Типология способов отборки

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 выборки 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 отбора. 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 отбираемых 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 отбора первой ступени. Из этого списка отбирались 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».

Однако существует метод невероятностного отбора квотная выборка, которая часто успешно конкурирует по точ­ности репрезентации генеральной совокупности с вероятностными схемами выборки. При массовых опросах населения это 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 модуле 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.

Литература.

1. Тощенко Ж.Т. Социология. Общий курс. – 2-е изд., доп. и перераб. – М.: Прометей; Юрайт, 2000. – 514 с.

2. Зыбцев В.Н. Мясников О.Г. Социология: История, теория, методы исследования: Учебное пособие. – Донецк: ООО «Лебедь», 1999. – 428 с.

3. Капитонов Э.А. Социология ХХ века. – Ростов-на-Дону: издательство «Феникс», 1996. – 512 с.

4. Мендра А. Основы социологии: Учебное пособие для вузов. – М.: Издательский дом NOTA BENE, 1998. – 344 с.

5. Социология. Наука об обществе. Учебное пособие. / Под общей редакцией проф. В.П. Андрущенко, проф. Н.И. Горлача. – Харьков, 1996. – 688 с.

6. Социология в вопросах и ответах: Учебное пособие. / Под ред. Проф. В.А. Чуланова. Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов-на-Дону: «Феникс», 2000. – 256 с.

7. Соколова Е.А. Основы социологии. Серия «Учебники и учебные пособия». – Ростов-на-Дону: «Феникс», 2000. – 192 с.

8. Якуба Е.А. Социология. Учебное пособие для студентов. – Харьков: Издательство «Константа», 1996. – 192 с.

Дата добавления: 2014-01-07