Случайные процедуры формирования выборки

При формировании случайной выборки применяют следующие про­цедуры.

• простая выборка — элементы выбираются с помощью случайных
чисел; при данном подходе предполагается, что для всех единиц
генеральной совокупности вероятность быть избранной в выбо­
рочную совокупность одинакова (значение вероятности равня­
ется отношению объема выборки к объему генеральной совокуп­
ности). Метод очень трудоемок и обязывает иметь список всех
единиц генеральной совокупности;

• систематическая (механическая) выборка — первый элемент
выбирается с помощью случайных чисел, остальные элементы
выборки отбираются через равные интервалы (интервал скачка),
которые равны отношению объема генеральной совокупности
к объему выборки. Данный порядок формирования выборки зна­
чительно упрощает процедуру, однако может внести искажения
в структуру выборки, если генеральная совокупность упорядоче­
на по какому-либо признаку.

Если генеральная совокупность упорядочена по существенному признаку (признак считается существенным, если он определяет со­стояние исследуемого показателя), то для уменьшения искажений выборочной характеристики следует отбирать единицы выборки из середины установленного интервала. Аналогично поступают и в том случае, когда генеральная совокупность упорядочена по второстепен­ному признаку, частично влияющему на изучаемый объект.

Если генеральная совокупность упорядочена по нейтральному при­знаку (который не оказывает влияния на поведение изучаемого объек­та), то допустимо включение в выборку любой единицы генеральной совокупности из установленного интервала;

• стратифицированная (типическая или групповая) выборка — ге- неральная совокупность делится на группы с набором определен- ных признаков (сегменты или страты), в каждой из которой с по-мощью случайного отбора формируется своя выборка; весовой коэффициент каждой страты в общем объеме выборки соответ­ствует ее удельному весу в генеральной совокупности; • кластерная (серийная) выборка — генеральная совокупность де­лится на идентичные группы (гнезда, клумбы или кластеры). Кластеры должны быть по возможности однотипными, состав кластера должен быть подобен генеральной совокупности. Слу­чайным образом из генеральной совокупности отбираются не­сколько групп, которые подвергаются сплошному обследованию (одноступенчатый подход). Возможен и двухступенчатый под­ход, когда первоначально формируется выборка из кластеров, из нее случайным образом отбираются единицы исследования (т. е. единица выборки предыдущей стадии становится генераль­ной совокупностью для последующей). Недостаток этой проце­дуры формирования выборки — кластеры могут быть неоднород­ны между собой, однако эта процедура проста и экономична.

Многоступенчатые выборки

Любой тип выборки может быть как одно-, так и многоступенчатым. Многоступенчатая выборка применяется в тех случаях, когда извлечь выборку из генеральной совокупности прямым путем затруднитель­но, при этом все единицы отбора на каждой ступени равноценны для обследования.

Многоступенчатый отбор, соединяющий различные процедуры фор­мирования выборки, делает выборку комбинированной. Такой вари­ант формирования выборки позволяет добиться наиболее рациональных и экономичных условий сбора данных в соответствии с поставленны­ми задачами.

Определение объема выборки

Определение размера выборки является некоторым компромиссом между теорией о точности результатов исследования и возможностью ее практической реализации по объему затрат на сбор информации.

Наиболее применимы следующие методы определения объема вы­борки:

1. Произвольный метод расчета; в этом случае объем выборки оп­ределяется на уровне 5-10 % от генеральной совокупности.

2. Традиционный метод расчета; связан с проведением периодиче­
ских ежегодных исследований, охватывающих, например, 500,
1000 или 1500 респондентов.

3. Статистический метод расчета; основывается на определении ста­
тистической надежности информации.

4. Метод расчета с помощью номограмм.

5. Эмпирический метод; в этом случае выборка считается достаточ­
ной, когда все новые сведения вносят лишь незначительные из­
менения (которыми можно пренебречь) в уже собранные резуль­
таты исследования.

6. Затратный метод; основан на размере расходов, которые допус­
тимо затратить на проведение исследования.