Техника построения выборочной совокупности

Для того, чтобы провести социологическое исследование, необходимо построить выборочную совокупность объектов. Выборочная совокупность – это совокупность объектов, тем или иным способом и в том или ином количестве отобранных из генеральной совокупности, т.е. всех объектов для исследования.

Прежде всего, нужно определить пределы генеральной совокупности. В некоторых исследованиях, где мы знаем очень немного об объекте определить пределы сложно. Но вообще желательно определять пределы как можно раньше перед сбором основного количества эмпирического материала, иначе можно собрать много ненужных и вводящих в заблуждение данных.

При определении границ генеральной совокупности сначала определяют принадлежность объектов к тому или иному классу. (Например, выделить автомобилистов из общей массы). Обычно такая совокупность получается слишком большой и её уменьшают по географическому и временному признакам. (т.е. исследования проводить не на всех автомобилистах, а только Московских и только данного возраста).

Помимо выборочной совокупности, исследователь может иметь дело с дополнительными группами, например:
- экспертов – людей, непосредственно знакомыми с проблемой
- оценщиков – людей, которые будут высказывать личное мнение (в нормативном исследовании)

По цели различают информативные и нормативные исследования. Техника построения выборки различается для них различается.

Информативные исследования должны подтверждать или опровергать предложенные гипотезы на основе поиска и анализа фактов. В них исследователю лучше взять готовые классификации совокупностей по признакам. Иначе проводя формирование выборки исследователь может сместить акцент на какую-то группу, что приведёт искажению результатов (например, подсознательно желая подтверждения своей гипотезы).

При выборе респондентов, надо учитывать, что часть из них может стать источником ложной информации. Это может происходить в двух случаях:

1. Респондент мало знает об объекте исследований или не знает вообще.
Например, респондента спрашивают:
“Вы часто застревали в лифте”. Ответ – “никогда”. Это может значить, либо что опрашиваемый ни разу не пользовался лифтом или реально ни разу не застревал.
ИЛИ, пример:
“Как вы оцениваете работу метро”. Ответ – “хорошо”. Но у респондента могло и не быть возможности сравнить работу метро в разных странах.
2. Респондент сознательно не хочет или не может говорить правду (например, в странах диктатуры)

Всё это влияет на репрезентативность выборки. Репрезентативность выборочной совокупности - свойство выборки отражать характеристики изучаемой генеральной совокупности

Чтобы её повысить, нужно применять следующую тактику:
1. Перед началом опроса спрашивать “Знакомы ли вы с данной темой?”, “Использовали ли вы данный продукт?”. Необходимо учитывать, что люди часто не желают раскрывать своё невежество, а также желание высказать мнение на проблему даже не имея смутное представление о ней.
2. Проводить исследование там, где много людей знакомых с объектом исследования. Например, опрашивать автомобилистов около стоянок и заправок. Студентов – в ВУЗах.
3. Консультироваться с экспертами по исследуемой проблеме.
4. Если вы нашли одного хорошего респондента, применять метод “снежного кома” для последующего поиска опрашиваемых. (см ниже)

При фильтрации нежелательных респондентов также надо учитывать, что не только ответы могут быть аномальными, но и сама гипотеза может быть неправильной. Это особенно важно в информативных исследованиях, где нет никаких оценок полученного результата.

Нормативные исследования проводятся для более детального изучения теории и предсказания поведения её в будущем, появлением подобных фактов, а также для оценки правильности информативного исследования. Здесь исследователь должен выбирать границы выборки исходя из предмета исследования с расчётом на будущее. Например, опрос молодого поколения с расчётом на то, что они станут основой будущего общества. Или опрос людей насчёт какого-либо товара для исследования того, как нужно изменить его в будущем для получения прибыли.
В нормативном исследовании есть всегда риск субъективности, т.е. личные оценки исследователя получают больше веса чем представления других людей. Чтобы избегать этого, исследователь должен преднамеренно признать его личное предпочтение об объекте исследования. Он должен иметь в виду, что другие люди могут иметь собственные представления по вопросу.

1. Наименее проблематичный способ – выбирать оценщиков из уже определённой выборки, в которой проводится как информативное, так и нормативное исследование. В таком случае происходит динамическая проверка и оценка гипотезы. В этом методе исследователь временно присоединяется к целевому сообществу, и, с его теоретическими инструментами, помогает сообществу решать проблемы, перед которыми оно стоит. Основоположник этого метода Kurt Lewin (Курт Левин). Самонаправляющая модель.

Исследование происходит следующим образом:
1. опрос респондентов.
2. оценка
3. наблюдение за поведением группы
4. формирование модели
5. внесение изменений в опрос
6. опрос респондентов
и т.д….

Также можно проводить нормативное исследование на группе опрошенных в информативном исследовании для его подтверждения.

2. Следующий метод. Выбор оценщиков в группы, имеющий разные точки зрения на проблему.

Среди выбранных людей могут находиться такие, которые в жизни сталкивались с негативными последствиями от объекта исследования, поэтому иметь стойкое представление о нём. Таких людей можно не включать в исследование, а учесть их мнение на завершающем этапе.

Если полученная выборка слишком большая, есть несколько решений
1. Проверить всю совокупность.
2. Сделать постепенно дополняемое исследование, когда данные добавляются со временем.
3. Произвести дополнительную выборку. Подобная выборка, очевидно, должна быть репрезентативной.

Различают случайную и неслучайную выборку.
В случайной выборке выбор объектов определяет случай.

В неслучайной выборке исследователь преднамеренно выбирает объекты, которые будут изучены

Эти выборки характеризуются следующими параметрами:
1. Случайное расхождение (математическое ожидание). Отклонение среднего параметра в выборке от этого параметра в генеральной совокупности. При большой выборке эта разница уменьшается.
2. Смещение (уклон). Систематическая ошибка между параметром в выборке и в генеральной совокупности. Не учёт этой ошибки ведёт к заметному снижению репрезентативности, нежели случайная ошибка.

Зачем нужна неслучайная выборка, ведь она добавляет большую величину смещения, чем случайная?
1. Население огромно и мы не можем пронумеровать все случаи и сделать лист опрашиваемых
2. Иногда мы не можем опросить некоторую группу людей с определённым признаком. Это внесёт дополнительное смещение.
3. Цели исследования не требуют сверхточных результатов. Неслучайная выборка более дешевая и быстрая.
4. Исследование включает эффективную систему контроля на поздних этапах, поэтому вначале проще не искать и привлекать разнородных людей, а опросить группу добровольцев.

Случайные выборки. Если случайная выборка составлены правильно, то она не имеет никакого смещения и поэтому является репрезентативной. На практике можно принять погрешность от 0.5 до 5%. Принцип выборки основан на том, что выбор объекта должен быть равновероятным. Эта вероятность называется выборочным отношением.

В случайной выборке различают:

1. Простую случайную выборку. Создаётся генератором случайных чисел/бросанием кости/жребием/ и т.д.

2. Систематическую выборку. Подобная выборка проста и достаточно репрезентативна, за исключением некоторых случаев.

3. Взвешенную выборку. Если в генеральной совокупности существуют очень малые, но хорошо видимые из вне группы их нужно учитывать. Т.к. группы малые, то они будут иметь разные вес в сравнение с большей частью опрошенных. Это смещение учитывается при анализе.

Неслучайные выборки. Неслучайные выборки отбираются на усмотрение исследователя. Они часто быстры и дешевы, даже если они обычно являются менее репрезентативными, чем случайные. В информативном исследовании наличие смещения в неслучайной выборке – большое препятствие при последующем анализе.

Среди неслучайных выборок различают:

1. Нерепрезентативную выборку. Такая выборка включает группы людей-добровольцев для проведения примеров исследований и данные, полученные в ходе таких исследований не будут нигде применяться. Например, задания студентам провести опросы.

2. Выборка на “выживших” объектах. Если в ходе истории и течение времени часть объектов исчезли, или умерли, то у исследователя нет выбора, среди кого проводить опрос. Поэтому берутся выжившие особи.

-------------->

3. Выборка среди добровольцев. Здесь люди сами решают, проходить или нет опрос. Например, если он размещён в Интернете. Существует риск получить большое смещение по следующим причинам:
- Каково население, к которому Вы стремитесь? Действительно ли верно, что все объекты выборки окажутся включёнными в опрос?
- По определению, добровольцы отличаются от среднего респондента в силу повышенной активности. Также они отличаются в других отношениях от средней величины?

4. Метод “снежного кома”. Метод "снежного кома" является разновидностью целенаправленного выбора и применяется для отбора экспертов и редко встречающихся групп респондентов, так называемых "редких элементов". По существу, это техника поиска и отбора объектов с определенным сочетанием свойств в условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что за исключением первого шага выбор очередного респондента совершается по указанию респондентов, включенных в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей, и выборка с каждым шагом разрастается подобно "снежному кому".

5. Метод типичных представителей. В настоящее время метод почти устарел. Считалось, что отобранные типичные объекты могут представлять всю генеральную совокупность, если в ней возможно выделение типов явлений и выбор объектов, наиболее подходящих к типу. Наличие обширной информации, как правило, в виде результатов предваряющего сплошного обследования служило гарантией объективности при определении типичности отбираемых объектов. Метод типичных представителей осуществляется легко и экономно; позволяет на ранней стадии обнаружить тенденции в генеральной совокупности, однако в силу определенной субъективности выбора являет ненадежным для заключения о количественных распределениях. Метод часто оказывается удобным на высших ступенях отбора, когда необходимо ограничиться небольшим количеством объектов, например, регионов. 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.

. – типичный тип
+ - исключительный тип
х – исключительный тип.

Проектируя неслучайную выборку необходимо учитывать особенности населения.

Источник:

Перевод статьи с сайта Университета искусства и дизайна, Хельсинки.