Неслучайные выборки
Ключевые слова: неслучайные выборки, погрешность выборки, невероятностные выборки, квотная выборка, стихийная выборка, метод основного массива, метод снежного кома
|
уФБФЙУФЙЮЕУЛБС ЙОЖПТНБГЙС НПЦЕФ ВЩФШ РПМХЮЕОБ УМЕДХАЭЙНЙ УРПУПВБНЙ: ОЕРПУТЕДУФЧЕООЩН ОБВМАДЕОЙЕН, ДПЛХНЕОФБМШОЩН ХЮЕФПН ЖБЛФПЧ Й У РПНПЭША ПРТПУБ. тБЪМЙЮБАФ УМЕДХАЭЙЕ ЧЙДЩ ПРТПУПЧ: ЬЛУРЕДЙГЙПООЩК, УБНПТЕЗЙУФТБГЙЙ, ЛПТТЕУРПОДЕОФУЛЙК, БОЛЕФОЩК, СЧПЮОЩК. жПТНЩ, ЧЙДЩ Й УРПУПВЩ УФБФЙУФЙЮЕУЛПЗП ОБВМАДЕОЙС РП ЧТЕНЕОЙ ТЕЗЙУФТБГЙЙ ЖБЛФПЧ | РП ПИЧБФХ ЕДЙОЙГ УПЧПЛХРОПУФЙ | 1 пФЮЕФОПУФШ | 2 уРЕГЙБМШОП-ПТЗБОЙЪПЧБООПЕ 3 тЕЗЙУФТЩ 1 фЕЛХЭЕЕ 1 уРМПЫОПЕ 1 оЕРПУТЕДУФЧЕООПЕ Источник Метод основного массива
В то же время его категорически не рекомендуется использовать в исследованиях проблем социальной структуры, стратификации и мобильности в обществе. При использовании квотного отбора точность полученных результатов невозможно оценить статистически. Это считается одним из основных его недостатков. Квотная выборка — это микромодель объекта социологического исследования, которая формируется на основе статистических сведении. Квотная выборка Обратимся к наиболее распространенном виду целенаправленных выборок —квотному отбору. Квотный отбор применяют в тех случаях, когда распределение генеральной совокупности по основным социально-демографическим признакам (полу, возрасту, семейному положению, занятости, месту жительства и др.) или другим существенным для исследования характеристикам известно, но ее списки получить невозможно или для осуществления случайного отбора недостаточно времени и средств. В этом случае единицы наблюдения отбираются по заданным признакам. Однако на практике он применяется часто благодаря · относительно низкой стоимости · и анонимности для изучения общественного мнения, установок, мотивов поведения людей. Величина квотной выборки определяется на основании сложившегося десятилетиями опыта и составляет от 1000 до 2500 единиц наблюдения, в зависимости от сложности структуры изучаемого объекта. Процедура квотной выборки сводится к следующим моментам. Составляется список характеристик, важных с точки зрения проводимого исследования, по которым можно получить статистическую информацию. Число таких характеристик не должно превышать четырех. При большем числе переменных отбор единиц наблюдения становится чрезмерно трудоемким. Если мы берем переменную «пол», то необходимо знать, какова доля мужчин и какова доля женшин в генеральной совокупности. Такая статистика собирается по каждой переменной. В результате получается модель генеральной совокупности по выделенным переменным. Далее на основе статистических данных составляется задание на поиск единиц наблюдения. Например, интервьюеру указывается, сколько мужчин и женшин он должен опросить, какого возраста, профессии и т.д. параметры квот в процентном выражении в точности воспроизводят структуру генеральной совокупности по контрольным признакам. Главная задача, которая решается при формировании квот, — создать условия, близкие к случайному отбору с равными шансами для каждого элемента генеральной совокупности попасть в выборку. Метод основного массива применяется на небольших генеральных совокупностях, для которых нет смысла проводить выборочное исследование. Как правило, изучению подлежит большая часть генеральной совокупности (до 70%), при этом исследователь должен быть уверен, что этого числа единиц «вполне достаточно» и что часть генеральной совокупности, не подвергающаяся изучению, не может повлиять на конечные выводы. Положительным моментом является экономичность такого метода. Обоснование репрезентативности в этом случае носит внестатистический характери осуществить его можно путем сравнения исследованной и неисследованной частей генеральной совокупности. Источник Выборка1. Простой случайный отбор 1. Метод основного массива 2. Систематический отбор 2. Стихийная (выбор первого 3. Стратифицированная 3. Выбор целевых групп 4. Кластерная 4. Квотная Случайная выборка считается эталоном отбора. Именно применение случайной выборки дает нам возможность, опросив небольшую часть населения г. Томска, получить представление о мнении всех жителей нашего города. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности (генеральная совокупность – это весь объект исследования) должны иметь одинаковую вероятность попадания в выборку. Требования к основе выборки: Полнота – не должно быть упущенных единиц отбора. Точность – мы должны быть уверены в актуальности предоставленных Не должны присутствовать лишние единицы. Не должны присутствовать единицы, которые по определению не могут быть опрошены. Простой случайный отбор. Этот вид отбора единиц наблюдения не предполагает деления генеральной совокупности на подгруппы. Мы используем генератор случайных чисел для того, чтобы отобрать нужное нам количество единиц из всего списка. Существует две разновидности простого случайного отбора – повторный и бесповторный отбор. Данный вид выборки предполагает отбор каждой n-ной единицы из списка. Этот вид выборки осуществляется в несколько этапов следующим образом: 1. Вся генеральная совокупность подразделяется на подгруппы – страты. Это разделение осуществляется в соответствии с каким-либо значимым с точки зрения темы исследования признаком. Например, таким признаком может быть пол, возраст, доход. 2. Каждый элемент совокупности должен быть отнесен только к одной страте, ни один элемент не должен быть пропущен. 3. Случайным образом (с помощью простого случайного или систематического отбора) мы отбираем внутри каждой страты необходимое количество единиц, пропорциональное размеру страты в генеральной совокупности. 1. Различия между элементами разных страт должны быть более существенными чем различия элементов внутри страты. 2. Количество страт, как правило, не превышает 6 – 7, (пол, возраст, семейное положение, уровень образования и т.д.). Кластерная выборка основана на предположении, что совокупность может быть разделена на подгруппы, схожие между собой. Действует обратное (по сравнению со стратифицированной выборкой) правило – различия между кластерами должны быть менее существенными, чем различия внутри кластеров. Условие для осуществления кластерной выборки – объем выборки должен быть достаточно большим. Кластеров должно быть много и они должны быть невелики. Внутри каждого кластера случайным образом отбирается нужное нам количество единиц наблюдения. Пример кластерной выборки – мы разделяем Томск на мелкие районы и случайным образом отбираем часть из них. Потом внутри каждого из районов мы проводим отбор единиц наблюдения. Гнездовая выборка – разновидность одного из вышеописанных видов выборок, с той разницей, что единицей наблюдения будет не индивид, а совокупность индивидов. Гнездо (например, группа в университете) опрашивается полностью. Разновидности неслучайной выборки Метод основного массива предполагает опрос большей части генеральной совокупности. Применяется на небольших объектах (например, опрашивают почти всех – посетителей кафе с целью получить информацию о том, как потребители воспринимают новые виды обслуживания и т.д.) Стихийная выборка – это выбор «первого встречного». Именно этот вид выборки неграмотные люди окрестили «случайной». Основная проблема такой выборки – это то, что, как правило, те, кто охотно идет на контакт обладают определенными социально-демографическими и психологическими особенностями, что приводит к нерепрезентативности. Выбор целевых групп – это разновидность стихийной выборки с той разницей, что у нас имеются представления о том, кого нужно опрашивать, а кого – нет. Например, в магазинах мы предлагаем ответить на вопросы тем, кто приобретает определенный товар. Или, если тема опроса «Отношение к службе в армии», мы отбираем молодых мужчин. Квотная выборка – используется нами тогда, когда мы не имеем основы выборки – полного списка всех единиц отбора, или доступность рядя единиц наблюдения находится под вопросом. Тем не менее, у нас могут быть статистические данные, касающиеся особенностей предмета исследования – например, половозрастное распределение в обществе или распределение по уровню дохода. Также мы можем использовать для квотирования данные других исследований – например, данные Российской организации здравоохранения о численности и половозрастном составе курильщиков. Критериями квотирования могут быть: пол, возраст, уровень дохода, потребление продукции и тому подобное – если мы отбираем конкретных индивидов. В случае, если единица отбора – организация, то квотирующим признаком будет — сфера деятельности, число работников, товарооборот, и т.д. Метод снежного кома – это отбор единиц наблюдения по рекомендации уже опрошенных. Опросив одного респондента, мы просим его дать нам координаты другого или «посодействовать» в налаживании контакта с этим другим. Метод применяется в том случае, когда объект исследования по каким-либо причинам труднодоступен, не легко идет на контакт или трудновыявляем. Мотивы здесь могут быть самые разные. Назовем только часть из них: 1. Необходимая нам для отбора характеристика респондента неочевидна и мы не знаем, где искать. Например, мы хотим опросить «завязавших» наркоманов. Логично предположить, что если мы выявим хотя бы одного такого респондента, у него окажется большее число подобных знакомых, и он может нам дать их координаты. 2. Респонденты – высокопоставленные лица, и, заручившись рекомендацией одного из них, нам проще «пробиться» к другому. 3. Респонденты принадлежат к «закрытым» сообществам, неохотно идущим на контакт. Такая закрытость может объясняться, например, незаконным характером их деятельности (при изучении уголовных субкультур или скинхедов) – тогда рекомендация «своего» — это сигнал, что с вами можно иметь дело. Данный метод редко используется в количественных исследованиях, поскольку здесь трудно говорить о репрезентативности, тогда как в качественных применяется довольно часто. При определении объема выборки мы руководствуемся следующими соображениями: 1. Насколько дорогостоящи последствия тех решений, которые будут приниматься на основе исследования. 2. Каков уровень вариации интересующего признака на популяции? 3. Планируем ли мы при анализе разбивать выборку на более мелкие подвыборки (по районам, факультетам и т.п.)? 4. Имеем ли мы достаточно времени и денег, чтобы увеличить объем исследуемой совокупности? Под репрезентативностью мы понимаем свойство выборки отражать характеристики генеральной совокупности: то есть выборочная совокупность является мини-моделью генеральной совокупности. Ошибки репрезентативности – это отклонения параметров выборочной совокупности от параметров генеральной. Источник | ||||||||||||||||||
