Смекни!
smekni.com

Методы, техника и технологии социологического исследования (стр. 1 из 3)

Задание 1

Методы формирования репрезентативной выборочной совокупности

Репрезентативная выборка – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

1.1) Методы вероятностной (случайной) выборки

Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для ко­торой каждый элемент генеральной совокупности имеет опре­деленную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно вы­борка отражает генеральную совокупность, из которой она вы­делена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной.

Вероятностные методы включают:

♦ простой случайный отбор,

♦ систематический отбор,

♦ кластерный отбор,

♦ стратифицированный отбор.

Реализовать случайную выборку можно двумя приемами: ло­терейным методом и с помощью таблицы случайных чисел.

1.1.1) Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть включенным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Он реализуется двумя методами:

♦ отбор вслепую (другое название — метод лотереи или жребия),

♦ отбор не вслепую (происходит с помощью таблицы случай­ных чисел).

Итак, в одном случае вы осуществляете свой выбор не глядя, в другом — все осознавая, но для того, чтобы самому не вмешать­ся и ничего не испортить, обращаетесь к специальным таблицам.

Кроме того, простой случайный отбор подразделяется на две разновидности уже по другому критерию, а именно — возвраще­нию или невозвращению лотерейного шара (вместо него может быть фамилия респондента) обратно в корзину. В этом случае выделяют:

♦ случайный повторный (с возвращением) отбор,

♦ случайный бесповторный (без возвращения) отбор.

В чем сходство и различие двух классификаций? В первом слу­чае — вслепую/не вслепую — ученый мог смотреть на то, как осу­ществляется отбор, хотя никак не мог ему помешать (если отбор проводился вслепую), или выбор осуществляли не его руки, вы­нимающие из корзины шар, а таблица случайных чисел. Во вто­ром случае — повторный/бесповторный — дело заключается не в исследователе (если отбор проводился не вслепую), а в лотерей­ном шаре: его либо возвращают для нового выбора, либо не воз­вращают и продолжают процесс без него.

Вероятностную выборку целесообразно применять только при наличии соответствующих условий. Первое условие осуществления вероятностной выборки — наличие полного списка всех элементов генеральной совокупности (отсутствие или недоступность которо­го чаще всего и препятствует ее реализации) от 1 до N, где N — общее число всех элементов. Если же он имеется, то производится нумерация, после чего можно использовать вышеописанные мето­дики. При использовании лотерейного метода (или метода жребия) жетоны с номерами всех элементов помещают в урну, тщательно перемешивают и извлекают последовательно n жетонов, где n — число элементов выборочной совокупности. Элементы генеральной совокупности, имеющие номера, оказавшиеся на извлеченных же­тонах, будут составлять выборочную совокупность. Это довольно трудоемкая и продолжительная (при больших размерах выборки) операция, к тому же достаточно трудоемкая, поскольку для обес­печения равного шанса выбора требуется тщательное перемешива­ние жетонов после каждой выемки очередного номера.

Второе условие вероятностной выборки — хорошая перемешанность элементов генеральной совокупности. Если выборка элемен­тов производится из ящика, то его содержимое следует тщатель­но перемешать и уже после этого брать карточки случайным об­разом. Только при таких условиях все они имеют одинаковую вероятность попасть в выборку. Часто для образования случайной выборки элементы генеральной совокупности предварительно нумеруются, а каждый номер записывается на отдельной карточ­ке. В результате получается пачка карточек, число которых совпа­дает с объемом генеральной совокупности. После тщательного перемешивания из этой пачки берут по одной карточке. Объект (респондент), имеющий одинаковый номер с карточкой, счита­ется попавшим в выборку. При этом возможны два принципиаль­но различных способа образования выборочной совокупности.

Первый — вынутая карточка после фиксации ее номера возвра­щается в пачку, после чего карточки снова тщательно перемеши­ваются. Повторяя такие выборки по одной карточке, можно об­разовать выборочную совокупность любого объема. Выборочная совокупность, образованная по такой схеме, получила название случайной возвратной выборки.

Второй — каждая вынутая карточка после ее записи обратно не возвращается. Повторяя по такой схеме выборки по одной карточке, можно получить выборочную совокупность любого заданного объема. Выборочную совокупность, образованную по данной схеме называют случайной безвозвратной выборкой. Она возможна лишь в том случае, если из тщательно перемешанной пачки сразу берут нужное число карточек.

Заметим, что различие между случайными выборками с возвратом и без возврата стирается, если они составляют незначительную часть большой генеральной совокупности.

Однако при большом объеме генеральной совокупности этот метод оказывается очень трудоемким, и поэтому гораздо удобнее пользоваться таблицей случайных чисел. Она доказала свою эффективность при формировании равновероятностной выборки из больших совокупностей.

В таблицах случайных чисел все числа включены в таблицу слу­чайным образом. Единицам совокупности присваивают порядковые номера. В таблице выбирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя направление дви­жения, выбирают необходимое количество номеров из числа присво­енных, равное заранее установленному объему выборки.

Сегодня таблицу случайных чисел могут заменить машинные устройства, например компьютер, снабженный специальной про­граммой. Их называют генераторами случайных чисел. При теле­фонном интервьюировании компьютер, имеющий генератор слу­чайных чисел, может подавать на экран случайным образом ото­бранные телефонные номера.

1.1.2) Систематический отбор является вторым по научной значимо­сти, но первым по популярности употребления видом простого случайного отбора. Его называют еще механическим отбором и считают упрощенным вариантом простого случайного отбора.

Примером служат разного рода квартирные выборки: выби­раются улицы, на которых интервьюер проводит квартирный оп­рос. Квартиры выбираются по определенной схеме (крайняя квартира справа от лестницы на последнем этаже первого подъез­да и т.д.).

Если под рукой таблицы случайных чисел нет, а генсовокупность относительно невелика, то можно воспользоваться алфавитным списком, например, персонала предприятия (картотека всегда есть в отделе кадров) или избирательного участка (при опросе по месту жительства). Процедура систематического отбора проста: количе­ство единиц генеральной совокупности, предположим 2000 работ­ников предприятия, делится на количество анкет, скажем 200, и определяется шаг выборки. Он предполагает, что, начиная с любо­го номера из списка, опрашивается каждый десятый (2000:200 = 10). В формализованном виде данная процедура выглядит так. Из про­нумерованного списка через равные интервалы £ отбирается задан­ное число респондентов. При этом шаг выборки

рассчитывается по простой формуле:

где N — численность генеральной совокупности, n — численность выборочной совокупности.

Таким образом, шаг выборки, а его еще называют «интервалом скачка» или просто «интервалом», — это математический показатель, рассчитанный как отношение объема генеральной совокупности к объему выборки. Он показывает, сколько номеров в списке фамилий людей, вошедших в генеральную совокупность, надо пропустить (через сколько перешагнуть), чтобы в итоге получить список выборочной совокупности. Буквально шаг выборки означает расстояние между соседними фамилиями респондентов, измеренное количеством отбракованных фамилий из списка генеральной совокупности.

Итак, в основу систематической выборки положены не веро­ятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые обеспечивают равновероятное попадание в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Несмотря на свои преимущества, систематическая выборка мо­жет иногда иметь своим результатом предубежденную выборку. Такая ситуация возникает, например, когда элементы размещены в списке, ранжированном по каким-то характеристикам. В этой ситуации определение места начала случайного отбора будет вли­ять на средние характеристики всей выборки. Например, если сту­денты расставлены в списке в соответствии со средним оценоч­ным баллом от высшего к низшему, систематическая выборка, включающая студентов, стоящих в списке под номерами 1,51,101, будет иметь более низкий средний балл, чем выборка, включающая студентов под номерами 50, 100 и 150. Каждая новая выбор­ка будет давать другой средний балл, который представляет собой предубежденную картину студенческой популяции.

1.1.3) Районированная и стратифицированная выборки. Если генеральная совокупность велика, а такое в эмпиричес­ком исследовании случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные час­ти, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей.

Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицирован­ной, если по экономико-географическим районам, то — райони­рованной.

Районированная выборка — вид выборки, при котором отбору предшествует процедура районирования (расслоения, стратифика­ции), т.е. разделения исходной совокупности на статистически или качественно однородные подсовокупности, называемые слоями, стратами или типичными группами. Отбор единиц, который мо­жет носить как случайный, так и направленный характер, произ­водится независимо из каждого слоя, поэтому районированная выборка равносильна ряду выборок, извлеченных из меньших со­вокупностей - страт.