Смекни!
smekni.com

Методы, техника и технологии социологического исследования (стр. 2 из 3)

Стратифицированная случайная выборка (в узком значении) основана на выборке по каждой страте отдельно. Это повышает точность результатов, либо уменьшает время, силы и стоимость исследования, допуская меньшие размеры выборки при заданном уровне точности. Например, известно, что бедность наиболее ча­сто встречается среди пожилых, безработных и в монородительс­ких семьях. Исследуя проблемы бедности, можно с равным успе­хом выбрать в качестве объекта любую из трех страт. В отобран­ных районах или стратах выбор единиц обследования проводится по вероятностному методу.

Основная цель всякого расслоения — повышение точности вы­борочных оценок. Слои выделяются таким образом, чтобы дис­персия изучаемых переменных внутри слоев была значительно меньше, чем между ними. При расслоении вариация между сло­ями не входит в среднюю ошибку выборки, а компенсируется са­мой процедурой выделения слоев. Поэтому расслоение позволяет добиться более высокой степени точности оценок по сравнению с простым случайным отбором. Если каждый слой представляет собой статистически однородную группу, то для любого из них даже выборка малого объема позволит получить достаточно точ­ные оценки, которые, будучи объединены, дадут хорошую оцен­ку для всей совокупности.

Различают стратификацию одномерную и многомерную в за­висимости от того, один или несколько признаков положены в основу разделения совокупности. Эти признаки должны иметь тесную связь с изучаемыми переменными, от их выбора в высо­кой степени зависит эффективность расслоения.

1.1.4) Гнездовая выборка. Противоположность районированной и стратифицированной выборке составляет гнездовая выборка.

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. В выборку могут быть включены как все единицы низшего уровня, так и их часть. Число единиц, образующих гнездо, называют его размером.

В качестве гнезд выступают населенные пункты, районы, дома, подъезды, предприятия, цехи, бригады.

Гнездовой отбор обладает большими организационными пре­имуществами — проще осуществлять отбор и обследование не­скольких компактных групп, чем десятков или сотен отдельных единиц. Технические преимущества гнездового отбора особенно ощутимы при построении территориальной выборки. Отбор не­большого числа территориальных сегментов (населенных пунктов, районов, жилых кварталов и т.п.), затем выборочный или сплош­ной опрос проживающего в них населения существенно уменьша­ют стоимость исследования и сроки проведения.

Процедурно такой метод применить легче, чем вероятностный либо районированный. Проблемы, которые возникают здесь, свя­заны с определением величины гнезда, количеством гнезд, ко­торые надо обследовать, их размещением в генеральной совокуп­ности.

Основные рекомендации при выборе гнезд сводятся к тому, чтобы различия между гнездами были бы по возможности более неоднородными. Это правило прямо противоположно основному принципу расслоения, в соответствии с которым выигрыш в точ­ности тем больше, чем более однородными будут выделенные слои. Другая рекомендация касается выбора размера гнезд: боль­шое число малых гнезд предпочтительнее малого числа крупных.

1.2) Методы невероятностной (неслучайной) выборки

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. По этой причине предпочте­ние обычно отдается вероятностной выборке, хотя иногда по ус­ловиям исследования оказывается единственно возможным про­вести неслучайную выборку.

Таким образом, можно заранее сказать, что по содержательным критериям невероятностная (она же целевая и целенаправленная) выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недо­статки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно пре­восходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и пре­имущества — более глубокое, качественное и всестороннее рас­крытие предмета по сравнению с вероятностной.

Известны следующие разновидности неслучайной выборки:

- квотная выбор­ка,

- метод снежного кома,

- метод основного массива,

- метод стихийного отбора.

Несомненно, принцип отбора единиц в неслучайной выборке отличается от традиционного. Рассмотрим, чем именно.

Как и для вероятностного способа отбора, основная цель не­случайного отбора состоит в получении совокупности, репрезен­тирующей изучаемый объект. Однако в отличие от вероятностной выборки статистические выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать не совсем правомерно. Эти выводы могут с большей или меньшей степенью вероятности распространяться лишь на генеральную совокупность (которая не всегда совпадает с объектом исследования).

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.

1.2.1) 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. Для этого необходимо иметь дополнительную информацию по ряду признаков, которые могут рассматриваться в качестве контрольных.

1.2.2) Метод «снежного кома» (snowball sampling) — разновидность целе­направленного выбора, при котором предполагается, что отбор допол­нительных (последующих) респондентов производится после ссылки на них первоначально отобранных. Такая процедура используется при изучении особенных, редких, неслучайных совокупностей.

Этот метод обычно применяется для отбора экспертов и ред­ко встречающихся групп респондентов (так называемых редких элементов) — например потребителей, обладающих очень высо­кими доходами, или представителей элитных групп. По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определенным сочета­нием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включен­ных в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент ука­зывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (и даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера), и выборка с каждым шагом разрастается, подобно снежному кому.

1.2.3) Метод стихийного отбора только внешне похож на случайный отбор, поскольку социолог, приблизительно зная, кого ему надо оп­росить, идет на улицу или останавливается у станции метро, опраши­вая всех, кого удастся или кто похож на представителей генеральной совокупности, например людей в возрасте от 30 до 40 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не приме­няется, и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно. Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возмож­ность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор мо­жет принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие в так называемом интерак­тивном опросе, ставшем особенно модным у нас с конца 1990-х гг.

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. Одна из особенностей стихийной выборки состоит в том, что мы зачастую не можем заранее предсказать ее размеров (как, например, при опросах с помощью СМИ — достаточно вспомнить опросы интерактивного телевидения). Главный недостаток сти­хийных выборок состоит в том, что для них часто невозможно уточнить, какую генеральную совокупность они представляют.

К стихийному отбору тесно примыкает метод основного мас­сива. Метод основного массива представляет опрос 60—70% гене­ральной совокупности. Процедура его крайне проста: из жителей данного района или работников предприятия опрашивается про­стое большинство. В результате средние генеральной и выбороч­ной совокупностей сближаются, а выборочная совокупность со­ставляет преимущественную часть генеральной и перекрывает возможное смещение. К подобному методу в прошлом часто при­бегали заводские социологи, не искушенные в математических процедурах составления сложной выборки, зато располагающие материальными и временными ресурсами для опросов.

1.2.4) Метод на основе принципа удобств. 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.