро­изводить параметры и значимые элементы структуры генеральной сово­купности.

Если исследование охватывает весь изучаемый массив, оно будет сплошным, т.е. в таком исследовании каждый элемент генеральной сово­купности служит единицей сбора информации. В тех случаях, когда объект исследования насчитывает более 500 человек, единственно правильным признается применение выборочного метода.

Преимущества выборочного исследования по отношению к сплошному:

а) позволяет сократить затраты на сбор и обработку социологической информации;

б) позволяет добиться большей оперативности;

в) имеет более широкую область применения;

г) в ряде случаев позволяет получить более достоверные сведения. Процесс выборки основан на двух моментах:

1) на взаимосвязи и взаимообусловленности качественных характери­стик и признаков социальных объектов;

2) на правомерности выводов о целом на основании изучения его час­ти при условии, что по своей структуре эта часть является микромоделью целого.

Единицы отбора — элемент или набор элементов, предназначенный для отбора на определенной ступени выборки.

Единицы анализа — элементы выборочной совокупности (респонден­ты), подлежащие изучению.

Переменная — множество отдельных значений характеристик элемен­тов совокупности. Параметр — суммарное описание переменной в дан­ной генеральной совокупности. Статистика — суммарное описание пе­ременной в выборочной совокупности.

Основная цель выборочного метода — выбор элементов из совокуп­ности таким образом, чтобы распределение этих элементов в выборке по­вторяло их распределение в совокупности. Достижению этой цели служит вероятностная выборка.

Модель вероятностной (случайной) выборки связана с понятием ста­тистической вероятности, изучаемой во многих отраслях социальных наук. Вероятность некоторого ожидаемого события есть отношение числа ожи­даемых событий к числу всех возможных.

Случайная выборка носит наиболее распространенный характер. Са­мый легкий путь получения случайной выборки — присвоить каждому эле­менту свой номер, а затем с помощью компьютера рассчитать случайные числа, из которых и берется выборка (например, каждый десятый номер в каждой случайной цепи).Можно выбирать из генеральной совокупности по какому-то принципу (каждая тысячная фамилия из списка абонентов телефонной сети, каждый третий дом на определенной улице, студенты, родившиеся в сентябре и т.д.)

Преимущества случайной выборки:

объективность и точность отбора респондентов;

не требуется детальное знание изучаемой совокупности;

использование методов математической вероятности.

Недостатки случайной выборки:

• сложность процедуры отбора;

• затратность ресурсов.

На практике часто применяется метод гнездовой выборки. Он предпо­лагает отбор в качестве единиц анализа не отдельных людей, а групп (се­мьи, студенческие группы, бригады и т.д.), с последующим сплошным оп­росом в отобранных группах. Гнездовая выборка будет репрезентативна(представительна) в том случае, если состав групп в максимальной степени близок по основным демографическим признакам респондентов.

В некоторых случаях невозможно использование вероятностных схем отбора, описанных выше. Тогда используется целенаправленная выборка, к которой неприменимы правила теории вероятности. Она осуществляет­ся с помощью следующих методов: стихийной выборки, метода квот и метода основного массива.

В случае стихийной выборки невозможно предопределить струк­туру массива респондентов и, соответственно, трудно определить репрезентативность. Существует несколько разновидностей стихийного отбора.

1) Так называемый отбор “первого встречного”. Встречается в прак­тике обследований, проводимых средствами массовой информации. Ис­следователь проводит опрос лиц, которые встретились ему в месте опроса (например, на улице).

2) Отбор “себе подобных”. Исследователь подбирает для опроса или наблюдения респондентов из своего окружения (знакомые, коллеги).

3) Отбор “желающих участвовать”. Примером может служить почто­вый опрос читателей газеты или журнала. При таких опросах решение о включении в выборку принимает сам респондент.

Метод квотной выборки — это распространенный способ отбора рес­пондентов при массовых опросах общественного мнения. Его используют в том случае, если до начала исследования имеются статистические дан­ные о контрольных признаках элементов генеральной совокупности. Все данные о том или ином контрольном признаке выступают в качестве кво­ты. Респонденты отбираются целенаправленно, с соблюдением парамет­ров квот. Число характеристик, данные о которых выбираются в качестве квот, как правило, не превышает четырех.

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

Метод квот позволяет существенно сократить время и средства, затрачиваемые на опросы. К преимуществам квотной выборки относятся так­же оперативность и малая трудоемкость.

Недостатки квотной выборки:

• требуется детальное знание изучаемой совокупности;

• субъективизм интервьюера при отборе респондентов;

• ограниченное время посещения респондентов;

• уклонение респондентов от опроса;

• не позволяет использовать методы математической вероятности,

Метод основного массива применяется в разведывательных исследо­ваниях для уточнения какого-нибудь контрольного вопроса. В таких слу­чаях опрашивается 50-60% потенциальных респондентов.

Все рассмотренные методы представляют собой пример одноступен­чатой выборки. Многоступенчатые выборки осуществляются в несколь­ко ступеней: на первой ступени обычно реализуется гнездовая выборка, а потом проводится случайный отбор респондентов в гнездах.

Многоступенчатая выборка используется в крупномасштабных ис­следованиях, когда в генеральной совокупности насчитываются тысячи и миллионы единиц, размещенных на значительной территории. При пост­роении многоступенчатой выборки используются несколько способов от­бора элементов выборочной совокупности.

Районированный отбор (типический) — производится на основе рас­пределения заданного числа отбираемых единиц измерения, т.е. объема выборки, между так называемыми “районами”, типами —группами эле­ментов генеральной совокупности, выделяемых в соответствии со значе­ниями изучаемого в исследовании заданного “базового признака”. Выде­ляемые таким образом слои будут внутренне однородными, но отличны­ми друг от друга и взятые вместе— исчерпывать всю совокупность.

В крупномасштабных многоступенчатых выборках требования к точ­ности оценок смещаются на второй план, уступая место вопросам сниже­ния стоимости исследования за счет выбора минимально допустимого числа единиц опроса.

Объем выборки определяется аналитическими задачами исследования. Ее репрезентативность — целевой установкой программы.

Объем выборки влияет на ошибки репрезентации: чем больше вели­чина выборки, тем меньше возможная ошибка. Для увеличения точности в два раза необходимо увеличить выборку в четыре раза.

Ошибка репрезентации — это различие между характеристиками ге­неральной и выборочной совокупности.

Количество респондентов, включенных в выборочную совокупность, должно составлять 10% от генеральной совокупности, но не превышать 2000-2500 человек (если величина генеральной совокупности 5000 чело­век и более).

Для пробных опросов достаточна выборочная совокупность объемом 100-250 человек. При массовых опросах, если величина генеральной со­вокупности составляет менее 5000 человек, достаточный объем выбороч­ной совокупности, гарантирующий достоверные результаты исследования, составляет 500 человек.

Оценка надежности результатов выборочного обследования:

• ошибка выборки до 3% — повышенная надежность;

• ошибка выборки 3-10% —обыкновенная надежность;

• ошибка выборки от 10 до 20% — приближенная;

• ошибка выборки от 20 до 40% — ориентировочная;

• более 40%— прикидочная.

В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема ре­презентативности выборки является второстепенной в сравнении с не­обходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых объектов.

Качество выборки зависит:

1) от меры однородности социальных объектов по наиболее существен­ным характеристикам (чем более они однородны, тем меньшая числен­ность может обеспечить статистически достоверные выводы);

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

3) от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимае­мого исследования.

Традиционно выделяют следующие виды ошибок:

1) случайные ошибки (случайные отклонения) выборочных значений

параметров);

2) систематические ошибки (ошибки смещения);

3) погрешности вычислений.

Погрешности вычислений возникают при математико-статистической обработке результатов измерений. О погрешности вычислений необходи­мо помнить при оценке точности и надежности выборочных данных и при

интерпретации результатов исследования.

Случайные ошибки бывают следствием большого числа разнообраз­ных факторов и учесть действие каждого из них невозможно. Ошибка выборки считается случайной, а выборочная совокупность репрезентатив­но, если отклонение не превышает в среднем 5%,

Наиболее опасный вид ошибок — систематические ошибки (или ошибки смещения). Такие ошибки являются результатом действий в од­ном направлении определенной группы причин, которую возможно выя­вить.

Источники систематических ошибок:

а) неверные статистические данные о параметрах контрольных при­знаков генеральной совокупности;

б) ошибочная модель выборки;

в) неправильное формирование выборочной совокупности;

г) несовершенство инструментария и ошибки в организации сбора

данных;

д) неправильная интерпретация результатов первичных измерений и,

соответственно, неправильная последующая обработка и анализ инфор­мации.

На правильность результатов исследования в наибольшей степени вли­яют ошибки смещения, вызванные неправильной реализацией модели выборки, несовершенством инструментария и организации сбора данных. Систематические ошибки могут появиться на любом этапе исследования. Необходимо стремиться к тому, чтобы по возможности исключить ситуации, способствующие возникновению ошибок, критически анализировать полученные результаты, природу расхождений выборочных и генераль­ных совокупностей.

При конструировании модели выборки целесообразно консультиро­ваться со специалистами по математической статистике.

Дата добавления: 2014-01-04