Выборочное исследование

Предметом изучения может быть какой-то отдельный объект (например, изучается индивидуальный случай или описывается деятельность какой-то общественной или благотворительной организации). Это исследование по своему характеру будет чисто идиографическим. Но как быть в том случае, если необходимо исследовать целый класс объектов? Если число объектов не слишком велико, принципиально возможно вести сплошное исследование, т.е. собирать информацию о каждом объекте. Например, если исследователя интересуют многодетные семьи, проживающие в определенном микрорайоне, и их число не превышает двух-трех десятков, то вполне реально организовать поголовное обследование. Нужно только заранее задать точный критерий отнесения к данной категории, т.е. указать, сколько детей должно быть в семье, чтобы считать ее многодетной.

Однако очень часто класс изучаемых объектов оказывается весьма многочисленным. Охватить его полностью слишком трудно, да и цель исследования не предусматривает этого. В этом случае ограничиваются исследованием некоего подкласса, т.е. выборки, на основании которой судят о классе в целом. Выборка исследования (или выборочная совокупность, как ее часто называют) — эго часть объекта исследования, которая по основным социально-демографическим или иным существенным признакам подобна объекту в целом. Она представляет собой уменьшенную копию (модель) объекта исследования (генеральной совокупности). Например, при изучении отношения населения определенного территориального образования к исследуемым проблемам нет необходимости опрашивать всех жителей этого населенного пункта. Достаточно опросить часть, но эта часть должна быть подобна целому (по иолу, возрасту, образованию, социальному положению и другим параметрам, важным для исследуемой проблемы). В качестве основы выборки используют данные переписи населения, статистические отчеты, списки сотрудников обследуемой организации, картотеки отделов кадров, домовые книги и другие документы, к которым может получить доступ исследователь.

Если генеральная совокупность — это множество (совокупность) всех элементов объектов исследования, ограниченных естественными территориально-временными рамками и программой исследования, то выборочная совокупность — это часть элементов, извлеченная определенным образом из целого и предназначенная для непосредственного изучения (наблюдения) (рис. 3.2).

Наглядное представление генеральной и выборочной совокупности

Рис. 3.2. Наглядное представление генеральной и выборочной совокупности

В прикладном исследовании существуют следующие тины выборок (рис. 3.3):

Типы выборок в эмпирическом исследовании

Рис. 3.3. Типы выборок в эмпирическом исследовании

  • 1. Эмпирическая выборка (применяется в практике небольших по объему исследований). Она подразделяется на следующие виды:
    • стихийная выборка (выбор «первого встречного»);
    • квотная выборка (создается «модель», пропорционально воспроизводящая генеральную совокупность по основным наиболее существенным признакам).
  • 2. Вероятностная выборка (или случайный отбор) (используются приемы теории вероятности). Основные виды вероятностной выборки следующие:
    • простая вероятностная выборка (простой случайный отбор), когда, например, выбираются карточки с номерами респондентов по принципу «жребия»;
    • систематическая вероятностная выборка (например, каждый пятый или сотый);
    • серийная (гнездовая) выборка, когда отбираются гнезда в виде студенческих групп, производственных отделов, других подразделений генеральной совокупности, иногда полярные по исследуемым качествам (передовые — отстающие, курящие — некурящие и т.д.).

Выборки бывают районированными, если отбору предшествует разделение генеральной совокупности на части. Например, школы, больницы, сети социального обслуживания области можно разделить на городские, районные, сельские, «благополучные» и «неблагополучные».

Иногда выделяют многоступенчатые выборки. Например, на первой ступени — отбор по районам, на второй — по предприятиям, на третьей — по подразделениям и участкам. Особый вид многоступенчатой выборки — многофазовый отбор, когда из отобранной выборки отделяется нодвыборка меньшего объема.

Изучаемая выборка должна быть репрезентативной, т.е. достаточно хорошо представлять данный класс, быть типичной, отражать характеристики генеральной совокупности. Тогда мы сможем распространять выводы, полученные на ограниченной выборке, на всю генеральную совокупность. Понятно, что всякое обобщение делается с большей или меньшей степенью уверенности. Любая выборка в большей или меньшей степени может отклоняться от генеральной совокупности. Степень этого отклонения принято называть ошибкой выборки. Выделяют два вида ошибок выборки (таб. 3.1).

Таблица 3.1

Виды ошибок выборки

Виды ошибок

Особенности проявления

Случайные

ошибки

Связаны со статистическими погрешностями (зависят от динамики исследуемых признаков) и непредвиденными нарушениями процедуры сбора информации (процедурные ошибки, допущенные при регистрации признаков)

Систематические

ошибки

Возникают из-за неполной объективности выборки генеральной совокупности (недостаток информации о генеральной совокупности, отбор наиболее «удобных» для исследования элементов генеральной совокупности), а также из-за несоответствия выборки целям и задачам исследования

Репрезентативность выборки оценивают на основе предварительного расчета и анализа возможных ошибок. Существуют математические формулы расчета предельной ошибки выборки. Эти формулы, опирающиеся на закон больших чисел, применимы, как правило, только при крупных исследованиях, охватывающих значительные территории, население страны или региона.

При проведении исследований в небольших коллективах выборка определяется преимущественно эмпирическими методами в процессе сбора информации (опросы проводятся до получения устойчивых результатов). При исследовании, например, проблем школьников, учитывая сравнительную однородность единиц наблюдения, расчет выборки можно проводить в период сбора информации одновременно с согласованием объектов исследования. Так, если опросить всех учеников-старшеклассников одной и той же школы и сравнить результаты по каждому классу в отдельности, можно убедиться, что распределение ответов мало различается. Это значит, что можно было бы ограничиться опросом одного или двух-трех классов (если позволяют цель и задачи исследования).

Репрезентативность выборки можно определить и иным способом. Опросить вначале предполагаемое количество респондентов (например, 50% от общего числа). Затем собранный массив анкет разделить на две части по статистически случайному принципу. Обработав каждую часть в отдельности и обнаружив, что расхождение в ответах незначительно, можно сделать вывод о возможности в последующих исследованиях уменьшить объем выборки в два раза.

Применяют и другие способы. Например, в различные анкеты, используемые в одном исследовании, включают по 2—3 блока одних и тех же (контрольных) вопросов. Затем, начав, скажем, с первой анкеты, постепенно после каждого нового опроса уменьшают объем выборки, обращая внимание на степень искажения ответов по контрольным вопросам. Она должна быть незначительной, в допустимых пределах. Эти и другие подобные им приемы несовершенны, однако они помогают накопить определенный опыт в проверке репрезентативности собранной информации.

Всегда ли надо использовать выборку и какой величины она должна быть? Ответ зависит от конкретных обстоятельств, в частности, от степени однородности самой изучаемой совокупности. Если однородность высока, то достаточно малой выборки. Если же объекты практически не различаются ио интересующим нас признакам, достаточно взять любой из них, и он окажется вполне типичным.

При организации выборочного исследования нужно учитывать следующее:

1. Чем больше размер выборки, тем надежнее получаемые данные в плане их репрезентативности. Размеры выборки представлены на рис. 3.4.

Размер выборки зависит от задач исследования. Для выявления общих тенденций часто достаточно малой выборки. Для более точной оценки параметров генеральной совокупности нужна средняя выборка. Если мы хотим сделать надежный прогноз, то потребуется выборка больших размеров.

Размер выборки

Рис. 3.4. Размер выборки

2. Многое зависит от внутренней однородности изучаемого явления. Примеры корректных процедур мы приводили выше. А как быть, если нет возможности произвольно создавать группы? Тогда приходится работать с теми, которые уже существуют, но в этом случае надежность получаемой информации снижается, поскольку невозможно исключить влияние посторонних факторов. Частично исправить положение можно, предварительно сравнив группы но некоторым важным параметрам (возраст, семейное положение, образование, материальное обеспечение ее представителей).

В практике конкретных социологических исследований разработаны и более утонченные методы построения выборки. К примеру, если заранее известно, что изучаемая категория внутренне неоднородна, то используется так называемая стратифицированная выборка. Допустим, известно, что среди лиц пожилого возраста женщин больше, чем мужчин. Тогда, создавая репрезентативную выборку, мы будем стремиться сохранить ту пропорцию, которая характеризует население в целом. Внутри этих дробных категорий отбор будет вестись по случайному принципу. Если по техническим соображениям мы не можем использовать строгие методы построения выборки, то следует указать на переменные, которые остались непроконтролированными при обсуждении результатов.

Отбор испытуемых осуществляется случайным образом. Это означает, что в исследованиях описательного типа каждый член генеральной совокупности (всего класса изучаемых объектов) имеет равные шансы попасть в группу респондентов. Тогда, при условии, что выборка достаточно велика, ее характеристики будут адекватно отражать характеристики генеральной совокупности. В экспериментальных исследованиях распределение по группам должно происходить случайным образом.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >