Размер вероятностной выборки

Как только человек сталкивается с проблемой выборки, он думает о количестве человек — о выборке. Но это зависит от исследования.

Как оценить хотя бы порядок числа? (10 или 100 человек?).

Вопрос об оптимальном размере вероятностной выборки всегда был спорным и в значительной степени остается таковым. Конечно, всегда лучше делать большую выборку, но не всегда это возможно. Социологи прибегают к различным приемам, чтобы использовать маленькую, но хорошую выборку.

Основные принципы, лежащие в основе современного подхода к оптимизации размера выборки. Ограничения, которыми пользуются социологи, не являются произвольными. Решение относительно размера выборки принимают с учетом целого ряда факторов, среди которых ведущими (обязательными) являются следующие:

ñ Ценность и новизна получаемой в результате опроса информации. Иногда информация носит уникальный характер и появление публикации носит огромный интерес.

ñ Затраты на проведение исследования при заданном размере выборки. Затраты имеются в виду не только финансовые, в ряде случаев время проведения тоже играют огромную роль. Исследовнаия иногда не должно затягиваться надолго.

ñ Некоторые исследователи полагают, что принятие решения о размере выборки может основываться на сугубо статистическом подходе. При этом в расчет принимают допустимую величину ошибки в оценке исследуемого параметра.

ñ Однако в ряде случаев приходится руководствоваться и содержательными соображениями, связанными с сутью темы. Например, мы можем исследовать некое масштабное явление, но при этом нам важна не главная тенденция, мода и тренд, а важен ответ определенных групп населения.

Существуют статистические формулы, связыающие размер выборки с вероятностью ошибки и величиной доверительного интервала, задающего пределы этой ошибки. Т к. использование этих формул требует принятия определенных предположений о том, как распределена интересующая исследователя величина, возникает необходимость предварительной информации, относящейся к тем параметрам, которые мы изучаем.

Во многих случаях можно руководствоваться сложившейся практикой, то есть размером выборки, использовавшейся в аналогичных исследованиях.

Ошибка растет с ростом масштабности исследования.

Довольно спокойно можно иметь 5% ошибку. В ряде случаев требуется сплошная выборка.

Таблица В.Ядова:

При 5% ожидаемой ошибки:

Генеральная
Выборочная

Это ориентировочные данные. (для общего представления. В каждом случае рассчет выборки делается самостоятельно).

Чем больше смысловых параметров вкладывается в иследования (переменных), тем сильнее растет размер выборки.

Практические рекоммендации:

Размер выборки растет:

ñ при необходимости опубликовать данные для отдельных подгрупп. Размеры подвыборок при этом суммируются и выборка в целом растет пропорционально числу подгрупп. Например, мы исследуем больницу, где 1000 коек. Больше всего сердечно-сосудистых заболеваний (40%), онкологических (20%), желудочно-кишечные (10%), инфекционные (15%). Но на самом деле к этому списку прибавляется еще одтельные достаточно редкие заболевания, но они и порождают проблемы для социологов. Проблемы носят не социальный, а медицинский характер. Болезни крови уникальны, например. Редкие составляют 5% от общего числа. Получается, что редкую страту мы будем изучать отдельно, а остальных по принципу либо систематической, либо стратифицированной выборки (зависит от того, какие социальные проблемы мы хотим выяснить).

ñ При проведении общенациональных обследований, когда велика генеральная совокупность. Естественно, при проведении масштабных исследований государственного характера и большиб количествам вопросов, выборка растет очень быстро.

ñ Если уже имеющейся инфомрации по ключевым вопросам явно недостаточно и степень неопределенности очень велика.

Размер выборки уменьшается:

ñ при исследовании организаций, институтов и прочих единиц отбора, если сравнительно невелика величина генеральной совокупности, из которой производится отбор. Даже если организация состоит всего из 300 челвоек, надо учитывать его структуру.

ñ При проведении локальных и региональных исследований.

ñ Если уже существующая информация относительно полна, а остающиеся мера неопределенности незначительна.

Усреднение, обобщение, модальность. Усреднение — взять две группы, изучить, сложить результаты. Такая операция в социологии практически невозможна! А обобщение соответственно по каждой группе — это обобщенные данные. Либо можно работать с модальной частотой (с тем, кто наиболее масштабно представлен — например,сердечно-сосудистые заболевания в больнице).

«Типичные» размеры выборок для общенациональных вопросах варьируют в пределах от 1000 до 2500 респондентов. Для региональных опросов и опросов специальных популяций — от 200 до 500 единиц. Но указанные значения носят лишь общий характер и служат лишь ориентиром, но не нормой.

Качество выборки зависит от трех условий:

ñ меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам: возраст, исходное образование, ценности и т. п. Обычно очень близки различные профессиональные группы: учителя, врачи и т. д.

ñ От степени дробности группировок анализа — наличия большого числа позиций в некоторых шкалах. Пример: есть 10-членные, 11-членные шкалы, а если в выборке всего 100 челвоек (или в генеральной совокупности), то в идеале в каждой клеточке 10, а они сгруппируются, например, 20, а в двух других прочерк, значит о части респондентов мы ничего не знаем.

ñ Зависит от заданого уровня надежности результатов.