Выборочное исследование (sampling)

Методики В. и. — это способы отбора малого числа единиц из генеральной совокупности, позволяющие исследователям делать выводы о природе этой совокупности по рез-там изучения выборки. В. и. применяется при опросах общественного мнения и опросах потребителей, чтобы по ответам выборки сделать выводы о том, как будет голосовать население в день выборов или как потребители воспримут новый товар или новую телевизионную программу. Понятие В. и. применяется не только в сфере эксперим. исслед., но распространяется и на повседневную жизнь, как в тех случаях, когда мы судим о новом супермаркете по первому посещению или решаем, что все жаркое не дожарено, попробовав кусок из своей тарелки.

Вероятностные и детерминированные выборки

Методики В. и. подразделяются на две категории: а) методики получения вероятностных выборок, предполагающие использование случайного отбора и, следовательно, теории вероятностей; б) методики получения детерминированных выборок, не связанные со случайным отбором. К видам вероятностного отбора, помимо простого случайного отбора, относятся систематический, стратифицированный (районированный) и гнездовой отбор. Применяя мат. аппарат теории вероятностей, по характеристикам вероятностной выборки можно оценить параметры генеральной совокупности с заданным пределом ошибки. Более того, исследователь может по желанию устанавливать предел ошибки на любом уровне точности или достоверности. Повышение достоверности оценок требует увеличения объема выборок, применения более сложных схем отбора или того и др. вместе.

Выборка по квотам, по группам и по соображениям удобства (когда отбираются легкодоступные для исследователя единицы) — примеры детерминированных выборок, получаемых с помощью направленного отбора. Детерминированные выборки тж оценивают числовые параметры совокупности, но поскольку они не связаны со случайным отбором, полученные на их основе оценки не имеют столь убедительного теоретико-вероятностного обоснования, как оценки параметров совокупности по числовым характеристикам случайных выборок, и потому приверженцы вероятностного отбора относятся к подобным оценкам с осторожностью. Тем не менее детерминированные выборки широко используются вследствие сравнительного удобства их формирования и экономии средств.

Основные понятия выборочного метода

В основе правильного применения методик В. и. лежит понимание природы генеральной совокупности и ее связи с основой выборки, единицами отбора и объемом выборки.

Генеральная совокупность и основа выборки. Первый выбор, к-рый необходимо сделать, — определить популяцию, или генеральную совокупность, на к-рую мы хотим распространить выводы В. и. В идеале генеральная совокупность должна полностью совпадать с основой выборки, представляющей собой полный перечень единиц той генеральной совокупности, из к-рой извлекается выборка. Однако совокупность и основа выборки не всегда совпадают либо в силу неполного перечисления единиц совокупности, либо по причине недоступности намеченных для отбора единиц.

Объем выборки. Может показаться, что чем больше выборка, тем лучше, однако это не всегда так. При увеличении выборки можно получить большую точность оценок, чем требуется на самом деле, и т. о. потратить ресурсы впустую. Во мн. случаях сосредоточение ресурсов на извлечении всей информ. из тщательно отобранной выборки дает больше пользы, чем сплошное обследование, когда невозможно ни проконтролировать сбор данных, ни проанализировать их с той тщательностью и полнотой, как при В. и. Если мы располагаем предварительными сведениями об изменчивости изучаемых характеристик, можно определить объем выборки, необходимый для получения их оценок с любым выбранным по нашему усмотрению уровнем точности. Объем генеральной совокупности никак не связан с объемом выборки, требуемым для заданного уровня точности оценок.

Методики выборочного исследования

Ниже приводится краткое описание наиболее часто используемых методик В. и. с указанием их преимуществ и недостатков. Выбор подходящей методики требует от исследователя сбалансированного учета таких соображений, как уровень желательной достоверности, доступность полного перечня единиц, составляющих основу выборки, территориальная разбросанность единиц (в случае проведения интервью) и наличные ресурсы. В силу этой комплексности факторов исследователи часто обращаются к специалистам за консультацией на этапе разраб. плана В. и. и подбора соотв. методики.

Простой случайный отбор. При простом случайном отборе каждая единица должна иметь равную возможность быть извлеченной из совокупности в каждом выборе, причем каждый выбор должен производиться независимо от всех др.

Систематический отбор. Выбор каждого п-го элемента из полного списка (основы выборки) — простой способ получения случайной выборки в том случае, когда последовательность элементов в списке является чисто случайной но отношению к изучаемому признаку. В противоположность этому, способ отбора, когда список элементов упорядочен относительно интересующего исследователей признака, обеспечивает репрезентативность выборки в отношении этой характеристики. Кроме того, он производит эффект стратификации (расслоения), к-рый дает повышение точности оценок при том же объеме выборки.

Стратифицированный случайный отбор. Стратификация (расслоение, районирование) требует разбиения основы выборки на две или более частей, исходя из нек-рой характеристики, к-рая, будучи неадекватно представленной в выборке, могла бы привести к систематической ошибке в наших выводах.

Стратифицированный отбор требует, чтобы в дополнение к правильному перечню основы выборки исследователь располагал точной информ. о распределении единиц по стратам и о том, какую долю занимает каждая страта в полной совокупности. Если для извлечения единиц внутри страты применяется методика систематического отбора, проблема установления правильных пропорций страт в изучаемой совокупности снимается, так как в этом случае, благодаря выбору каждой n-ой единицы, страты будут представлены корректно.

Если мы хотим максимизировать информ., извлекаемую из выборки данного объема, есть лучшая стратегия, чем пропорциональный стратифицированный отбор. В общем, наиболее эффективное использование выборки заданного объема достигается путем изменения доли этой выборки, отведенной для любой конкретной страты, в соответствии с однородностью или изменчивостью данной страты сравнительно с др. стратами; чем больше изменчивость признака в страте, тем большая доля единиц из нее отбирается. Эта методика называется оптимально распределенным отбором. Он требует знания изменчивости каждой страты по признаку, положенному в основу стратификации. Стратификация может проводиться одновременно по неск. признакам. Однако стратификация по слишком большому числу переменных мало что дает и приводит к неоправданным затратам, за исключением случая, когда все эти переменные являются попарно независимыми.

Гнездовой и многоступенчатый отбор. Простой и стратифицированный случайный отбор, особенно при интервьюировании территориально распределенной популяции, требует значительных переездов и, соответственно, больших финансовых расходов. Гнездовой отбор существенно сокращает эти расходы путем разбиения изучаемой совокупности на группы по географическому признаку. Эта методика заключается в наложении масштабной сетки на географическую карту области расселения изучаемой популяции, случайного выбора квадратов (гнезд) сетки, представляющих данную популяцию, и последующем обследовании элементов каждого гнезда. Поскольку в гнезде может оказаться больше единиц, чем нужно для исслед., гнездовой отбор часто используют в качестве первой ступени многоступенчатого отбора.

Последовательный отбор. Если изучаемые характеристики или мнения не изменяются за время проведения исслед. и если есть возможность без особого труда вернуться к эффективному сбору дополнительных данных, последовательный отбор получает ряд преимуществ. Он позволяет использовать к.-л. из вышеупомянутых планов В. и. Каждая последующая выборка добавляется к предыдущим выборкам до тех пор, пока не достигается устойчивость оценок в пределах выбранного диапазона точности. Недавно интерес к этому методу возрос в связи с широким проведением опросов по телефону.

Отбор по квотам и обследование типических групп. Методы квот и типических групп дают детерминированные выборки. По существу, их цель состоит в том, чтобы на уровне выборки создать б. или м. точную копию популяции. Поэтому квоты устанавливаются в отношении важных признаков популяции, к-рые. как полагают, влияют на изучаемую переменную. К часто используемым признакам относятся пол, образование, социоэкономический статус, этническая или расовая принадлежность и местожительство.

Иногда планы направленного отбора комбинируются с вероятностными планами как, напр., при опросе избирателей, в к-ром для выбора округов используется методика гнездового отбора, а для обеспечения репрезентативности каждого округа по возрасту, полу и партийной принадлежности применяется метод квот.

Отбор по принципу «снежного кома». Отбор по принципу «снежного кома» — методика направленного отбора, применяемая для определения соц. группы или групп в коммуникационной сети. После того как установлены неск. членов такой группы, их просят сообщить имена др. ее членов, к к-рым затем обращаются с той же просьбой, — и процесс продолжается до тех пор, пока цепочка новых имен не обрывается, что, по-видимому, свидетельствует о выявлении интересующей исследователей группы или общности.

См. также Вероятность

Д. Р. Крэсвул