Схема 4. Типы 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).

Вероятностные методы включают:

- простой случайный отбор,

- систематический отбор,

- кластерный отбор,

- стратифицированный отбор.

Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть включенным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Выделяют случайный повторный (с возвращением) отбор, случайный бесповторный (без возвращения) отбор.

Систематическая выборка (отбор) – процедура отбора каждого k-го эле­мента из списка элементов генеральной совокупности.

Стратифицированная выборка (stratified sampling) – вероятностная выборка, обеспечивающая равномерное представи­тельство в выборочной совокупности различных частей, типов, групп и слоев населения.

Гнездовая выборка – вид выборки, при котором отбираемые объекты представляют собой группы или гнезда (кластеры) более мелких единиц. Гнездом называют единицу отбора высшей ступе­ни, состоящую из более мелких единиц низшей ступени.

Неслучайная (невероятностная) выборка – это способ отбора единиц, при котором мы не можем заранее рассчитать вероятность попадания каждого элемента в состав выборочной совокупности, что, разумеется, не дает возможности рассчитать, насколько пра­вильна (репрезентативна) выборка.

Выделяют два основных вида неслучайного отбора:

- направленный отбор (другие названия – целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению);

- стихийный.

Направленный отбор характеризуется выбором единиц по ка­кому-либо заранее определенному принципу. Наиболее распрос­траненными формами направленного отбора считаются: выбор типичных объектов (методов типичных представителей), метод «снежного кома» и выбор квотами.

Метод типичных представителей часто оказывается удобным на высших ступенях отбора, когда необходимо ограничиться небольшим количеством объектов. Отбор типичных объектов может в достаточ­ной мере обеспечить репрезентативность полученных данных только в том случае, если приняты меры по обоснованию выбора объектов.

Метод «снежного кома» (snowball sampling) – разновидность целе­направленного выбора, при котором предполагается, что отбор допол­нительных (последующих) респондентов производится после ссылки на них первоначально отобранных.

Стихийные выборки формируются произвольно и часто неза­висимо от самого исследователя. Примерами стихийного отбора могут служить опросы с помощью средств массовой информации, выборка «первого встречного», опросы покупателей в залах супер­маркетов, пассажиров на остановках и в общественном транспорте и т.д.

К стихийному отбору тесно примыкает метод основного мас­сива. Метод основного массива представляет опрос 60-70 % гене­ральной совокупности.

Кроме того, к невероятностным методам отбора относятся также:

- отбор на основе принципа удобства;

- отбор на основе суждений.

Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключа­ется в том, что формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций исследователя образом, например, с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиции доступности респондентов. Формирование выборки на основе суждений осно­вано на использовании мнений квалифицированных специалис­тов, экспертов относительно состава выборки.

Квотная выборка – микромодель объекта социологического исследования, формируемая на основе статистических сведений (параметров квот) преимущественно о социально-демографи­ческих характеристиках элементов генеральной совокупности. Нужные данные обычно берут из статистических справочников.

В реальной практике чаще всего применяется многоступенчатая выборка, построенная с применением про­цедуры поэтапного отбора объектов опроса!

К многоступенчатому отбору прибегают в тех случаях, когда генеральная совокупность имеет настолько большой объем, что простой случайный или систематический отбор элементов привел бы к чрезмерному распылению выборки по всей территории. По­просту говоря, такой метод применяют в тех случаях, когда изу­чают достаточно большие группы людей или крупные общности, например, регион или город.

Совокуп­ность объектов, отобранных на предыдущем этапе (ступени), становится исходной для отбора на следующем. Соответствен­но различают единицы отбора первой ступени (первичные еди­ницы), единицы отбора второй ступени (вторичные единицы) и т.д. Объекты самой нижней ступени, с которых ведется не­посредственный сбор информации, называются единицами наблюдения.

Обоснование выборочной совокупности.

В исследовании целесообразно использовать многоступенчатую районированную квотную выборку.

На первой ступени при проведении стратифицированного отбора выборочная совокупность разбивается на группы по месту проживания (районы г. Тулы: Привокзальный, Пролетарский, Советский, Зареченский, Центральный).

Следующая ступень – квотный отбор. Квотный отбор позволяет создать выборку, отражающую характеристики генеральной совокупности по заданным параметрам. При использовании данного метода отобраны два признака, по которым будет контролироваться выборка (пол, возраст). Количество единиц в выборке, обладающих этими характеристиками, должно быть пропорционально количеству таких единиц в генеральной совокупности.

Попадание людей в выборочную совокупность определяется стихийным отбором в ходе уличного опроса с последующим (если потребуется) «ремонтом» выборки посредством дополнительного массива (50 человек) в соответствии с квотами, для обеспечения большей репрезентативности и снижения ошибки выборки.

Такие признаки выборочной совокупности, как социальный статус и уровень образования являются «плавающими» и, как правило, не репрезентативны по отношению к единицам генеральной совокупности. Вместе с тем, в настоящем исследовании они должны быть учтены в качестве базовых факторов.

В статистике приняты следующие разграничения объемов вы­борки. Объем выборки, достаточный для взаимопогашения слу­чайностей и получения статистических характеристик закономер­ного характера, равен 30. Выборка такого объема называется ма­лой.Характер распределения значений признака в малых выборках приближается к нормальному с ростом числа испытаний. Мини­мальный объем выборки, позволяющий получить средние значе­ния признака с указанием доверительных вероятностей, равен 5. Выборки такого объема называются сверхмалыми. Но чаще всего в социологии имеют дело с го­раздо большим объемом выборки.

Объем выборочной совокупности зависит от множества факторов, в том числе от целей и задач, теоретической модели, гипотез и методов исследования, степени однородности генеральной совокупности, наконец, требующейся точности получаемой информации.

Репрезентативность – свойство выборочной совокупности представлять характеристику генеральной. Если со­впадения нет, говорят об ошибке репрезентативности – мере от­клонения статистической структуры выборки от структуры соот­ветствующей генеральной совокупности.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечествен­ной литературе можно встретить другой – ошибка выборки – отклонение средних характеристик выбо­рочной совокупности от средних характеристик генеральной со­вокупности.

Определение объема выборки зависит также от уровня довери­тельного интервала допустимой статистической ошибки. Здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, которые свя­заны с природой любых статистических погрешностей. В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5 %-ной ошибки (табл. 1):

Таблица 1

Расчеты репрезентативной выборки

Объем генеральной совокупности
Объем выборки