Случайные и неслучайные выборки

Выборки делятся на два больших типа: вероятностные или случайные и невероятностные или неслучайные.

Выборка случайная – вероятностный метод выборки, при котором отбор производится из всей массы единиц генеральной совокупности и каждый элемент имеет одинаковую вероятность попадания в выборку, которую можно рассчитать как отношение размера выборки к размеру генеральной совокупности. Только для таких выборок имеет смысл понятие репрезентативная выборка – выборка, состав и структура которой по своим существенным характеристикам соответствующая составу и структуре генеральной совокупности. А репрезентативность понимается как степень соответствия количественных характеристик, полученных в результате выборочного наблюдения, характеристикам, свойственным всей генеральной совокупности.

Выборка неслучайная – это невероятностый метод выборки, при котором отбор производится с учетом целей и задач исследования.

Вероятностные выборки в свою очередь имеют несколько типов:

· Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

· Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

· Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина K определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.

· Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т.п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.

· Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.

· Многоступенчатая выборка. Это тип вероятностной выборки, в которой на всех ступенях осуществляется отбор объектов репрезентации, а наблюдение единиц производится на последней такой ступени. Необходимость многоступенчатого отбора вызвана, как правило, отсутствием информации по всей генеральной совокупности о единицах наблюдения, либо желанием оптимизировать затраты на проведение исследования за счёт включения в него только отдельных объектов репрезентации на каждой ступени отбора. При многоступенчатом отборе для организации первой ступени достаточно иметь информацию о распределении ряда интересующих признаков объектов репрезентации на первой ступени. Для организации второй ступени необходима информация только об объектах репрезентации, отобранных на первой ступени. Многоступенчатая выборка в отличие от одноступенчатой выборки предполагает, что для каждой ступени отбираются различные промежуточные объекты репрезентации, соотносящиеся по принципу «матрешки» (например, республика-область-район-микрорайон-квартал-дом-квартира-семья). Многоступенчатая выборка, основанная на отборе естественных единиц (географические регионы, политико-административные единицы, предприятия, учреждения, учебные заведения и пр.), обладает большей экономичностью, чем одноступенчатая. Кроме того, при таком подходе проведение выборочного обследования может быть облегчено сокращением территориальных границ обследования, а также и другими упрощениями. Многоступенчатая выборка, наряду с преимуществами, имеет и недостатки. Так, погрешности, допущенные в процессе организации последующих ступеней, уже никак нельзя откорректировать. Если предположить, например, что первая ступень охватывает неполное количество к тому же неоднородных по отношению друг к другу единиц (относительно цели исследования), то в результате исследования могут возникнуть значительные искажения. При формировании многоступенчатой выборки необходимо прежде всего убедиться, не образовались ли ошибки смещения, которые представляют собой наиболее распространенный вид ошибок в социологическом или экономическом исследовании. При этом следует учесть, что ошибки репрезентативности для многоступенчатой выборки почти невозможно точно определить в отличие от одноступенчатых. При такой выборке усложняется вычисление теоретических ошибок репрезентативности, к тому же значительно возрастает величина ошибок репрезентативности по сравнению с одноступенчатой выборкой. Это неизбежно меняет стратегию отбора единиц наблюдения.

· «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки – с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки, в которых отбор осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д., также имеют несколько типов:

· Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Плюсы: обычно такие выборки репрезентативны, но эта репрезентативность должна обосновываться по результатам исследования, а не по формулам случайной выборки. Минусы: применение данного способа построения выборки возможно при наличии достаточно полной информации о генеральной совокупности.

· Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)

· Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- радио- опросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.

· Маршрутный опрос – часто используется в социологии или этнологии, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.

· Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.