Этап 4. Сбор и обработка первичной социологической информации.

Получаемую входе конкретного социологического исследования информацию можно разделить на два блока.

Объективная информация— это информация, собранная по статистической отчетности за прошлые временные интервалы, показатели оценок реальных процессов деятельности исследуемого объекта и его состояния на момент исследования, изучение влияний.

Субъективная информация— информация, оценивающая мнения респондентов о предмете исследования, их установки, ценностные ориентации.

Техника сбора информации по каждому блоку имеет свою специфику. Если для первого блока это, в основном, анализ статистической отчетности и документов, то для второго—опрос и наблюдение по сконструированным процедурам.

Остановимся подробнее на технике сбора информации по второму блоку.

Во втором блоке выделяются две группы процедур: процедуры для исследования индивидов и процедуры исследования групп.

Многие наши знания и суждения в очень большой степени основаны на выборочных данных. Это справедливо как для повседневной жизни, так и для научных исследований. Чтобы определить состав крови конкретного человека, вовсе не обязательно выкачивать из него всю кровь, достаточно взять несколько капель. Это, правда, относится к однородным объектам (вода, воздух и т.п.). К сожалению, объекты исследования социологов (и не только социологов) не обладают этим свойством. Поэтому социологи используют математические методы выборочного исследования, которое определим как учение о вероятностной оценке данных, получаемых в результате выборочного статистического наблюдения или эксперимента. Основные преимущества выборочного метода по сравнению со сплошным обследованием—снижение трудозатрат и стоимости; сокращение времени обследования; большая достоверность; шире сфера применения.

Выборочные обследования можно условно разделить на два вида:
1) описательные; 2) аналитические.

Цель описательного обследования состоит в том, чтобы получить сведения о некоторых больших группах, например, переписи населения. При аналитическом обследовании сравниваются различные подгруппы выборочной совокупности для того, чтобы установить, существуют ли между ними такие различия, которые позволили бы принять или отвергнуть выдвинутые гипотезы. Четкой границы между двумя этими видами выборочного метода провести нельзя. Полученные данные часто пригодны для обеих целей.

Введем некоторые определения.

Генеральная совокупность N (иногда употребляют термин «обследуемая совокупность»)— множество всех элементов, которые, согласно выдвинутым гипотезам, являются предметом исследования.

Выборка (или «изучаемая совокупность»)— подмножество элементов, которые избираются для эмпирического обследования (анкетного опроса, интервьюирования и т.д.)

Единицы отбора (единицы наблюдения— J)—множество частей, составляющих генеральную совокупность. Единицы отбора не должны перекрывать друг друга.

Полный сбор данных охватывает генеральную совокупность, частичный—выборку.

Выборочные методы— технология для определения выборки.

Репрезентативность выборки— характеристика выборки, при которой она представляет собой выдержанную по масштабу уменьшенную модель генеральной совокупности.

Погрешности выборки— отклонения между характеристиками генеральной совокупности и выборки.

Планирование эмпирического исследования. Планируя эмпирическое исследование, на этапе расчета выборочной совокупности следует обратить внимание на следующие проблемы:

1. Надо соотносить все расчеты с целью и задачами исследования. Все собираемые данные должны соответствовать цели исследования, но и никакие важные данные нельзя упустить;

2. Надо определить желательную степень точности результаты (погрешность выборки).

Расчет выборки. При расчете выборки учитываются определенные свойства единиц совокупности, которые называются характеристиками или просто признаками генеральной совокупности.

Каждый честный исследователь, применяющий методы выборочного статистического наблюдения, всегда стремится к тому, чтобы повысить точность результатов своей работы, т. е. уменьшить случайную ошибку выборки и, таким образом, иметь возможность с большей вероятностью указать меньшие пределы, в которых может находится неизвестная характеристика (так называемый доверительный интервал). Современная методика выборочного статистического наблюдения располагает для этого рядом средств. Самое важное из них—расслоение, или стратификация, генеральной совокупности перед отбором из нее единиц наблюдения. Слои (страты) создаются таким образом, чтобы они представляли собой однородные по какому-либо признаку группы единиц со случайной вариацией значений этого признака. Тем самым исследователь уменьшает погрешность и делает результаты своего исследования более репрезентативными.

Другой способ—организация серийного или «гнездового» отбора. В этом случае легче организовать отбор и изучение нескольких десятков серий или групп единиц, чем сотен отдельных единиц. Но организационные выгоды могут быть перекрыты потерей точности полученных результатов, так как в отобранных сериях может проявиться внутригрупповая корреляция и тогда ошибка серийного отбора может оказаться больше ошибки простой случайности выборки. Вопросы организации выборочного наблюдения и статистическая обработка полученных результатов тесно связаны друг с другом, а также с пониманием сущности реальных внутренних процессов в изучаемых явлениях. Для успешной работы на данном этапе исследователь должен владеть основами теории вероятности и математической статистики (средние значения, средние квадратичные отклонения, нормальное, биноминальное и полиноминальное распределения, доверительные границы, линейная регрессия, дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ).

Типы выборок. Рассмотрим теперь основные типы выборок: 1) простой случайный отбор; 2) районированный (типический) случайный отбор; 3) систематический отбор.

На практике простую случайную выборку получают отбирая последовательно единицу за единицей. Единицы в генеральной совокупности нумеруются числами от 1 до N, затем выбирается последовательность п случайных чисел, заключенных между 1 и N. Эту последовательность можно выбирать либо пользуясь таблицей случайных чисел, либо с помощью барабана с пронумерованными карточками. В этом случае равную вероятность быть отобранным имеют все С возможных выборок.

Отбор может быть как бесповторным, так и повторным, т. е. карточки либо не возвращаются в барабан, либо возвращаются. При использовании таблицы случайных чисел вычеркиваются или оставляются отобранные числа. Чаще пользуются бесповторным отборам, например, при телефонных, почтовых опросах и т. п. Отобрав для работы какой-либо тип выборки, мы должны оценить стандартные ошибки по выборке. Эта процедура преследует три цели:

1. Сравнение точности, которую дает принятая для работы выборка, с точностью других способов отбора.

2. Оценка объема выборки, необходимого для данного исследования.

3. Оценка точности, которой возможно достигнуть в проводимом исследовании.

Следующий шаг—определение объема выборки. Здесь, в первую очередь, следует сформулировать ряд требований к выборке. Данные требования вытекают из разработанных гипотез и ожидаемых конечных результатов. Это—определение желаемой доверительной вероятности (как правило, 0,95, реже 0,99), способ отбора и некоторые другие. Если мы хотим дифференцировать выводы исследования по некоторым подгруппам выборки, то желательные доверительные вероятности должны быть заданы для каждой подгруппы.

На этом этапе важно также сопоставить полученное значение n с ресурсами, выделенными для проведения данного социологического исследования (тираж анкет или интервью, необходимое количество анкетеров, транспортные расходы и т.д.).

Районированный (типический) случайный отбор. Основой этого способа выборки является деление изучаемой генеральной совокупности на типические группы с целью сокращения вариации признака и выделения типов явлений. При районировании генеральная совокупность (N) сначала подразделяется на подсовокупности, состоящие соответственно из Ni... N,... nm единиц. Они не содержат общих единиц и исчерпывают всю генеральную совокупность:

N = Ni + … + Ni + … + Nm

Такие подсовокупности называются слоями. Поэтому этот вид отбора иногда называют расслоенным случайным отбором. Районированный отбор применяется в случаях: необходимости получения с определенной точностью данных о подгруппах выборочной совокупности; наличия в каких-либо регионах исполнителей, когда разбиение на подгруппы диктуется задачами исследования; неоднородности генеральной совокупности, требующей разбивки ее над подгруппы.

Систематический отбор. Предположим, что все N единиц генеральной совокупности пронумерованы от 1 до N в некотором порядке. Для получения выборки объемом в n единиц сначала случайным образом отбирается какая-либо из первых k единиц совокупности, а после этого—каждая k-я единица.

Например, если k = 10 и первой извлеченной оказалась единица с номером 7, то следующими будут отобраны единицы с номерами 17, 27, 37, 47 и т.д. Извлечение первой единицы определяет всю выборку. Такая выборка называется систематической выборкой каждой k-w единицы.

Преимущества этого способа отбора:

1. Доступность выбора единиц наблюдения и сохранения правил отбора. Экономия времени.

2. Большая точность по сравнению со случайным отбором. При этом способе происходит как бы автоматическое расслоение совокупности, но систематическая выборка распределена по генеральной совокупности более равномерно, что делает ее часто более точной, чем районированная.

Приложение № 3 составлено по: Социология молодежи. Учебное пособие / Под ред. В.Т. Лисовского. СПб., 1996. С. 434-445.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ № 4

ПРИМЕРНАЯ МОДЕЛЬ АНКЕТЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ