Каковы понимание градуирования шкал и критериев их классификации. Каково понимание количественного способа градации.

 

Градуировка-Градуировка средств измерений, метрологическая операция, при помощи которой средство измерений снабжают шкалой или градуировочной таблицей Отметки шкалы должны с требуемой точностью соответствовать значениям измеряемой величины
Различают три способа градуировки шкал:1)вербальный (словесный)-согласен полностью-согласен-не согласен-полностью не согласен 2)графическийреспондент должен указать место, соответствующее степени проявления признака (в нашем случае – степень согласия);3)числовой выразить совё отношение по шкале от 1 до 10 напримерГрадуиров-устан отнош между ед исслед поср приписыв им опред значений измер св-ва
(Это про индикаторы похоже:Градуиров- установл отнош между ед исследования посредством приписывания им опред значений измер св-ва на основе обобщ знач индикаторов).
Сост показ независ->опред сост завис.
Способы:
словесная-припис знач показ или инд в виде оцен сужд или терминов.Исп в том случае,когда нет числ эталона измерения.Она порожд проблему различ предл градаций
графич-знач индик в виде рис,выраж разл сост показ.Исп при изм целостных качеств сложн об(много элементов, подлежащих оценке)(отнош человека к жилищу)+В кросскульт исслед,где необходимо перев с одн яз на др+измер сост человека, котор трудно выраз в виде частн проявлений(состояние счастья:))
числовая-припис знач инд с помощью общепринятых эталонов измерения(кол-во лет-годы, доход-рубли)Особенность:позвол осущ матем операции,числов ф припис значений важно отделять от представл а рангах и баллах.

 

6. Каковы понимание качественного способа градации и его разновидностей?

Критерии градуировании шкалы:1)по единицам измер,2) по форме приписыв значений1)колич способ и качественный.Колич-Градация имеет установл единицы измерения. Метрический способ градации, который используется в шкале пропорциональных оценок. Именно эксперт устанавливает точку отсчета и применяет при при градуир индикаторы, с помощью которых оценив след параметры:
- физиолог св-ва- возраст, вес,
- соц-эконом св-ва человека и св-ва в условиях его жизнедеятельности(уровень дохода)
- некоторые социальные, регулярные определен действительности-ходить в кино.
Качеств- градация не имеет установл единицы измерения, социолог сам вводит колич оценку отнош между ед исследования. Неметрич способ, который используется во всех шкалах. Кроме пропорциональных оценок. Точка отсчета устанавл самим исследователем.
Индикаторы, с помощью которых оценив пар-ры:
1)соц-псих св-ва человека- дружелюбность
2)состояние сознания человека
3)характер восприятия соц явлений- нравится

 

 

10. Понимание единицы исследования и принципы ее выбора в социологическом исследовании.

Теоретическая единица исследования – это первичный социальный элемент объекта или предмета исследования, подлежащий непосредственному измерению.
Различные виды теоретических единиц исследования:
Простые и сложные единицы исследования (ЕИ)
• Простая ЕИ - Индивид
• Сложная ЕИ – Группа индивидов как целостное социальное образование
Эмпирическая единица исследования – это существующее в исследуемой действительности явление, отождествленное с теоретической единицей исследования.
Эмпирическая единица исследования, представляющая объект или предмет исследования при сборе первичных данных называется ПРЕДМЕТОМ ВЫБОРКИ
Объект и предмет исследования – это те понятия, на основе которых происходит отождествление и отбор эмпирических единиц исследования.
Совокупность отождествленных с теоретическими единицами исследования эмпирических единиц исследования выступает в качестве генеральной совокупности.
Виды отбора единиц исследования.Критерий классификации видов отбора: способ выделения единиц отбора.
Два вида отбора• Сплошной.• Выборочный
1. Сплошной отбор
Под сплошным отбором понимается такой вид отбор эмпирических единиц исследования, в процессе которого все единицы генеральной совокупности подвергаются обследованию для проведения сбора первичных данных.
Ограничения сплошного отбора: практически этот способ реализуем только при малом количестве переменных.
2. Выборочный отбор
Выборочная совокупность - это часть единиц исследования генеральной совокупности, результаты оценки которых относительно структурных характеристик и закономерных взаимосвязей распространяются на всю генеральную совокупность. Единица выборочной совокупности – это эмпирическая единица исследования проектируемой генеральной совокупности, обираемая в выборочную совокупность для непосредственного измерения.

 

11. Понимание генеральной и выборочной совокупности, общая характеристика методов формирования выборочной совокупности.

 

Понимание генеральной и выборочной совокупности, общая характеристика методов формирования выборочной совокупности

Сплошной отбор – в процедуру обследования включаются все единицы генеральной совокупности. Это наиболее точный отбор.

Выборочный отбор – позволяет делать заключение о характере распределения изучаемых признаков генеральной совокупности на основе рассмотрения некоторой ее части (выборочной совокупности).

Генеральная совокупность — вся изучаемая выборочным методом статистическая совокупность объектов и/или явлений общественной жизни (единиц отбора), имеющих общие качественные признаки или количественные переменные.

Выборочная совокупность (выборка) — представительная часть генеральной совокупности. Процесс выборки основан на правомерности выводов о целом на основании изучения его части при условии, что по своей структуре эта часть является микромоделью целого.

Математическая основа выборочного метода — «закон больших чисел» А. Курно: при достаточно большом объеме наблюдаемой серии относительная повторяемость соответствующей ей вероятности очень редко отклоняется больше, чем на заданную малую величину.

Случайная (вероятностная) выборка. Выборка называется случайной, если выполняется два условия. Во-первых, выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой человек или объект в пределах совокупности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка должна быть сформирована так, чтобы любое сочетание из n объектов (где n – просто количество объектов, или случаев в выборке) имело равные возможности быть отобранным для анализа.

Стихийный отбор. Стихийные выборки формируются произвольно и, как правило, независимо от исследователя. Основная особенность стихийных выборок – часто невозможно уточнить, какую генеральную совокупность они представляют.

 

 

12. Вероятностные способы выборки в социологическом исследовании. Принципы их осуществления. Простая случайная выборка: процедурные особенности.

 

Выборочная совокупность обычно формируется таким образом, чтобы при минимуме единиц отбора с определенной степенью вероятности была смоделирована генеральная совокупность с учетом характеристик, достаточно значимых с точки зрения задач исследования. Свойство выборки моделировать эти характеристики называется Репрезентативностью.

Основным принципом Вероятностного способа создания выборки является равенство шансов попадания в нее для всех элементов (индивидов или группы), составляющих генеральную совокупность.

Первой предпосылкой для этого является определение Основы вероятностной выборки – перечня элементов генеральной совокупности, который должен удовлетворять требованиям полноты, точности, адекватности и удобства работы с ним. Основой могут служить алфавитные списки (картотеки) сотрудников упреждения, классные журналы в школе и т. п. Специально создаваемой основой для различных типов исследований может быть Социальная карта региона, города и т. п., в которой систематизируется информация о размещении половозрастнойи социальной структуре, движении населения, об условиях труда и досуга.

По сформированной основе различными процедурами осуществляется а) простая случайная бесповторная выборка и б) простая случайная повторная выборка. Простая случайная бесповторная выборка предполагает отбор единиц анализа наугад из генеральной совокупности, например, из картотеки, в которую включены все сотрудники организации. Или с помощью таблиц случайных чисел отбираются номера из алфавитного списка. При организации бесповторного отбора пропускаются одни и те же числа, попадающиеся повторно. Если же работают по картотеки, то попавшие в выборку карточки не возвращаются в картотеку.

Для определения репрезентативности и объема простой случайной выборки «Рабочая книга социолога» (1988, с. 212) рекомендует следующую таблицу формул:

Способ отбора	Отбор по качественному признаку (для доли)
Средняя ошибка	Предельная ошибка	Объем выборки
Повторный случайный
Способ отбора	Отбор по количественному признаку (для средней)
Средняя ошибка	Предельная ошибка	Объем выборки
Повторный случайный

Обозначения:

M — средняя ошибка выборки

P – доля единиц с данным значением признака

Q=1-P – доля единиц, в которых этот признак отсутствует,

N – объем выборки

— предельная ошибка

Z – числа, определяемые по таблице критических точек стандартного нормального распределения, дисперсия генеральной совокупности

Примечание. При расчете характеристик Бесповоротного случайного отбора, если объем генеральной совокупности значительно превышает объем выборки. В. Г.Гречихин (с. 74) выводит такую формулу расчета объема репрезентативной выборки , то есть объем выборки равен отношению квадрата генеральной дисперсии к квадрату выборочной дисперсии. Исходя из того, что по этой формуле средне квадратическое отношение выборки характеризирует точность измерения, S можно принять за M, то есть среднюю ошибку выборки: M=S. Подставив M Вместо S, получим формулу , которую можно использовать и для определения средней ошибки: при известной дисперсии генеральной совокупности.

Если ввести в эту формулу нормированную переменную T, определяемую по таблице Стьюдента с учетом доверительной вероятности, то получим формулу для расчета предельной ошибки выборки , следовательно, объем выборки .

Дисперсию генеральной совокупности при недостатке информации о ней можно приблизительно рассчитать одним из таких способов:

1. Используя соотношение (V) связи среднеквадратического отношения с вариационным размахом , для , , например, для группы из 500 сотрудников трудоспособного возраста (от 16 до 60 лет) .

2. Средняя дисперсия нескольких пилотажных выборок в массиве генеральной совокупности принимается за дисперсию последней.

3. Для расчетов по качественной характеристике (для доли) можно использовать максимально возможное значение дисперсии , получаемой при равной доле наличия и отсутствия исследуемого признака. В таком случае расчетный объем выборки оказывается несколько завышенным для данного уровня доверительной вероятности.

 

13.Районированная и гнездовая выборка, их сходство и различие, особенности осуществления.

Требования к разделению на типичные районы. Районированный случайный отбор - это такой вид случайного отбора, при котором генеральная совокупность РАЗДЕЛЯЕТСЯ НА ОДНОРОДНЫЕ ЧАСТИ. (Простая случайная выборка есть процесс выборочного отбора, в котором единицы выбираются индивидуально и непосредственно через случайную процедуру, в которой каждая не отобранная единица имеет такую же возможность быть отобранной, как и каждая другая единица при каждом вытягивании (жребии).)Это равносильно ряду случайных выборок из подсовокупностей - ТИПИЧНЫХ РАЙОНОВ. Ограничения районированного случайного отбора -Необходимость предварительного анализа объекта исследования – нужна информация о его параметрах, чтобы расчленить генеральную совокупность на части. Увеличение сложности - надо иметь не только списочный состав единиц генеральной совокупности, но и распределение её по отдельным характеристикам. Требование к разделению на типичные районы:hЕдиницы внутри каждой из частей имеют наибольшее сходство, в то время как единицы из разных районов заметно различаются. hВ качестве признаков расслоения по районам используются только признаки, коррелирующие с исследуемыми характеристиками.

Выборка Кластерная (гнездовая)
- метод извлечения выборки, основанный на предварительном разделении генеральной совокупности на относительно компактные структурные части (кластеры, гнезда).
Главным требованием является более широкая вариация основных изучаемых показателей внутри кластера по сравнению с их вариацией между кластерами [в отличие от выборки стратифицированной, цель которой - выделение страт, в которых вариация основных показателей была бы минимальной]. Гнездовая выборка может осуществляться в несколько этапов.
На первом этапе основа выборки представляет собой полный список кластеров; из этого списка тем или иным способом извлекается выборка кластеров. Далее в исследовании участвуют только выбранные кластеры. Они, в свою очередь, могут обследоваться полностью или выборочно. Если отобранные кластеры обследуются полностью, мы получаем выборку серийную.
Примером серийной выборки является опрос студентов целыми академическими группами, когда на первом этапе отбираются группы, а на втором - опрашиваются все студенты из отобранных групп. Если отобранные кластеры обследуются выборочно, выборка является двухступенчатой или многоступенчатой.
Примером двухступенчатой выборки является исследование населения, на первом этапе которого в качестве кластеров отбираются отдельные населенные пункты; на втором - в каждом из отобранных населенных пунктов извлекается простая случайная выборка его жителей (в качестве основы выборки могут использоваться, например, данные адресного стола).
Для многоступенчатой выборки процесс кластеризации может продолжаться "вглубь", посредством разделения отобранных кластеров на все более мелкие. Если на всех этапах выборка применяются процедуры случайного (простого или стратифицированного) отбора либо сплошное обследование всех объектов, составляющих кластер, выборка называется случайной кластерной.
Существуют две основные стратегии, обеспечивающие при кластерном отборе всем элементам из генеральной совокупности одинаковую вероятность попадания в выборку. Согласно первой из них, кластеры отбирают из списка с равными вероятностями; затем предполагаемый объем выборки делят между выбранными кластерами пропорционально их размеру. При использовании второй стратегии, кластеры отбирают с вероятностями, пропорциональными их размеру, предполагаемый объем выборки делится между отобранными кластерами в равных частях. Главным преимуществом данной выборки является минимизация трудовых и финансовых затрат; недостатком - более высокая ошибка выборки по сравнению с простым или стратифицированным случайным отбором. Ошибка выборки тем выше, чем больше средний размер кластера и, соответственно, меньше число обследуемых кластеров. Кластерный отбор рекомендуется применять: 1) если основа выборки не может быть получена для всей генеральной совокупности, но может быть получена для ее отдельных структурных частей; 2) если простой или расслоенный случайный отбор становится неприемлемо дорогостоящим, например, из-за того, что генеральная совокупность рассеяна по слишком большой территории. В некоторых случаях отбор кластеров производится нестатистическими методами. Например, целевым образом выбираются населенные пункты, в которых проживают интервьюеры. В этом случае выборка не будет случайной (даже если в населенных пунктах производится случайный отбор), и статистическое оценивание ошибки выборки не будет корректным.

 

14.Целенаправленные способы выборки. Квотная выборка, ее достоинства и ограничения, процедура осуществления.

направленный отбор (целенаправленный) – отбор, при котором единицы исследования отбираются по заранее заданным параметрам.
Виды: 1.квотный 2.метод основного массива 3. Стихийный
Квотный- вид направленного отбора, при котором в рамках генеральной совокупности выделяется определённое число единиц исследования, обладающих определённым признаком.
Отличие от случайного: 1) предполагает наличие статистических данных….
2) выборочная совокупность в квотном отборе создаётся теоретически, а не практически(заранее с учётом информации о генеральной совокупности, т.е. не конкретных единиц исследования, а структурных параметров единиц исследования)
3) правильность отбора зависит от деятельности интервьюера
Преимущества: - небольшая по объёму, но точная; - небольшие финансовые затраты.
Недостатки: - надо хорошо знать о структуре генеральной совокупности; - представительность зависит от опыта и честности интервьюера; - трудоёмок поиск людей с нужными параметрами; - можно использовать только ограниченное число основ выборки (больше 4 – трудоёмкость увеличивается).
Как устранить недостатки: - включать элементы случайной выборки (интервьюера лишают свободы поиска единиц исследования); - применять её только на последней ступени отбора, а на предыдущей случайную выборку.
Метод основного массива – такой вид направленного отбора, при котором наблюдению подвергаются группы единиц генеральной совокупности, удельный вес которой превышает чуть больше 50%, что вполне достаточно. Когда часть совокупности, не подвергающаяся наблюдению не может повлиять на конечную выборку.
Стихийный отбор – вид направленного отбора, при котором исследователь имеет дело с максимально доступными единицами измерения, которые которые обладают искомыми признаками.
Виды: - отбор первого встречного (имеет значение время и место); - отбор себе подобных (из своего окружения).
Недостатки: - невозможно построить представительную выборку; - невозможно определить теоретическую ошибку, а только фактическую.
В каких случаях используется: - в пилотажных исследованиях; - для выявления масштаба изменения исследуемых параметров; - исследование интимных сторон жизни людей, когда доля отказа от опроса превышает предельную; - при ограниченных временных и материальных ресурсах (при оперативном исследовании); - когда ничего не известно о границах генеральной совокупности.
Характерно: - ориентированность полученных результатов; - не научная значимость, а практическая.

 

15.Комбинированный тип выборки, его специфика. Сфера применения.

 

Выборка может быть как одно-, так и многоступенчатой. При многоступенчатом отборе на каждой ступени меняется единица отбора. Например, на первой ступени отбираются предприятия, на второй – бригады на тех предприятиях, которые попали в выборку, на третьей – рабочие их бригад, попавших в выборку на второй ступени.

Если в многоступенчатой выборке на различных ступенях применяются различные способы отбора (простого случайного, районированного, серийного или квотного), она называется Комбинированной выборкой. Большинство используемых в современных широкомасштабных исследованиях выборок являются комбинированными.

Например, комбинированная выборка была применена социологами ИСИ АН СССР при формировании выборочной совокупности для изучения индивидуальной производительности труда (выполнение норм выработки) рабочих-сдельщиков. На основе исследования было выявлено два признака (зарплата и стаж) наиболее тесно связанные с показателями производительности труда.

Генеральная совокупность (1100) рабочих была распределена на 5 страт, различающихся уровнем зарплаты. Отбор же в стратах имел случайный характер на основе распределения рабочих по стажу работы по профессии как второго по «весу» признака.

С учетом дисперсии и допустимой предельной ошибки определяется объем выборки по формуле для бесповторной выборки: или , где

, P – выборочная доля;

Q=1-P – доля единиц, в которой признак отсутствует.

Определив по этой формуле общий объем выборки (291 человек) и приняв дисперсию качественного признака (выполнение норм) , доверительную вероятность , предельную ошибку репрезентативности , исследователи задались целью установить объем районированных подвыборок по стратам (в соответствии с зарплатой и стажем).

Построение репрезентативной районированной подвыборки осуществляется на основе принципа пропорциональности представительства в выборке каждой страты: , следовательно, численность подвыборки по каждой страте . Таким образом, были получены подвыборки по зарплате.

; ; ; ;

Для пропорционального построения выборки, отбор по стажу в каждой группе по зарплате следует осуществить по формуле , где

– численность выборки;

– численность каждой страты по стажу в определенной страте по уровню зарплаты.

Когда найдены эти доли (%) для каждой страты по стажу, рассчитывается, сколько единиц наблюдения и с каким стажем должно попасть из каждой страты по зарплате в общую выборочную совокупность. Например, доля для стажа 1-2 года и зарплаты 60-80 рублей оказалась равной 0,6, а для стажа 3-4 года в той же типической группе доля равна 0,4. Отсюда размеры выборки для каждой из этих страт:

;

Аналогичный расчет производится по всем стратам и формируется таблица пропорциональной выборки в абсолютных числах и в процентах. Отбор респондентов согласно их численности осуществляется по принципу случайной выборки.

 

 

16.Понимание ошибки выборки. Её типология. Определение фактической ошибки выборки.

Ошибка - одна из основных характеристик выборки. Ошибка зависит от: степени однородности генеральной совокупности (чем менее однородная, тем больше ошибка), от объема выборочной совокупности (чем больше объем, тем меньше ошибка), от организации отбора единиц исследования (чем четче правила, тем меньше ошибка). Погрешности и ошибки могут возникать пои обработке результатов измерения. Если отклонение не превышает 5%, то выборку можно считать репрезентативной, а ошибки - случайными. Объем выборки рассчитывается по заданной ошибке.
Основные ошибки:
Фактическая - разность между известными характеристиками ген.совокупности и полученными результатами;
Теоретическая - исчисление возможно только для случайного отбора;
Сисетематическая - постоянная воспроизводимая неточность измерения, возникающая при регистрации (из-за эффекта инерции и наведения) и при нарушении правил отбора (в качестве единицы выбирается знакомый).
Наиболее опасный вид - сисетематические ошибки. Возможные источники: неверные статистические данные о параметрах контрольных признаков генеральной совокупности; ошибочная модель выборки; неправильное формирование выборки, т.е. реализация модели.
На правильность Результатов исследования в наибольшей влияют ошибки смещения, которые могут быть вызваны неточным инструментарием и организацией сбора данных, неправильной реализацией модели выборки. Такие ошибки могут появляться на любом этапе исследования.