ВЫБОРОЧНЫЕ ОПРОСЫ
Н.Дж. Смелзер. Социология
Требования к выборке
Сплошное и выборочное исследования
Выборочный метод в социологии
1. Сплошное и выборочное исследования
2. Типы и виды выборки
Генеральная совокупность – это все элементы, составляющие объект исследования.
Объект – выпускники средних школ г. Екатеринбурга. Они и
составляют генеральную совокупность, объем которой равен числу
выпускников в текущем году = N человек.
Сплошное исследование –непосредственным объектом изучения являются все элементы, составляющие генеральную совокупность.
При сплошном опросе выпускников средних школ г.
Екатеринбурга необходимо провести анкетирование всех
выпускников в соответствии с имеющимся списком.
Целесообразность проведения сплошного исследования:
· В качественных исследованиях, когда объект представлен небольшим числом элементов.
· В количественных исследованиях, когда генеральная совокупность составляет менее 500 человек.
— интервьюирование 15 экспертов;
— социометрический опрос в группе из
Выборочное исследование – ограничивается непосредственным изучением лишь части генеральной совокупности.
Соблюдение правил построения выборки позволяет распространить полученные выводы на всю генеральную совокупность.
Преимущества выборки:
o широкая область применения
Сложности выборочного исследования:
1. Трудоемкость методики и техники исследования
2. Недостижимость полного соответствия выборочных данных генеральной совокупности.
Репрезентативность —свойство выборки отражать основные параметры генеральной совокупности.
Среди выпускников средних школ девушки составляю
52%, а юноши – 48%. Соответственно, эта гендерная пропорция
должна быть соблюдена при построении выборки.
Типичностьозначает, что лица, включенные в выборку, обладают основными социальными признаками, присущими опрашиваемой группе респондентов.
Если генеральную совокупность составляет безработная
молодежь, среди которой есть юноши и девушки с различным
уровнем образования, то те, кто попал в выборку, должны
обладать соответствующими свойствами, в частности, иметь
различный уровень образования.
Объективность — требование максимально исключить субъективные влияния на состав выборки
Выборочный опрос — системный способ сбора данных о поведении, взглядах или мнениях людей путем опроса репрезентативной совокупности. Этот способ состоит из трех составных частей: единиц наблюдения, генеральной совокупности населения и выборки. Единицами наблюдения называются единицы отбора. В большинстве опросов в качестве таковых выступают индивидуумы, также это могут быть семьи, города или даже общества. Все единицы исследования составляют население. Таким образом, населением, видимо, можно считать всех зарегистрированных избирателей или жителей всех городов, население которых превышает 1 млн. человек. Выборка представляет собой часть от всего населения. Однако выборка должна быть репрезентативной по отношению ко всему населению, т.е. она должна точно отражать особенности его элементов (выборка, состоящая из студентов 4-го курса колледжа, не будет репрезентативна для всех студентов колледжа в целом).
Исследование выборки вместо изучения всего населения имеет много преимуществ. Среди них главными являются экономические факторы. Например, для прогнозирования результатов выборов опросы, проводимые Институтом Гэллапа, радиовещательной компанией «Колумбия» и другими организациями, охватывают представителей тщательно отобранной выборки, включающей от 1,5 тыс. до 2 тыс. человек. Это стоит значительно дешевле, чем интервьюирование всего населения (т.е. всех зарегистрированных избирателей). Кроме того, благодаря выборке процесс исследования сокращается и уменьшается объем данных, которые необходимо обработать. Помимо этого, при очень высокой численности населения.
Сбор и обработка данных могут стать настолько трудными и обременительными, что повышается вероятность ошибок. Хорошо известна тенденция к искажению данных переписи населения (например, иногда неправильно указывается возраст, этническое происхождение людей и другие сведения). Таким образом, в некоторых случаях тщательно составленные выборки становятся источником более точных данных о населении, чем непосредственные результаты переписи. — Как уже отмечалось, выборка должна быть точным отражением структуры всего населения. Однако даже при тщательном составлении выборки существует вероятность, что в некоторых отношениях она будет не совсем точно соответствовать особенностям генеральной совокупности населения. Поскольку мы всегда пытаемся на основе выборки делать обобщения о генеральной совокупности, любое расхождение между данными может считаться ошибкой. Такие ошибки всегда нежелательны, но если выборка соответствует определенным принципиальным целям исследования, мы можем, по крайней мере, приблизительно подсчитать, в каких пределах они могут быть допущены. Например, согласно опросу избирателей, можно предвидеть, что за кандидата Смита будет подан 31 процент голосов; существует вероятность на 95 процентов, что в действительности за Смита проголосует на 3 процента больше или меньше человек, т.е. примерно от 28 до 34 процентов.
Источник
Простыми словами о выборке
Привет. Я UX-исследователь в СКБ Контур. Чаще всего в работе я использую качественные методы исследований — глубинные интервью и модерируемые юзабилити-тестирования. Количественные исследования без подготовленной инфраструктуры со стороны разработки более ресурсозатратные, поэтому самостоятельно их провести сложнее.
Но самое сложное для меня в проведении количественного исследования — это выборка. Мне ближе гуманитарная сторона исследовательской работы, поэтому разобраться в выборке сложнее, чем в техниках ведения интервью. Если у тебя такая же проблема, эта статья будет полезна.
Ниже я попробовала просто рассказать о выборке, репрезентативности и методах отбора при проведении количественного исследования.
Выборка и репрезентативность
Опрос — это количественный метод, направленный на получение точной, объективной и статистически значимой информации. Если качественные методы помогают в формулировке гипотез, то количественные — масштабируют и проверяют эти гипотезы на всей целевой аудитории.
Поэтому важно проводить отбор респондентов таким образом, чтобы выборочная совокупность отражала состав всей генеральной совокупности.
В социологии есть термин — единица наблюдения. Это может быть один человек, группа или сообщество в зависимости от целей исследования.
Генеральная совокупность — это вся совокупность единиц наблюдения, имеющих отношение к теме исследования.
Например, если ты проводишь продуктовое исследование, то скорее всего твоя генеральная совокупность — это все пользователи сервиса или определенный сегмент.
Выборочная совокупность — часть генеральной совокупности, которую вы изучаете в ходе исследования с помощью разработанных вами инструментов (анкета, гайд и прочее).
Например, в ходе исследования было опрошено 400 респондентов среди всех пользователей сервиса. Это твоя выборочная совокупность.
Выборка должна быть репрезентативной, иначе результаты количественного исследования будут сомнительными.
Репрезентативность — обеспечение в выборочной совокупности наличия всех видов единиц генеральной совокупности в достаточном количестве.
Репрезентативность имеет качественное и количественное выражение. Качественная репрезентация обязывает включить в выборку все возможные варианты респондентов, особенно, если какой-то признак влияет на опыт использования сервиса.
Например, выборка не будет репрезентативной если ты опросишь только новых пользователей (если это не оправдано целями исследования). Особенно это исказит результаты исследования, если длительность использования напрямую влияет на проверку гипотезы.
На практике, особенно в онлайн-опросах, качественная репрезентативность может страдать. Ею можно пренебречь, если вы уверены, что на проверку гипотезы не повлияет принадлежность респондента к той или иной группе. Онлайн-опросы предполагают стихийную выборку и поэтому предусмотреть присутствие всех типов респондентов сложно. Про стихийную выборку подробнее я расскажу ниже.
Чтобы соблюсти количественную репрезентацию нужно обеспечить достаточное число респондентов, в том числе по каждой группе внутри выборки.
Например, если ты пригласишь на опрос 80% новых пользователей и лишь 20% пользователей с опытом — это тоже исказит результаты (опять же если это не предусмотрено дизайном исследования).
И, конечно, для того, чтобы масштабировать результаты опроса на всю генеральную совокупность (в нашем примере — на всех пользователей), нужно в целом рассчитать количество человек, которое ты планируешь пригласить для прохождения опроса.
Что значит «достаточное» количество человек для выборки.
К примеру, если проводить исследование на выборке в 50–100 человек, то погрешность в репрезентативности полученной информации будет выше, чем при опросе 800–1000 человек.
Но увеличивать до бесконечности число опрашиваемых нет смысла. После определенного количества респондентов ошибка выборки остановится на одном уровне.
Ошибка выборки — разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности. Это отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.
Где-то после 400 респондентов ошибка выборки не меняется. Поэтому обычно в опросах выборочная совокупность составляет 300–400 человек. При таком значении ты можешь уверенно переносить результаты исследования на всю аудиторию при соблюдении качественной репрезентации и корректно составленной анкеты.
Если генеральная совокупность небольшая, то и выборочная совокупность будет меньше стандартных 300–400 респондентов.
Если хочешь разобраться с формулой расчета выборки подробнее про нее можно узнать здесь.
Также ты можешь провести сплошной опрос. При сплошном опросе ты опрашиваешь всю генеральную совокупность.
Например, если есть интересный и немногочисленный сегмент пользователей (30–100 человек), ты можешь опросить их всех. Или это стартап и уже есть первые пользователи. В таком случае тоже можно провести опрос по всей генеральной совокупности.
На практике требованиями количественной репрезентации иногда пренебрегают в силу нехватки ресурсов на обзвон (если это телефонный опрос) или времени на сбор ответов. Или если опрос проводят для сбора гипотез, а не для принятия конечного решения.
Здесь важно понимать, какое решение должно быть принято на основе исследования. Если это важный продуктовый или бизнес-вопрос, то лучше потратить время и деньги на проверку гипотезы с репрезентативной выборкой, чтобы не получить неверные выводы. А если, это, к примеру, опрос для сбора отклика по новой фиче, то можно остановиться на 30–60 респондентах. Основные выводы ты сделаешь, а пользователи по мере работы в сервисе расскажут о том, что ты мог пропустить.
Методы отбора
В количественном исследовании по сравнению с качественным не важно кто перед тобой, потому что все выводы строятся по совокупности ответов респондентов и материал собирается в обезличенном виде. Поэтому в идеале в выборку респонденты должны попадать случайным образом, чтобы сделать результаты максимально свободными от искажений.
Чтобы этого достичь можно использовать один из методов формирования выборки.
Случайные выборки
Они предполагают, что в выборке каждый элемент генеральной совокупности имеет заранее заданную вероятность быть отобранным в исследование.
Простая случайная выборка. Сначала нужно присвоить каждому потенциальному респонденту идентификационный номер. Дальше с помощью генератора случайных чисел определить номера, которые будут включены в выборку для опроса.
Механическая выборка. Как и в простой выборке пользователям присваивается порядковый номер. Только отбор происходит не с помощью генератора случайных чисел, а с шагом равным n. Например, каждый сотый.
Стратифицированная выборка. Для такой выборки нужно поделить генеральную совокупность на сегменты или страты. После чего респонденты внутри каждой группы отбираются случайным образом. Из каждого сегмента выделяют пользователей пропорционально их доле в генеральной совокупности.
Кластерный отбор или гнездовая выборка. Группа потенциальных респондентов отбирается случайным образом из всей генеральной совокупности. Далее внутри этой группы опрашиваются все пользователи. Например, можно опросить всех пользователей, которые зарегистрировались в сервисе в прошлом квартале.
При таком отборе риск искажений выше и важно учитывать внешние и внутренние факторы. Может быть в прошлом квартале в жизни пользователей произошло что-то важное, что повлияло на их желание воспользоваться сервисом. Тогда эта группа будет сильно отличаться от генеральной совокупности.
Неслучайные выборки
Обычно такие методы отбора применяют, если нет возможности или ресурсов для формирования случайной выборки. Например, у тебя мало времени на опрос или нет данных о генеральной совокупности или респонденты труднодоступны.
Квотная выборка. Такой метод можно применять, если у вас есть знания о составе генеральной совокупности. Например, вы знаете, как ваши пользователи распределяются в разрезе по должности, отрасли компании, возрасту и так далее. Тогда можно пропорционально этим долям сформировать выборку: в каждом разрезе выбрать такое число респондентов, которое будет отображать статистику по всей аудитории.
Стихийная выборка. Это метод без особых правил. В опрос попадают все, кто захочет пройти опрос. Такая выборка типична для онлайн-опросов, размещенных в свободном доступе.
«Снежный ком». Тоже достаточно популярная и простая методика. Каждого респондента просят порекомендовать нового среди его друзей, коллег и знакомых, которые подходили бы под параметры исследования. Такая выборка часто применяется когда самостоятельно найти интересующих респондентов затруднительно. Например, пользователи, занимающие высокую должность или с высоким доходом.
«Типичный представитель». Из генеральной совокупности отбираются респонденты с типичными признаками целевой аудитории. Только определить, что взять за такой признак, обычно сложно.
Отдельно стоит сказать про многоступенчатые выборки. На практике чаще всего (иногда интуитивно) исследователи используют как раз многоступенчатый метод. Такой отбор предполагает наличие двух или более этапов формирования выборки. Проще говоря, это микс нескольких методов отбора.
Например, ты собрал статистику по своей аудитории и знаешь, что большинство пользователей находятся в Москве. Это будет первая ступень отбора по «типичному представителю». Далее среди пользователей-москвичей ты приглашаешь на опрос каждого сотого (механическая выборка).
Проводя количественное исследование, не забывай о репрезентативности и продумывай подходящий метод отбора респондентов. Хорошая подготовка — половина успеха.
Источник
