Формы организации выборочного наблюдения. Использование выборки в социальной статистике

Выборочное наблюдение является одним из наиболее распространенных видов несплошного наблюдения, используемых в социальной статистике. При его использовании обследуется только часть единиц — выборочная совокупность. Отбор единиц в выборочную совокупность должен производиться таким образом, чтобы на основе отобранных единиц можно было получить репрезентативные характеристики всей генеральной совокупности в целом. Основу выборочного метода обследования и его содержания составляет система методов планирования обследования, отбора единиц и характеристики исследуемой совокупности[1].

Выборочные наблюдения часто применяются в тех случаях, когда сплошное наблюдение не представляется возможным, например если исследуемая совокупность велика. Кроме того, выборочное наблюдение широко используется как часть системы наблюдений, дополняя, обогащая и актуализируя результаты сплошных наблюдений. В качестве примера можно привести обследования населения и жилого фонда. Информация, получаемая в результате переписей населения, дополняется информацией, которая формируется на основе широкого спектра выборочных обследований, таких как микропереписи населения, обследования репродуктивного поведения и семейных ценностей населения и т.д.

Использование выборочного наблюдения позволяет оптимизировать временные, финансовые и трудовые ресурсы не только при подготовке и проведении наблюдения, но и на этапе обработки и анализа его результатов. Более того, при проведении выборок для изучения больших совокупностей единиц могут быть получены более точные результаты, чем при проведении сплошного обследования, что связано с уменьшением погрешностей и ошибок различного типа, без которых невозможно ни одно наблюдение.

При проведении наблюдений возникают ошибки двух типов: ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации возникают при проведении любого наблюдения и могут быть случайными и систематическими. Случайные ошибки регистрации представляют собой непреднамеренные неточности при регистрации признаков единиц наблюдения, как увеличивая, так и уменьшая их значения. При обобщении данных для больших совокупностей случайные ошибки не вызывают существенных искажений обобщающих характеристик, поскольку взаимопогашаются. Систематические ошибки регистрации оказывают существенное влияние на обобщающие характеристики, искажая их величину, поскольку связаны с однонаправленным (преднамеренным или непреднамеренным) искажением величины признаков, например, при неточности аппаратуры, недостаточной квалификации персонала, проводящего обследование и т.д. Ошибка наблюдения при сплошном наблюдении (8спл) равна ошибке регистрации (eggj).

Ошибки репрезентативности возникают при проведении несилошного наблюдения, в том числе и выборочного, при отклонениях статистической структуры выборочной совокупности от аналогичных характеристик генеральной совокупности. Ошибки репрезентативности также могут быть случайными и систематическими. Случайные ошибки репрезентативности возникают при недостаточно равномерном представительстве единиц генеральной совокупности в выборочной, т.е. распределение единиц в выборочной совокупности не вполне соответствует аналогичному распределению в генеральной. Причиной возникновения систематических ошибок репрезентативности является нарушение принципа случайности отбора единиц, проявления тенденциозности в формировании выборочной совокупности. Соответственно ошибка выборочного наблюдения (епыб) складывается из двух частей: ошибки регистрации (ej^g)

и ошибки репрезентативности

Однако за счет того, что при выборочном наблюдении существует возможность большей концентрации усилий на проведении наблюдения, использовании персонала высокой квалификации и его более качественного инструктажа, ошибки регистрации при проведении выборки, как правило, существенно меньше, чем при сплошном наблюдении, а во многих случаях разница между ними превышает возможную ошибку репрезентативности выборочного наблюдения, что делает общую ошибку выборочного наблюдения меньшей по величине, чем сплошного, т.е.

или

Важнейшее преимущество выборочного наблюдения по сравнению с другими видами несплошного наблюдения заключается в том, что по его результатам можно оценить характеристики генеральной совокупности с заданным уровнем доверительной вероятности. Подобные оценки базируются на определении ошибок репрезентативности выборки. Величина случайной ошибки репрезентативности выборки зависит от принятого способа формирования выборочной совокупности, объема выборки, а также от степени вариации признака в генеральной совокупности.

При проведении выборочного наблюдения должны обеспечиваться случайность отбора единиц и равновероятность попадания в выборочную совокупность для всех единиц. При наличии четких границ объекта исследования чаще всего для формирования выборочной совокупности используются таблицы случайных чисел.

В социальной статистике выборки часто формируются на основе субъективных характеристик, например степени удовлетворенности, вовлеченности в социальные процессы, социальной изоляции и т.д., т.е. методом самоидентификации респондентов. В этом случае в выборочную совокупность могут попасть единицы, фактически к ней не принадлежащие и, наоборот, могут не попасть единицы, которые относятся к данной совокупности, т.е. отсутствуют четкие границы выборки. В подобных ситуациях для формирования границ (рамки) выборки применяют следующие методы:

  • • метод «фильтра»;
  • • метод «снежного кома»;
  • • метод отбора по косвенным признакам.

Метод «фильтра» заключается в том, что в рамках стандартной методики опрашивается большее количество респондентов, чем это необходимо для решения задач выборочного наблюдения, однако часть вопросов задается лишь тем респондентам, принадлежность которых к данной выборочной совокупности устанавливается в процессе проведения опроса, при этом «фильтром» служит определенный вопрос анкеты. Таким образом, выборка формируется после проведения опроса и распадается на две подвыборки: основную, включающую респондентов, отвечающих предъявляемым требованиям, и дополнительную. Метод «фильтра» используется в тех случаях, когда изучаемая совокупность респондентов достаточно многочисленна и имеет компактное территориальное размещение, т.е. является легкодоступной. Кроме того, в качестве основы исследования могут быть использованы базы, формируемые официальной статистикой. К таким базам относят базы микроданных обследований бюджетов домашних хозяйств, населения по проблемам занятости, переписей населения, мигрантов и др.

В том случае, если изучаемые единицы составляют лишь незначительную часть от всего объема совокупности, в которой выполняется исследование, и сильно разобщены территориально, применение метода «фильтра» не представляется возможным. Примером такого явления может служить, например, изучение малых этнических групп, проживание представителей которых на территориях часто не является компактным. В подобных случаях используется метод «снежного кома». Формирование выборочной совокупности этим методом начинается с выбора так называемых стартовых точек, т.е. единиц, заведомо принадлежащих к объекту исследования. Затем среди выбранных респондентов проводится опрос, а в дополнение к анкете опрашиваемых просят назвать координаты других представителей, входящих в исследуемую совокупность. Отбор проводится до тех пор, пока величина сформированной выборки не достигнет необходимого размера. Особое внимание необходимо уделять отбору стартовых точек. К ним должны относиться единицы, являющиеся типичными для различных слоев обследуемой совокупности. Отбор единиц при данном методе может быть и случайным, однако целесообразно использовать информацию, которой располагают различные общественные, религиозные, культурные организации. Такие организации могут не только предоставить информацию о местонахождении и составе социально-демографических групп индивидов, но и предупредить их о предстоящем наблюдении, сформировав у индивидов положительное отношение к нему.

Метод отбора по косвенным признакам используется в тех случаях, когда можно определить свойства совокупности не напрямую, а на основе признаков, достаточно тесно связанных с изучаемыми признаками, и которые могут быть зарегистрированы на основе косвенных источников информации, в том числе различного рода списков. Например, при изучении семей повторного брака[2] при оценке отношения детей к взрослым членам семьи может быть использован такой признак, как дата рождения ребенка, получаемый по данным регистровой статистики. Однако по сравнению с другими методами отбора данный метод является наименее надежным, поскольку выбрать такие косвенные признаки достаточно сложно.

В квазислучайных выборках наличие случайного отбора предполагает положительное заключение эксперта — специалиста, формирующего и рассматривающего данную выборку. Выборки, базирующиеся на суждениях экспертов, позволяют получить адекватные результаты при соблюдении следующих условий:

  • • небольшой размер выборки;
  • • свойства изучаемой совокупности должны быть хорошо изучены и известны при организации наблюдения;
  • • свойства элементов исследуемой совокупности существенно варьируют;
  • • выборки формируются на основе суждений нескольких экспертов, являющихся авторитетными специалистами;
  • • проведена специальная аналитическая работа по оценке степени согласованности мнений экспертов.

В зависимости от объема различают большие и малые выборки. Безусловно большими считаются выборки объемом более 100 единиц, безусловно малыми — объемом менее 30 единиц. В зависимости от способа отбора единиц различают повторный (по схеме возвращенного шара в теории вероятностей) и бесиовторный (по схеме невозвращенного шара) отбор. При повторном отборе вероятность попадания каждой из единиц в выборочную совокупность остается постоянной и теоретически существует возможность попадания одной и той же единицы в выборку несколько раз. Повторный отбор применяется при формировании больших выборок из неограниченных или очень больших по сравнению с формируемой выборкой генеральных совокупностей. При использовании бесповторного отбора отобранные единицы обратно в генеральную совокупность не возвращаются и, следовательно, для оставшихся единиц вероятность попадания в выборку увеличивается.

По способу организации отбора выделяются собственно случайный отбор, не требующий предварительного формирования каких-либо групп (слоев, серий, страт), и выборки, при которых отбор проводится после выделения составляющих частей генеральной совокупности — механический, типический, серийный отбор.

В современной практике применения выборочного наблюдения, как правило, используется сочетание различных способов организации отбора, направленное на оптимизацию результатов и снижение затрат на проведение и обработку результатов выборочного наблюдения — комбинированные, многофазные, взаимопроникающие выборки. Кроме того, широкое распространение в настоящее время получило комбинирование сплошных и выборочных обследований, а также использование регистровой статистики, позволяющие построить единую информационную систему и обеспечивающие сопоставимость информационной базы исследований не только на внугристрановом, но и на международном уровне. Подобные системы более подробно рассматриваются далее.

При использовании выборочного наблюдения решаются три важнейшие задачи.

  • 1. Определение с заданной доверительной вероятностью пределов значений характеристик генеральной совокупности на основе выборочных оценок.
  • 2. Определение доверительной вероятности того, что генеральная характеристика будет отличаться от соответствующей выборочной характеристики не более чем на определенную величину.
  • 3. Определение необходимой численности выборки, обеспечивающей заданную точность выборочных характеристик.

где р — стандартная (средняя квадратическая) ошибка выборки; Ф(0 — нормированная функция Лапласа,

При проведении отбора из всей генеральной совокупности без предварительного выделения в ней каких-либо частей — собственно случайный отбор — единица наблюдения совпадает с единицей отбора и решается задача теории вероятностей о совокупности взаимно независимых случайных величин с одинаковыми распределениями вероятностей и, следовательно, одинаковыми математическими ожиданиями и дисперсиями. В теории вероятностей и математической статистике доказывается возможность определения параметров генеральной совокупности — генеральной средней величины и генеральной доли (для альтернативного признака) на основе выборочных данных, а также обосновываются формулы расчета ошибок выборки и доверительных интервалов генеральных характеристик[3]. Согласно предельной теореме Ляпунова при достаточно большом числе независимых наблюдений в генеральной совокупности с конечной средней и ограниченной дисперсией вероятность того, что расхождение между выборочной (х) и генеральной (J) средней х-х не превзойдет но абсолютной величине величину tx, равна интегралу Лапласа:

Стандартная (средняя квадратическая ошибка) собственно-случайной выборки при повторном отборе определяется следующим образом:

для средней

где s2 дисперсия признака в выборочной совокупности, используемая в качестве оценки генеральной дисперсии; п — объем (число единиц) в выборочной совокупности;

для доли1

где со — доля единиц выборочной совокупности, обладающих данным (изучаемым) признаком, используемая в качестве оценки генеральной доли р; cd(1-cd) = s2 — дисперсия альтернативного признака в выборочной совокупности, являющаяся оценкой генеральной дисперсии альтернативного признака а2 = pq.

Как очевидно из приведенных выше формул, стандартная ошибка повторного отбора не зависит от того, какая часть генеральной совокупности обследуется; ее величина обусловлена объемом выборки и степенью вариации признака в генеральной совокупности. Если выборка осуществляется по схеме бесповторного отбора, величина ошибки выборки начинает зависеть от процента отбора, особенно если его величина превышает 10%, поэтому формулы повторного отбора использовать некорректно. В этом случае используются следующие формулы стандартной ошибки:

для средней

j « п

где N — число единиц в генеральной совокупности; —

доля выборочной совокупности в генеральной (доля отбора); • для доли1

1 Необходимо заметить, что согласно теории выборочного метода при определении стандартных ошибок выборки должны использоваться показатели средней, доли и дисперсии в генеральной совокупности, величина которых при проведении выборки, как правило, неизвестна. Поэтому в качестве оценок генеральных характеристик используются их выборочные оценки.

Величина предельной ошибки выборки А рассчитывается следующим образом:

  • для средней
  • для доли

Соответственно доверительный интервал может быть записан следующим образом:

для генеральной средней

для генеральной доли

Достаточно часто при проведении выборочных обследований первоочередным вопросом является определение необходимой численности выборки, обеспечивающей требуемую точность результатов. Необходимо иметь в виду, что проведение выборочного наблюдения предусматривает первоначальное формирование основы выборки, т.е. получение сведений о генеральной совокупности, особенностях и расположении составляющих ее единиц и, если возможно, ее размеров. В социальной статистике при формировании основы выборочных наблюдений часто используются уже существующие совокупности, полученные из регистровой статистики, переписей или других выборочных наблюдений. Так, например, при изучении потребительских ожиданий населения в качестве основы выборки из 5000 респондентов используется сформированная база бюджетных обследований домашних хозяйств. Для расчета необходимой численности выборки используются формулы предельной ошибки выборки. Выражая из этих формул п, можно получить следующие формулы необходимой численности выборки:

для повторного отбора

для бесповторного отбора

Типический (районированный, стратифицированный) отбор представляет собой способ организации выборочного наблюдения, при котором генеральная совокупность предварительно разбивается на однородные группы (страты), имеющиеся в ее составе. В качестве таких групп могут использоваться не только географические районы, но и любые социально-демографические группы населения, предприятия и т.д. Практически любое выборочное обследование, используемое в настоящее время в социальной статистике, на одном из этапов включает типический отбор: обследование бюджетов домашних хозяйств, обследование по проблемам занятости, обследование потенциальной рабочей силы, детского труда, социальных связей, использования времени и т.д.

Из каждой выделенной в генеральной совокупности группы в выборочную совокупность отбирается определенное количество единиц. Отбор может производиться одним из трех методов.

1. В каждую группу отбирается одинаковое число единиц — условно-равномерное размещение:

где п{ число наблюдений в г-й типической группе в выборочной совокупности; п — общий объем выборочной совокупности; k — число типических групп.

2. Отбор единиц осуществляется пропорционально их численности в соответствующей типической группе в генеральной совокупности — пропорциональное размещение:

где Nj — число наблюдений в i-и типической группе в генеральной совокупности; N — объем генеральной совокупности.

3. Отбор, учитывающий степень вариации признака в каждой из типических групп в генеральной совокупности — оптимальное размещение:

где ст, — среднее квадратическое отклонение в г-и группе в генеральной совокупности.

Необходимо отметить, что впервые доказательство того, что оптимальное размещение позволяет оптимизировать ошибку выборки, было доказано независимо друг от друга А. А. Чупровым и Е. Нейманом. На практике использование оптимального размещения может вызывать трудности (особенно в том случае, если наблюдение не имеет ранее проведенных аналогов), поскольку вариация в типических группах генеральной совокупности до проведения ооследования, как правило, неизвестна.

При типическом отборе в выборочную совокупность попадают единицы, представляющие каждую из типических групп, поэтому точность выборки будет зависеть от того, насколько надежно отобранные единицы репрезентируют среднее значение для каждой из групп и, следовательно, стандартная ошибка типической выборки зависит от внутригрупповой вариации, характеризуемой в каждой из групп внутригрупповой дисперсией. Поэтому при определении стандартной ошибки типической выборки используется средняя из внутригрупповых дисперсий[4] (s[5]). Поскольку согласно теореме сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий, ошибка типической выборки всегда будет меньше, чем при собственно-случайном отборе. В том случае, если типические группы существенно различаются между собой, а различия (вариация) признака внутри групп являются незначительными, типическая выборка позволяет существенно повысить точность результатов наблюдения по сравнению с собственно-случайным отбором. Необходимо иметь в виду, что ошибки типического отбора рассчитываются по формулам повторного отбора в том случае, когда это представляется целесообразным с практической точки зрения, например при достаточно низком проценте

п

JV

отбора. В этом случае выражение

будет стремиться

/ „л 1-

к единице, и ошибка бесповторного отбора будет близкой по своей величине к ошибке повторного отбора. В табл. 2.1

приведены формулы расчета стандартной ошибки выборки для типического отбора.

Районированная выборка является разновидностью типической выборки, когда отбор проводится из типических групп, выделенных на основе административно-территориального деления. Тогда преимущества типической выборки будут тем больше, чем больше расходятся характеристики отдельных территориальных образований (субъектов, экономических или административных районов страны, регионов мира).

Серийный отбор основан на отборе групп единиц — серий, внутри которых единицы подвергаются сплошному наблюдению. Поскольку при отборе выбираются группы единиц, величина случайной ошибки репрезентативности будет зависеть от того, насколько сильно серийные средние отклоняются от общей средней. Поскольку внутри серий проводится сплошное обследование, вариация внутри групп является не случайной, а систематической и при определении ошибки выборки учитываться не должна. При оценке стандартной ошибки выборки должна использоваться дисперсия, характеризующая межгрупповую (межсерийную вариацию). При равновеликих сериях межсерийная вариация определяется следующим образом:

для средней

Г

lit

где х, — среднее значение признака в г'-й серии; х =

общая средняя в выборочной совокупности; г — число серий в выборочной совокупности;

для доли

где со, — доля единиц, обладающих данным признаком в г-й

1>;

серии; со = —--доля единиц, обладающих данным призна-

Г

ком для всей выборочной совокупности.

Формулы расчета стандартной ошибки выборки при типическом отборе

Механический отбор — это отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на определенное количество равных частей в соответствии с естественным расположением единиц. Это может быть территориальное размещение, административное деление, деление в алфавитном порядке и т.д. Механический отбор целесообразен в том случае, если уже имеются списки единиц, а также при обследованиях генеральных совокупностей, объем которых точно не известен, а единицы в них добавляются постепенно. Данный отбор используется, например, при проведении обследований жилищ и благоустройства жилых помещений, обследованиях работников предприятий и т.д. При его проведении устанавливается процент отбора, на основе которого определяется шаг отсчета. Например, если из совокупности 50 тыс. единиц формируется 10%-ный отбор, значит, необходимо обследовать 5000 единиц, т.е. из каждых 10 единиц должна обследоваться одна. Начало отсчета должно выбираться таким образом, чтобы это не приводило к систематическим ошибкам наблюдения. В том случае, если механический отбор осуществляется из неранжированной генеральной совокупности, его можно рассматривать как разновидность собственно-случайного отбора, и стандартная ошибка выборки будет определяться но формуле бесповторного собственнослучайного отбора. В том случае, если единицы генеральной совокупности не расположены в случайном порядке, т.е. совокупность является ранжированной, механический отбор должен обеспечивать представительство каждой из групп генеральной совокупности в выборке. По сути, в подобной ситуации механический отбор приближается к типическому отбору. Однако использовать формулы ошибок типического отбора не представляется возможным, поскольку, во-первых, разделение на группы при ранжировании может быть достаточно произвольным и не совпадать с границами реально существующих типических групп и, во-вторых, не представляется возможным определение внутригрупповой вариации признака. Поэтому на практике в большинстве случаев также используются формулы ошибок собственно-случайного отбора.

Рассмотренные выше виды выборочного наблюдения представляют собой так называемую одноступенчатую выборку, т.е. окончательное формирование выборочной совокупности выполняется уже на первой ступени отбора. В современной статистической практике выборочное наблюдение из больших генеральных совокупностей проводится в виде комбинированных или ступенчатых выборок, при использовании которых на разных этапах (ступенях) отбора используются различные виды выборочного наблюдения. Например, при проведении выборочного обследования по проблемам занятости на первой ступени отбора на основе массива счетных участков переписи населения формируется выборочная совокупность таких участков. На второй ступени отбираются домашние хозяйства. В рамках отобранных домашних хозяйств сбор информации осуществляется по индивидам в обследуемом возрасте, при этом расслоение домашних хозяйств, в которых обследуются индивиды, проводится по двум признакам — размеру домохозяйства и типу жилого помещения[6]. Поскольку при построении многоступенчатых (комбинированных) выборок на разных ступенях используются разные способы организации отбора, ошибка такого отбора складывается из ошибок выборки на каждой из ступеней и всегда будет больше ошибки одноступенчатого отбора. При проведении бесповторного отбора в равновеликих сериях ошибка двухступенчатого отбора определяется следующим образом:

где s[7] — средняя из внутрисерийных дисперсий.

Многофазный отбор отличается от комбинированного тем, что при его проведении из единиц совокупности, включенных в выборку на первом этапе, производится подвыборка для изучения дополнительных характеристик совокупности, т.е. при многофазном отборе на каждом этапе сохраняется одна и та же единица отбора. Многофазный отбор применяется в тех случаях, когда необходимо расширен не программы обследования, например при проведении микроцензов. На второй фазе отбора изучаются признаки, имеющие меньшую вариацию в генеральной совокупности. Кроме того, на разных фазах проведения отбора оценки могут производиться с разной точностью, и на каждой фазе отбора ошибка выборки определяется отдельно.

Взаимопроникающие выборки представляют собой выборочные обследования, при проведении которых из одной генеральной совокупности одним и тем же способом формируется несколько выборочных совокупностей. Такой подход позволяет уточнить результаты выборочного наблюдения. В том случае, если выборки проводятся разными исследователями, существует возможность провести взаимную проверку выполненных выборок.

Поскольку формы организации выборочного наблюдения определяются в первую очередь целями и задачами исследования, в современной практике наблюдений используется достаточно большое количество их разновидностей с точки зрения как организации, так и источников получения сведений. К таким обследованиям относятся панельные (лонгитюдные), омнибусные обследования, различные мониторинги.

Целью проведения панельных обследований является изучение изменений в характеристиках определенной категории единиц, составляющих панель наблюдения. Панель — это отобранная совокупность единиц наблюдения (индивидов, семей, домохозяйств, предприятий и т.д.), которая является своеобразной моделью генеральной совокупности и исследуется периодически на протяжении длительного периода времени. На использовании панельных выборок базируются такие масштабные обследования, как Российский мониторинг экономического здоровья населения (RLMS), проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ-ВШЭ), а также обследования, выполняемые Независимым институтом социальной политики в рамках международного проекта «Поколение и гендер» (Generations and Gender Programme/Survey). Важность подобных обследований обусловлена широким кругом решаемых задач, а также уникальностью получаемой информации, что, в частности, обусловило их финансирование такими организациями, как Пенсионный фонд РФ и Сбербанк России. В настоящее время эти два проекта взаимодополняют друг друга, используя пересекающиеся основы выборки и общие принципы проведения отбора[8]. При проведении панельных обследований выборочная совокупность может оставаться полностью неизменной, а может изменяться в зависимости от возникающих дополнительных потребностей исследования, «старения» респондентов, входящих в обследования предыдущих этапов-«волн», возникновения новых социально-демографических групп населения, обследование которых представляется необходимым, и т.д. Кроме того, состав вопросов, задаваемых респондентам, может как оставаться постоянным (продолжающаяся панель), так и изменяться. Если при каждом обследовании набор вопросов изменяется, такая разновидность называется панель-омнибус, а если наряду с повторяющимися от обследования к обследованию вопросами или их блоками используются новые вопросы (блоки вопросов) — это совмещенная панель.

Омнибусные обследования представляют собой разновидность обследования, при котором каждая анкета включает в себя вопросы, интересующие разных заказчиков и затрагивающие разные темы. Такая форма организации обследования позволяет существенно снизить затраты заказчиков на его проведение, получая при этом результаты по большим выборочным совокупностям. В социальной статистике широкое распространение получили омнибусные разновидности панельных обследований, особенно при обследовании населения и домашних хозяйств, общественного мнения, социальных связей, потребительской активности и ожиданий населения и многих других вопросов. Подобные исследования выполняются как отечественными институтами (Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ), Левада-центр[9] и др.), так и международными организациями (Gallup Media, Freedom House и др.). Так, например, омнибусный опрос — «Экспресс», проводимый ВЦИОМ на еженедельной основе, представляет собой репрезентативную выборку взрослого населения страны и охватывает 1600 человек. Опрос проводится в 46 субъектах и 138 населенных пунктах России[10].

Мониторинг представляет собой разновидность специально организованного наблюдения, предполагающую систематический сбор и обработку информации о ключевых параметрах (индикаторах) объекта статистического наблюдения. Благодаря компактной системе признаков, регистрируемых по единицам наблюдения, существует возможность получения оперативной информации о состоянии и развитии объекта наблюдения, выявления «критических точек» и фаз развития. Кроме того, мониторинги чрезвычайно полезны при обеспечении обратной связи с социумом и информировании общественности о явлениях и процессах в социальной сфере, общественной и политической жизни. К наиболее глобальным мониторингам, используемым в отечественной статистической практике, можно отнести мониторинги бедности населения, состояния окружающей среды, социально- экономического развития субъектов РФ, а также мониторинги отдельных сторон общественной жизни, например свободы прессы, демократичности выборов и объективности их результатов. В международной практике широко распространены мониторинги гражданских прав и свобод, степени демократизации, выполнения государственных программ и законодательства и т.д.

В заключение необходимо отметить, что роль выборочного наблюдения как одного из важнейших видов специально организованных наблюдений в анализе социальных процессов постоянно возрастает. Это связано в первую очередь с развитием многообразных форм объекта исследования в социальной статистике. Постоянное развитие социума привело к необходимости исследования как достаточно специфических вопросов, так и проведения глобальных международных сопоставлений, таких как сопоставления развития социального капитала. Решение подобных проблем требует, как уже указывалось ранее, развития адекватной сопоставимой в международном масштабе информационной базы, при формировании которой роль выборочного наблюдения, позволяющего получить информацию но самым разнообразным социальным вопросам, трудно переоценить.

  • [1] См.: Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. II. Общая теория статистики : учебник. М.: ИНФРА-М, 2011.
  • [2] Болес подробно этот вопрос рассмотрен далее.
  • [3] Теоретической основой выборочного метода являются теоремыП. Л. Чебышева, А. М. Ляпунова, Я. Бернулли, С. Пуассона.
  • [4] Подробно теорема сложения дисперсий рассматривается в пара
  • [5] графе 8.2.
  • [6] Более подробно принципы проведения выборочного обследования
  • [7] по проблемам занятости рассматриваются в параграфе 4.1.
  • [8] URL: http://www.socpol.ru/gender/3_w.shtml; http://www.hse.ru/rlms/sample
  • [9] Принципы формирования выборки ежемесячного омнибусногоопроса, проводимого Левада-центром, подробно рассмотрены в параграфе 12.1.
  • [10] Подробно о принципах формирования выборочной совокупностиопроса см. на сайте http://wciom.ru/nwnitoring-vyborka.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >