б) статистические выборочные методы.

Типы и методы выборки.

В.А. Ядов выделяет следующие типы выборки: 1) репрезентативную статистическую выборку и 2) целевую аналитическую выборку. При небольших по численности генеральных совокупностях применяют одну из разновидностей первого типа — случайную бесповторную выборку, при больших генеральных совокупностях используют многоступенчатый отбор по районам.

Г.Г. Соколова различает следующие способы формирования выборочной совокупности:

а) метод типичных отдельных случаев, называемый также монографическим;

б) статистические выборочные методы.

Последние можно разделить на две основные группы: выбор по усмотрению (неслучайный) и случайный (вероятностный) выбор.

Выбор по усмотрению подразделяется на целенаправленный и выбор по квотам.

Квотная выборка строится как модель, воспроизводящая структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) распределения изучаемых признаков. При целенаправленной выборке из генеральной совокупности выбираются типичные элементы с тем, чтобы таким образом получить уменьшенную модель генеральной совокупности.

Случайный (вероятностный) выбор подразделяется на: чисто случайный, выбор слоями (районирование), выбор гнездами (серийный).

Н.Н. Чурилов предлагает типологию выборки, которую с некоторыми оговорками можно считать наиболее распространенной в отечественной социологии или, скажем так, популярной. К случайным выборкам он относит: 1) вероятностную, 2) систематическую, 3) районированную (стратифицированную), 4) гнездовую, а к неслучайным — 1) «стихийную», 2) квотную, 3) метод «основного массива». Сюда же следует добавить метод «снежного кома».

Известный специалист по тендерной социологии Г.Г. Силласте предлагает иную классификацию. У нее выборка подразделяется на вероятную (случайную) и целенаправленную. К первой относятся четыре метода: 1) собственно случайный отбор (для генсовокупности не более 800 единиц), который подразделяется на а) случайно-бесповторный и б) случайно-повторный методы; 2) механическая выборка; 3) серийная выборка; 4) гнездовая выборка.

Во вторую включены: 1) репрезентативная, 2) квотная и 3) стихийная выборки.
В статистической науке в зависимости от способа отбора различают выборки следующих типов:

1) случайная выборка с возвратом;

2) случайная выборка без возврата;

3) механическая;

4) типическая;

5) серийная.

В маркетинге, по мнению Е.П. Голубкова, при формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы. Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной.

Если эта вероятность неизвестна, то выборка называется невероятностной. Вероятностные методы включают: простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор. Простой случайный отбор может осуществляться с помощью следующих методов: формирование выборки вслепую и с помощью таблицы случайных чисел.

Обобщив разнообразные точки зрения, можно заключить, что во всех случаях типы выборки делятся на вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные, целевые, целенаправленные).

Лекция 4. Тема Методы вероятностной (случайной) выборки

Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной. Вероятностные методы включают: простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор, стратифицированный отбор. Реализовать случайную выборку можно двумя приемами: лотерейным методом и с помощью таблицы случайных чисел. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности. Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть включенным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Он реализуется двумя методами: отбор вслепую (другое название — метод лотереи или жребия), отбор не вслепую (происходит с помощью таблицы случайных чисел). Итак, в одном случае вы осуществляете свой выбор не глядя, в другом — все осознавая, но для того, чтобы самому не вмешаться и ничего не испортить, обращаетесь к специальным таблицам. Кроме того, простой случайный отбор подразделяется на две разновидности уже по другому критерию, а именно — возвращению или невозвращению лотерейного шара (вместо него может быть фамилия респондента) обратно в корзину. В этом случае выделяют: случайный повторный (с возвращением) отбор, случайный бесповторный (без возвращения) отбор. Вероятностную выборку целесообразно применять только при наличии соответствующих условий. Первое условие осуществления вероятностной выборки — наличие полного списка всех элементов генеральной совокупности (отсутствие или недоступность которого чаще всего и препятствует ее реализации) Если же он имеется, то производится нумерация, после чего можно использовать вышеописанные методики. Второе условие вероятностной выборки — хорошая перемешанность элементов генеральной совокупности. Если выборка элементов производится из ящика, то его содержимое следует тщательно перемешать и уже после этого брать карточки случайным образом. Только при таких условиях все они имеют одинаковую вероятность попасть в выборку. Однако при большом объеме генеральной совокупности этот метод оказывается очень трудоемким, и поэтому гораздо удобнее пользоваться таблицей случайных чисел. Она доказала свою эффективность при формировании равновероятностной выборки из больших совокупностей.

Систематический отбор является вторым по научной значимости, но первым по популярности употребления видом простого случайного отбора. Его называют еще механическим отбором и считают упрощенным вариантом простого случайного отбора. Итак, в основу систематической выборки положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые обеспечивают равновероятное попадание в выборку всех единиц генеральной совокупности. Несмотря на свои преимущества, систематическая выборка может иногда иметь своим результатом предубежденную выборку. Такая ситуация возникает, например, когда элементы размещены в списке, ранжированном по каким-то характеристикам. В этой ситуации определение места начала случайного отбора будет влиять на средние характеристики всей выборки. Например, если студенты расставлены в списке в соответствии со средним оценочным баллом от высшего к низшему, систематическая выборка, включающая студентов, стоящих в списке под номерами 1,51,101, будет иметь более низкий средний балл, чем выборка, включающая студентов под номерами 50, 100 и 150. Каждая новая выборка будет давать другой средний балл, который представляет собой предубежденную картину студенческой популяции. Если генеральная совокупность велика, а такое в эмпирическом исследовании случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Такую раздробленную на части выборку правильнее всего было бы называть расслоенной (районированная или стратифицированная). В итоге сложилась практика различения двух разновидностей расслоенной выборки. Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицированной, если по экономико-географическим районам, то —районированной. В литературе (да и в маркетинговой практике) два термина — районированная и стратифицированная выборки — нередко считаются эквивалентными. Происходит это потому, что в основе той и другой лежит одна и та же процедура расслоения, а расслаивать в социологии можно двояко: либо по социальным группам (тогда речь идет о социальной структуре и стратификации как ее частном виде), либо по географическим районам. Когда объединяют оба понятия в одно, как правило, дают обобщающее определение подобной выборки, например, такое: Районированная выборка — вид выборки, при котором отбору предшествует процедура районирования (расслоения, стратификации), т.е. разделения исходной совокупности на статистически или качественно однородные под совокупности, называемые слоями, стратами или типичными группами. Отбор единиц, который может носить как случайный, так и направленный характер, производится независимо из каждого слоя, поэтому районированная выборка равносильна ряду выборок, извлеченных из меньших совокупностей страт. В этом определении исходное понятие «районированная выборка» без ущерба для дела можно заменить на «стратифицированную выборку». Таким образом, одинаково правильно будет как разделять одну выборку на две самостоятельные разновидности, районированную и стратифицированную, так и подавать их как единое целое. За единство двух приемов выступает практика социологических исследований. Оказывается, в крупномасштабных проектах социологи начинают с районированной выборки, а затем переходят на стратифицированную.

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. При гнездовой выборке (которую иногда называют также кластерной) определяются группы или гнезда элементов и составляются их списки. В рамках самих гнезд отбор респондентов осуществлялся по методу многоступенчатой квотной выборки, репрезентативной по отношению к социально-демографической структуре работников предприятий различных форм собственности. Квотными признаками выступали: пол, возраст, место проживания. Опрос руководителей проводился по той же методике, но квотными признаками выборки в данном случае были: пол, возраст, образование, стаж работы. Отбор респондентов для экспертного опроса проводился по методу случайной выборки по следующим критериям: род деятельности, наличие специального опыта, участие в приватизации и акционировании.

Лекция 5 Тема 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 про-вести 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. 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. 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. 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. Метод «снежного кома» (snowball sampling) — разновидность целе-направленного 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. 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. Стихийные выборки формируются произвольно и часто независимо от самого исследователя. 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. Кроме того, к невероятностным методам отбора относятся также: отбор на основе принципа удобства; отбор на основе суждений. 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. Формирование выборки на основе суждений основано на использовании мнений квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы.

<== предыдущая лекция	\|	следующая лекция ==>
РОЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В СОЗДАНИИ АИС И АИТ И ПОСТАНОВКЕ ЗАДАЧ	\|	Предмет теории моделирования.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных