В социологическом исследовании 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

В социологическом исследовании



Социологические исследования обычно бывают вы­борочными, поскольку сплошной охват изучаемой сово­купности требует недопустимо высоких материальных и временных затрат. Поэтому при проектировании исследо­вания одна из главных задач состоит в формировании та­кой выборки, которая была бы одновременно и предста­вительной, и экономичной.

Представительностью, или репрезентативностью вы­борки называют ее способность правильно отражать со­стояние дел в той совокупности социальных объектов, из которой она извлечена и для изучения которой предна­значена - генеральной совокупности. Репрезентативность обеспечивается двумя классами достаточно строго фор­мализованных процедур: во-первых, дизайном выборки (стратегией и процедурами ее формирования) и, во-вто­рых, расчетом ее минимального объема, который при вы­бранном дизайне способен обеспечить приемлемую точ­ность результатов.

Понятие эффективности (экономичности) выборки связано со стоимостью выборочного исследования, ко­торая непосредственно зависит как от объема выборки (сколько объектов исследовать), так и от ее дизайна (ка­ких именно и где).


Дизайн (способ проектирования) выборки определя­ется характеристиками генеральной совокупности и це -лями исследования.

Генеральной совокупностью называется полное мно­жество объектов, имеющих отношение к изучаемой про­блеме. Строгое определение генеральной совокупности фактически формализует объект социологического иссле­дования. Любое выборочное исследование имеет своей це­лью получить достоверные выводы, относящиеся именно к генеральной совокупности.

Генеральные совокупности делят на конечные и (практически) бесконечные, конкретные и гипотетические, однородные и неоднородные. _К_ бесконечным относят со­вокупности объемом в несколько сотен тысяч объектов и более. Однородность рассматривается по отношению к исследуемой проблеме: одна и та же генеральная совокуп­ность в некоторых исследованиях может рассматриваться как однородная, в других - как неоднородная. Конкрет­ные и гипотетические совокупности различаются по воз­можности определить их реальный состав. Например, ве­рующие в Республике Беларусь образуют бесконечную гипотетическую генеральную совокупность - невозможно до начала исследования определить, кто из жителей на­шей страны является верующим, а кто нет. Генеральная совокупность узбеков, проживающих в Беларуси, также является гипотетической по доступности, но вполне ко­нечной по своей численности.

По своим целям научные исследования делятся на описательные и аналитические. Первоначально отисатель-^ ные исследования предназначались исключительно для получения обобщенных сведений о генеральной совокуп-Н.ОСТИ, Выборки таких исследований должны в опреде­ленном смысле "воспроизводить" ее изучаемые свойства.

исследования проводятся с целью

проверки гипотезоприроде сил, действующих в генераль­ной совокупности. Традиционно такие исследования про­ектируются в рамках теории научного эксперимента, де­лающей свои выводы на основе сравнительного анализа отдельных групп объектов с определенными свойствами. При этом предполагается, что группы имеют одинако­вый объем и формируются в одинаковых условиях, т.е. не


отличаются по характеристикам, которые не изучаются в данном исследовании. Такой выборочный дизайн назы­вается экспериментальным.

Развитие статистики в последние десятилетия зна­чительно либерализировало взгляды на организацию ис­следований: аналитические задачи стали решаться на ос­нове не только экспериментальных, но и описательных выборок. Однако необходимо помнить, что сочетание опи­сательных и аналитических целей в одном исследовании возможно далеко не всегда. В дальнейшем мы будем иметь в виду преимущественно описательные выборки.

Если рассматривать выборку как средство изуче­ния генеральной совокупности, то становится очевидным основное требование к ней - возможность обобщения ре­зультатов выборочного исследования на генеральную со­вокупность. Именно соответствие выборки этому требова­нию, а не формальное воспроизведение в ней, например, социально-демографической структуры населения, опре­деляет ее репрезентативность.

Обобщение результатов выборочного исследования на генеральную совокупность осуществляется с помощью строгих индуктивных процедур статистического вывода, который включает два основных направления, соответст­вующих двум целям выборочных исследований: стати­стическое оценивание, применяемое в описательных иссле­дованиях, и статистическая проверка гипотез - в ис­следованиях, осуществляемых с аналитическими целями. Возможность таких обобщений основывается на теорети­ческих выводах математической статистики, а они, в свою очередь, - на случайном отборе объектов из генеральной совокупности и приложениях теории вероятности.

Простой случайный отбор из генеральной совокуп­ности предполагает, что: 1) генеральная совокупность од­нородна; 2) все ее элементы доступны для исследования в одинаковой степени; 3) имеется полный список элемен­тов, составляющих генеральную совокупность; 4) к этому списку применяются процедуры случайного отбора (с ис­пользованием таблиц или генераторов случайных чисел).

При правильной организации простого случайного отбора все элементы генеральной совокупности получают одинаковую вероятность попадания в выборку, что зна-


чительно упрощает ее статистическое обоснование. Одна­ко на практике извлечение простых случайных выборок из больших генеральных совокупностей часто оказывается слишком сложным и дорогостоящим, а иногда и, в прин­ципе, невозможным.

Основными проблемами простого случайного от­бора являются: 1) сложность и неоднозначность понятия однородности генеральной совокупности; 2) невозмож­ность получения ее полных списков; 3) разная степень доступности респондентов и их готовности участвовать в исследовании.

Проектированием выборок при нарушении условий простого случайного отбора занимается специальная на­учная дисциплина - теория выборки в социальных иссле­дованиях. В рамках этой теории разработаны разнообраз­ные стратегии и способы извлечения выборок, приме­няемые в тех случаях, когда простой случайный отбор невозможен или требует недопустимо высоких затрат.

Прежде всего, теория выборки признает, что гене­ральные совокупности в социальных исследованиях часто неоднородны, имеют сложную структуру и (или) гипоте­тический характер, могут со временем менять свой со­став. Поэтому прежде, чем начинать отбор, необходимо обеспечить основу выборки - достаточно полный перечень элементов генеральной совокупности, называемых едини­цами наблюдения. В качестве единиц наблюдения обычно выступают отдельные индивидуумы (респонденты) или семьи, но могут рассматриваться и более крупные сооб­щества - академические группы и целые учебные заведе­ния, организации, предприятия, отдельные населенные пункты, регионы, страны. В идеальном случае основа вы­борки совпадает с генеральной совокупностью, на прак­тике часто бывает несколько уже. Способность реальной основы выборки представлять генеральную совокупность обосновывается теоретически, на основании дополни­тельной информации.

К большим генеральным совокупностям со сложной структурой часто применяют многоступенчатый отбор. Для этого генеральную совокупность структурируют, раз­бивая ее на. конечное число подсовокупностей. Образуется новая, конкретная и конечная, генеральная совокупность,


элементами (единицами отбора) которой являются выде­ленные подсовокупности. Часть из них отбирается для продолжения исследования. Эта операция может повто­ряться несколько раз, пока не будут получены подсово-купности, доступные ддя^нецрсредственного изучения, причем на разных ступенях могут использоваться разные методы отбора и репрезентации.

При многоступенчатом отборе основой выборки на каждой ступени является список выделенных структурных единиц отбора. На последней ступени единицы отбора совпадают с единицами наблюдения - объектами из гене­ральной совокупности, включенными в выборку и под­лежащими непосредственному исследованию.

Методы извлечения выборок делятся на вероятно­стные (статистические) и целевые (нестатистические). К вероятностным методам, кроме простого, относят стра­тифицированный и гнездовой (кластерный) случайный отбор, а также так называемые квазислучайные методы -систематический отбор и различные рандомизирующие процедуры ("маршрутная" территориальная выборка, от­бор "случайного" респондента в семье и т.п.). К целевым относятся квотные и "доступные" выборки, методы ос­новного массива, типичных представителей, "снежного кома", отбор экспертов, а также выборки с эксперимен­тальным дизайном.

Систематический отбор представляет собой отбор из списка с определенным "шагом" (через определенное количество номеров). Эта процедура часто является более удббной7~чём простой случайный отбор. Считается, что если в списках нет никаких циклических закономерно­стей, процедура дает результаты, аналогичные случай­ному отбору, а для списков, упорядоченных по размеру (например, населенных пунктов), - даже более точные.

Стратифицированные выборки применяют для не­однородных генеральных совокупностей и в тех случаях, когда списки объектов легче получить по частям, чем по генеральной совокупности в целом. В случае стратифи­цированного случайного отбора объем выборки делится между стратами пропорционально их численности, и за­тем из каждой страты извлекается простая случайная вы­борка. Например, к такому объекту исследования, как


"•


население Беларуси, обычно применяют территориаль­ную стратификацию по областям (можно воспользоваться данными областных адресных столов); при изучении мин­ского студенчества есть смысл стратифицировать гене­ральную совокупность по вузам, а внутри вузов - по фа­культетам. Стратификацию по территориальному признаку иногда называют районированием.

Гнездовой (кластерный) отбор применяют к генераль­ным совокупностям, которые естественным образом де­лятся на достаточно мелкие составные части (гнезда или кластеры), различия между которыми по сравнению с различиями между объектами внутри кластеров невелики. В качестве кластеров часто используются академические классы и группы, однотипные дома в городском кварта­ле, населенные пункты одной местности с приблизитель­но одинаковым числом жителей. Их отбирают случайным образом (иногда с вероятностью, пропорциональной их численности), а затем исследуют полностью (академи­ческие группы) или выборочно (населенные пункты).

Основным нестатистическим методом извлечения выборок является квотный отбор. Его применяют, если распределение генеральной совокупности по основным социально-демографическим или другим существенным для исследования признакам известно, но ее списки по­лучить невозможно или для осуществления случайного отбора недостаточно времени и средств. В этом случае интервьюерам поручают опросить определенное число лиц с заданными характеристиками, отбирая их по своему усмотрению. Квотный отбор критикуется специалистами по теории выборки главным образом за то, что точность результатов, полученных по квотным выборкам, не мо­жет быть оценена статистически. Однако на практике он достаточно популярен благодаря своей простоте, относи­тельно низкой стоимости и анонимности. Считается, что при исследовании общественного мнения, ценностей, ус­тановок, мотивов квотный отбор дает удовлетворительные результаты. Однако его категорически не рекомендуется использовать в исследованиях социальной структуры, стра­тификации, мобильности.

Экспериментальные выборки представляют собой ча­стный случай квотных, однако их целью является репре-


зентация не всей генеральной совокупности, а тех ее час­тей, сравнение которых является целью исследования. Другим частным случаем квотных выборок является от­бор типичных представителей каких-либо групп или экс­пертов по изучаемым проблемам.

Метод основного массива применяется на небольших генеральных совокупностях, для которых нет смысла про­водить выборочное исследование. Обоснование репрезен­тативности в этом случае носит внестатистический харак­тер, оно осуществляется посредством сравнения исследо­ванной и неисследованной частей совокупности.

Наиболее уязвимым с точки зрения соответствия по­лученных результатов реальному положению дел является метод доступной выборки, который применяется при ис­следовании генеральных совокупностей, слишком слож­ных для исследования другими методами. Обычно это ги­потетические генеральные совокупности - аудитория СМИ (опрашиваемая непосредственно через СМИ), потребите­ли определенных товаров (опрашиваемые в магазинах), национальные меньшинства, представителей которых опрашивают в культурных обществах или в местах ком­пактного проживания и т.п.

Метод "снежного кома" представляет собой нечто вреднее между методами доступной выборки и основного массива. Он применяется к малочисленным гипотетиче­ским генеральным совокупностям - например, к коллек­ционерам или экспертам по узкой проблеме. Каждого найденного члена такой совокупности спрашивают, кого из своих коллег он знает. • Таким образом составляется основа выборки; процесс продолжается до тех пор, пока имена в списке не начнут повторяться.

Результаты выборочных исследований всегда отчас­ти не определены. Это происходит потому, что изучается только часть генеральной совокупности, и измерения про- ' изводятся с ошибками. Однако при отсутствии грубых просчетов в планировании и реализации выборки эти ошибки можно контролировать, т.е. с высокой вероятно­стью полагать, что они находятся в некоторых пределах, которые представляются исследователю допустимыми. В этой связи необходимо иметь представление об ошибках выборки.


Ошибкой выборки для некоторого показателя на­зывается разность между его средними арифметическими значениями по выборке и по генеральной совокупности. Обычно выделяют две составляющие ошибки выборки, одну из которых называют систематической, а другую случайной ошибкой.

Систематическая ошибка представляет собой неко­торое смещение выборочного среднего значения призна­ка по отношению к среднему генеральной совокупности, не уменьшающееся с увеличением объема выборки. Сис­тематические ошибки обычно связывают с ошибками про­ектирования (дизайна) выборки (определением генераль­ной совокупности, выбором процедур извлечения выборки и сбора информации), а также с такими объективными обстоятельствами, как разная степень доступности рес­пондентов и их готовности участвовать в исследовании. Систематические ошибки обычно трудно обнаружить и еще труднее измерить. Для этого проводятся специаль­ные методологические исследования и применяются спе­циальные процедуры тестирования выборки. Иногда они могут быть определены, если со временем становится из­вестно распределение признака в генеральной совокуп­ности (например, результаты выборов) или в\ результате скрупулезного анализа артефактов, обнаруженных при анализе данных исследования.

Случайные ошибки связаны с вероятностным харак­тером процедур извлечения выборки из генеральной со­вокупности и ошибками измерения, не имеющими систе­матического характера. Ошибки такого рода неустранимы, но они подчиняются статистическим законам и, соответст­венно, поддаются контролю. Одно из важнейших свойств случайных ошибок состоит в том, что они уменьшаются с увеличением объема выборки. Следовательно, увеличивая объем выборки, их можно свести к допустимому пределу и тем самым обеспечить желательную степень точности результатов исследования.

Степень точности для каждого показателя в опи­сательных исследованиях задается (и измеряется) двумя количественными характеристиками: величиной предельно допустимой случайной ошибки и вероятностью того, что эта ошибка не будет превышена (доверительной вероят-


 


ностью). Обе эти величины существенным образом зави­сят -от объема выборки и способа ее извлечения. Стремле­ние повысить точность приводит к быстрому росту необ­ходимого объема выборки и, соответственно, стоимости исследования. Таким образом, каждая реализованная вы­борка является компромиссом между желательной степе­нью точности и имеющимися в распоряжении исследова­теля временными и материальными ресурсами.

Другой серьезной проблемой является разная сте­пень точности одной и той же выборки для разных изу­чаемых показателей. В этой сложной ситуации мы реко­мендуем ориентироваться в первую очередь на достижение удовлетворительной точности для признаков, наиболее важных с точки зрения целей исследования.

Итак, ошибкой выборки (А) называется разность ^между средними арифметическим значениями признака по выборке (х) и по генеральной совокупности (и): А = (х-11).

Поскольку в реальном исследовании среднее значе­ние признака по генеральной совокупности обычно не­известно (напротив, исследование проводится с целью его оценить), ошибка выборки не может быть вычислена точно, а только оценена статистическими методами. Сра­зу оговоримся, что статистическое оценивание ошибок возможно только для вероятностных выборок, на всех ступенях которых применяются случайные, системати­ческие и рандомизирующие методы отбора, и при этом оценивается только случайная составляющая ошибки, а ее систематическая составляющая полагается равной нулю.

Случайные ошибки простой случайной выборки из бесконечной генеральной совокупности имеют распреде­ление, близкое к нормальному, с нулевым средним и дисперсией, равной 82/п, где з2 - дисперсия признака по

выборке, а п - ее объем. Величина Лст = з/л/п называ­ется стандартной ошибкой выборки.

Из свойств случайной ошибки следуют два важных обстоятельства. Во-первых, значения таких ошибок обыч­но невелики. С вероятностью (1 - а) они не выходят за


пределы так называемого доверительного интервала, ко­торый имеет вид:


откуда


 


х

(1)

или

(2)

Вероятность ошибки, выходящей за границы этого интервала, а, выбирается заранее. Наиболее часто ис­пользуются значения а = 0.01; 0.05; 0.1. Доверительный коэффициент 2 соответствует доверительной вероят­ности (1 - а) и определяется по таблице нормального распределения. Так, перечисленным уровням вероятно­сти ошибки а соответствуют значения доверительного коэффициента, равные 2.58; 1.96; 1.65.

Во-вторых, А с т и диапазон изменения случайной

ошибки выборки обратно пропорциональны л/и, следо­вательно, их можно контролировать, увеличивая объем выборки.

Формулы (1) и (2) применяются для оценки ошиб­ки выборки после завершения исследования. Однако во многих случаях необходимо оценить до его начала, какой объем выборки при выбранном дизайне может обеспе­чить необходимую точность результатов.

Точность исследования для каждого признака задает­ся двумя численными величинами: максимально допус­тимым значением ошибки Адоп и вероятностью превы­сить эту ошибку а. Для простой случайной выборки из бесконечной генеральной совокупности эти две величи­ны связаны с дисперсией признака по генеральной сово­купности О2 и объемом выборки п выражением

(3)


(4)

В этой формуле Адоп и а (и, соответственно, 2 /)

1 %

задаются исследователем произвольно, а дисперсия гене­ральной совокупности, если она неизвестна, должна быть предварительно оценена.

Если генеральная совокупность конечна, дисперсию выборочной ошибки следует вычислять с поправкой на ее объем. Она будет равна: (з2/п) X (1 - п/М), где N - объем генеральной совокупности.

Следовательно, формула для оценивания ошибки выборки примет вид

(5)

а формула для вычисления необходимого объема вы­борки

(6)

п =

Приведенные выше формулы справедливы для про­стой случайной выборки. При более сложном дизайне применяются более сложные оценки выборочной ошиб­ки и необходимого объема выборки.

Экономической эффективности выборок в отечест­венной литературе особого внимания не уделялось. Од­нако сейчас в условиях быстрого роста стоимости социо­логических исследований эта проблема становится все более актуальной. Понятие эффективности выборки свя­зано с понятиями издержек на исследование и его точно­стью. Эффективными называются выборки, дизайн кото­рых обеспечивает минимальные издержки при заданной

'63ак. 1717 465


степени точности или максимальную точность результа­тов при заданных издержках. Проблема соотнесения из­держек с точностью результатов сложна не только мате­матически, но и организационно, так как требует скру­пулезного учета стоимости всех предстоящих операций и накладных расходов.

Методы сбора

Социологической информации



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-12-30; просмотров: 377; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 35.175.236.44 (0.054 с.)