Гнездовая (серийная) выборка.

Практическая реализация.

Здесь отбираются не люди, а группы. Группы отбираются случайным образом, а внутри них проводится сплошной опрос. Например, в ВУЗе с большим количеством студенческих групп отбор можно проводить путем случайного отбора этих групп и дальнейшего сплошного опроса в этих группах.

Вычисление ошибки выборки.

Формулы для расчета ошибки репрезентативности при гнездовом отборе даны в таблице 15.

Таблица 15.

 Формулы ошибки репрезентативности для стратифицированной выборки.

Предмет  изучения.	Повторный отбор.	Бесповторный отбор.
Среднее значение признака.
Доля признака.

 

Где:

- межгрупповая дисперсия.

r – число групп в выборке.

- групповая средняя.

- общая средняя.

R – число групп в генеральной совокупности.

 - межгрупповая доля.

Ясно, что доверительный интервал при гнездовой выборке будет меньше (выборка точней) при той же надежности чем при случайной, т.к. межгрупповая дисперсия меньше общей дисперсии.

Внутригрупповая дисперсия нам не нужна, т.к. мы опрашиваем все гнездо целиком и поэтому отклонения выборочного показателя от генерального внутри этой группы не имеем. Следовательно, нас должно волновать то, правильно ли мы выбрали сами группы. Поэтому мы и учитываем лишь межгрупповую дисперсию.

Определение объема выборки.

Формулы для вычисления объема выборки – преобразованные формулы ошибки репрезентативности. Они даны в следующей таблице.

Таблица 16.

Формулы для определения объема выборки при гнездовом отборе.

Предмет  изучения.	Повторный отбор.	Бесповторный отбор.
Среднее значение признака.
Доля признака.

 

Плюсы и минусы этого метода.

Главный «козырь» этого типа отбора в том, что он гораздо проще в организационном плане. Действительно, гораздо проще выбрать несколько групп и опросить их целиком, чем бегать за каждым респондентом. Это дает нам выигрыш в средствах и во времени.

Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе.

Пример:

Возьмем опять все ту же генеральную совокупность из таблицы 1 и сделаем из нее гнездовую выборку. Вопрос заключается в том, какие гнезда наиболее подходящие (здесь остается за скобками тот очевидный факт, что респонденты одного гнезда должны быть доступны в единый промежуток времени).

Для ответа на этот вопрос сначала разделим генеральную совокупность по принципу наибольшего сходства (в реальности эти группы нам, конечно же, уже заданы), т.е. в страты попадут люди с максимально близкими доходами. Результаты представлены в таблице 17.

Таблица 17.

 Распределение респондентов по группам.

№ группы.	Респонденты, попавшие  в группу.
1.	A,D,J,L.
2.	F,G,H,I.
3.	B,C,E,K.

 

В выборку попадет какая-либо из этих трех групп целиком. Естественно, что при таком разделении на группы, мы, скорее всего получим плохие результаты, т.к. исключаются “хорошие” выборки. Мы отбираем лишь людей с близкой величиной дохода.

Отсюда следует вывод, что при гнездовом отборе мы должны выбирать не максимально гомогенные, а максимально гетерогенные гнезда, т.к. эти гнезда должны представлять собой генеральную совокупность в миниатюре. Подобное разделение можно видеть в таблице 18.

Таблица 18.

 Распределение респондентов по группам.

№ группы.	Респонденты, попавшие  в группу.
1.	E,C,G,J.
2.	A,H,K,L.
3.	B,F,D,I.

 

Здесь люди сгруппированы так, что их доходы максимально различаются.