Что такое ошибка выборки социология

Выборочный метод
в соц. исс. Основные понятия выборочного
метода. Этапы формирования выб. сов-сти.

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

Репрезентативность
–
это св-во выборочной сов-ти быть моделью
генеральной сов-ти, т.е. воспроизвести
структуру генер. сов-ти по значимым
признакам.

Генеральная
совокупность
– это сов-ть всех единиц объекта исс.
относит. которых делаются выводы в исс.
Пример: человечество, население страны,
факультет и т.д. Любое выборочное
исследование имеет своей целью получить
достоверные выводы, относящиеся именно
к генеральной совокупности.

Выборочная
сов-ть
— это часть соц. объектов ген. сов-ти,
выступающих в кач-ве непоср. объектов
изучения в соц. исс.

Единицы
отбора
– это элементы ген. сов-ти, отбираемые
на каждой ступени выборки.

Единица
наблюдения
– это элементы сформированной выборочной
сов-ти, подвергающиеся непоср-му изучению
в иссл-ии.

Критериями
для выборки
могут быть: социально-профессиональный
состав, поло-возрастной, имущественный,
национальный состав.

В
целом все методы
делятся на сплошные
и выборочные.
СМ- охват всех без исключения объектов
исс. (перепись населения) Наиболее часто
исп. несплошные методы – монография,
метод основного массива, выборочный
метод. Тип и способ выборки прямо зависит
от целей исс. и его гипотез. Наиболее
строгие требования предъявляются к
выборкам аналитико-экспериментальных
и описательных исс., наименее строгие
– к исс. по разведывательному плану. В
этом случае отбор “единиц наблюдения”
на объекте подчиняется довольно простым
правилам: следует выделять полярные
группы по существу для анализа критериев.
Численность таких несистематичных
выборок строго не определяется. Все
зависит от состояния полученной инф.
Наблюдение или опрос в таком исс.
продолжается до тех пор, пока не
обнаружится, что полученная инф.,
достаточно разнообразна для формулировки
гипотез. Следовательно, состав и объем
выборки заранее не фиксируется, а
устанавливается опытным путем по мере
развития исс. В исс. описательного плана
выборка, напротив, д/б строго
репрезентативной.

Преимущества ВМ:

1. меньшая стоимость,
затраты на получение данных небольшой
части меньше, чем при СИ;

2. короче сроки,
данные можно собрать и обобщить быстрее;

3. шире образ
применения;

4. большая
достоверность.

Гл. особенности
выб. сов-ти закл. в том, что:

1. выборочная сов-ть
непосредственно изучается в исс.;

2. выб. сов-ть
строится из тех элементов, что и ген.
сов-ть, представляя собой ее часть.

Этапы формирования
выборки:

1. Выбор параметров
   в соответствии с целями и задачами исс.
   (пол, возраст, образование, мат. положение
   и т.д.)

2. Устанавливается
   — располагает ли исс-ль или может
   располагать инф. о распределении этих
   характеристик ген. сов-сти.

3. В зав-сти от ответа
   на пункт (2) опред-ся тип выборки на
   последующие ступени отбора.

4. Опред-ся объем
   выборки, взвешивая факторы на увеличение
   объема и его уменьшение.

5. Опред-ся возможность
   районирования выборки на 1-ой ступени
   многоступенчатого отбора.

6. Опред-ся кол-во
   ступеней выборки, объекты отбора на
   каждой ступени (ед-ца отбора), объем и
   тип выборки на каждой ступени с учетом
   общего объема.

7. Оценивается основа
   выборки, ее качество, полнота, отсутствия
   дублирования и т.д.

Пример: отношение
пенсионеров Самары к размеру пенсии.
Ген. сов-ть- 250000 ч-к.

• Размер пенсии

• Если обладаем
  инц-цией о том , сколько ч-к получают
  какцю пенсию, тогда исп-ем квотную
  выборку, если нет , то применяем др.
  выборку.

• Определяем объем
  выб. сов-ти=1000 ч-к

• Определяем
  возможность районир-я

• Применить случайную
  или механическую выборку на 2 ой ступени

• Выбираем ЖЭУ, где
  потом берем список.

Определение
объема выборочной совокупности.

Важнейшей задачей
социолога, предпринимающего исс.,
является определение выборки, то есть
ответ на вопрос, сколько нужно опросить.

Для определения
объема выборки существуют статистические
формулы, которыми мало кто пользуется.
Как правило, объем выборки колеблется
в диапазоне 400-1200 человек. Минимальные
границы обусловлены тем, что, как
утверждает статистика, результаты,
полученные на меньших объемах,
статистически незначимы, т.е. не имеют
права называться закономерностью.
Верхний предел обусловлен тем
обстоятельством, что, как доказала
Элизабет Ноэль в своей книге «Массовые
опросы» после опроса 1000-1200 человек
начинает идти повторяющаяся инф.

Соц-гу н/ж знать,
что в массовом сознании эта идея выборки
плохо входит в голову. Выборочным опросам
не доверяют. Выбор конкретной величины
выборки в рамках этих пределов зависит
от нескольких факторов.

Факторы, работающие
на увеличение объема выборки.

1. Необходимо брать
   как можно больший объем выб. сов. если
   ген. сов. разнородна, т.е. чем разнородней
   сов., тем при прочих равных условиях
   нужно брать больший объем выборки.

2. Дробность
   предполагаемого анализа полученной
   инф.

Отношение к
правительству

V=500
(300 женщин, 200 мужчин)

Опытным путем
установлено, что, если в клеточке
аналитической таблицы оказывается
меньше 10 человек, то эти цифры статистически
незначимы и значит, что дробный анализ
социолог сделать не может. Чем более
дробным соц-г хочет сделать свой
последующий анализ, т.е. анализировать
не по одному признаку, а по нескольким,
да еще связанным друг с другом, тем при
прочих равных условиях он должен брать
больший объем выборки.

1. Финансовые и
   организационные возможности.

2. Факторы, работающие
   на уменьшение выборки

3. Однородность
   генеральной совокупности

4. Малая дробность

5. Отсутствие
   возможностей.

Ошибки выборки, их классификация.

Репрезентативность
– это свойство выб. сов. воспроизводить
структуру ген. сов. по важным критериям,
признакам. Ошибками выборки называют
отклонение структуры выборки от структуры
соответствующей ген. сов. Существуют
два типа ошибок, которые необходимо
учитывать при использовании выборочного
метода и организации выборок: случайные
(СО) и систематические (СИО).

СО.
Ошибки репрезентативности, или
статистичечкой погрешности, присущие
самому выб. методу. Они, как правило,
задаются исс-ем изначально, в зависимости,
от требуемой надежности результатов
исс. Исс. повышенной надежности допускают
ошибки до 3%, обычной – от 3 до 10%,
ориентировочные – от 20-40%, грубое исс.
выше. Как правило, достаточно точные
исс.: в политике — рейтинг, электоральное
поведение; маркетинговые ислл-я (в
области рынка) — запросы потребителей,
спрос (размеры). Т.е. достаточно точные
исс. проводятся там, где по итогам исс.
принимаются конкретные упр. решения. К
источникам этих ошибок можно отнести
следующие:

1. замена намеченных
по плану выборки единиц наблюдения
другими, более доступными, которые,
однако, оказываются неполноценными с
точки зрения выработанного плана
выборки. Такого рода ошибки могут
происходить при использовании недостаточно
квалифицированных кадров анкетеров и
интервьюеров. Например, опрос намечено
проводить в каждой десятой квартире
жилого массива, номера которых определены
процедурой систематического отбора.
Никого не застав в части выбранных
квартир, интервьюер иногда обращается
в соседнюю квартиру и берет интервью.
В итоге в выборке может оказаться
значительный перевес пенсионеров,
больших семей и могут быть слабо
представлены одинокие лица и малочисленные
семьи. Ошибки этого типа (ошибки
подстановки) м/б предотвращены выборочным
контролем за деятельностью анкетеров
и интервьюеров и качеством собранной
ими инф. Они могут привести к серьезным
смещениям в выборке.

2. неполный охват
выб. сов., т. е. неполучение инф. от части
единиц наблюдения, включенных в выборку
(например, недополучение почтовых анкет,
не полностью заполненные анкеты). Эти
ошибки устанавливаются путем сравнения
реально сформированной выборки с ее
разработанным планом. Ошибки подобного
рода “снимаются” так называемой
процедурой “корректировки” выборки,
т. е. организацией дополнительного сбора
недостающей инф.

Наряду
со случайными возможны ошибки
систематического
характера.
Они зависят от организации выборочного
обследования. Это разнообразные смещения
выборки
в сторону одного из полюсов выборочного
параметра.Смещение выборки – всякое
значительное отклонение выборки от
ген. сов. Источником смещения выступают
возможные ошибки выборки.

СИО.
Неадекватное воспроизведение в выборке
генеральных распределений м/б вызвано
причинами, носящими неслучайный
(вероятностный) характер, такие ошибки
называют СИО. Они приводят к искажению
в выборке характера генерального
распределения: либо к резкому завышению,
либо к резкому занижению значений
характеристик генеральной совокупности.
СИО могут обесценить результаты всего
исс. Эти ошибки характеризуют квалификацию
исс-ля. Основными источниками СИО м/б:

а) неадекватность
сформированной выборки задачам исс.;

б) незнание
характера распределений в ген. сов. и
выбор процедур отбора, которые могут
исказить эти распределения, например,
нарушение необходимой для репрезентативной
выборки пропорциональности в
представительстве различного типа
элементов ген. Сов. (если последняя
статистически неоднородна) вследствие
отсутствия необходимой информации;

в) сознательный
отбор наиболее удобных и “выигрышных”
для решения задач исс. элементов ген.
сов., которые, однако, не представляют
ее в целом (например, отбор только
передовых предприятий, совхозов и т.
п.).

г) ремонт выборки
— это процедура исправления СИО
(довыборка).

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Как мы уже знаем, репрезентативность — свойство выборочной совокупности представлять характеристику генеральной. Если совпадения нет, говорят об ошибке репрезентативности — мере отклонения статистической структуры выборки от структуры соответствующей генеральной совокупности. Предположим, что средний ежемесячный семейный доход пенсионеров в генеральной совокупности составляет 2 тыс. руб., а в выборочной — 6 тыс. руб. Это означает, что социолог опрашивал только зажиточную часть пенсионеров, а в его исследование вкралась ошибка репрезентативности. Иными словами, ошибкой репрезентативности называется расхождение между двумя совокупностями — генеральной, на которую направлен теоретический интерес социолога и представление о свойствах которой он хочет получить в конечном итоге, и выборочной, на которую направлен практический интерес социолога, которая выступает одновременно как объект обследования и средство получения информации о генеральной совокупности.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечественной литературе можно встретить другой — «ошибка выборки». Иногда они употребляются как синонимы, а иногда «ошибка выборки» используется вместо «ошибки репрезентативности» как количественно более точное понятие.

Ошибка выборки — отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.

На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. В социологии при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, результаты предшествующих опросов. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Сравнение средних генеральной и выборочной совокупностей, на основе этого определение ошибки выборки и ее уменьшение называется контролированием репрезентативности. Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, такой способ контроля называется апостериорным, т.е. осуществляемым после опыта.

В опросах Института Дж. Гэллапа репрезентативность контролируется по имеющимся в национальных переписях данным о распределении населения по полу, возрасту, образованию, доходу, профессии, расовой принадлежности, месту проживания, величине населенного пункта. Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) использует для подобных целей такие показатели, как пол, возраст, образование, тип поселения, семейное положение, сфера занятости, должностной статус респондента, которые заимствуются в Государственном комитете по статистике РФ. В том и другом случае генеральная совокупность известна. Ошибку выборки невозможно установить, если неизвестны значения переменной в выборочной и генеральной совокупностях.

Специалисты ВЦИОМ обеспечивают при анализе данных тщательный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста. Объясняется это тем, что женщины и люди с высшим образованием больше времени проводят дома и легче идут на контакт с интервьюером, т.е. являются легко достижимой группой по сравнению с мужчинами и людьми «необразованными»35.

Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формирования выборки и размером выборки.

Ошибки выборки подразделяются на два типа — случайные и систематические. Случайная ошибка — это вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. К случайным ошибкам относят статистические погрешности, присущие самому выборочному методу. Они уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности.

Второй тип ошибок выборки — систематические ошибки. Если социолог решил узнать мнение всех жителей города о проводимой местными органами власти социальной политике, а опросил только тех, у кого есть телефон, то возникает предумышленное смещение выборки в пользу зажиточных слоев, т.е. систематическая ошибка.

Таким образом, систематические ошибки — результат деятельности самого исследователя. Они наиболее опасны, поскольку приводят к довольно значительным смещениям результатов исследования. Систематические ошибки считаются страшнее случайных еще и потому, что они не поддаются контролю и измерению.

Они возникают, когда, например:

1. выборка не соответствует задачам исследования (социолог решил изучить только работающих пенсионеров, а опросил всех подряд);
2. налицо незнание характера генеральной совокупности (социолог думал, что 70% всех пенсионеров не работает, а оказалось, что не работает только 10%);
3. отбираются только «выигрышные» элементы генеральной совокупности (например, только обеспеченные пенсионеры).

Внимание! В отличие от случайных ошибок систематические ошибки при возрастании объема выборки не уменьшаются.

Обобщив все случаи, когда происходят систематические ошибки, методисты составили их реестр. Они полагают, что источником неконтролируемых перекосов в распределении выборочных наблюдений могут быть следующие факторы:

• нарушены методические и методологические правила проведения социологического исследования;
• выбраны неадекватные способы формирования выборочной совокупности, методы сбора и расчета данных;
• произошла замена требуемых единиц наблюдения другими, более доступными;
• отмечен неполный охват выборочной совокупности (недополучение анкет, неполное их заполнение, труднодоступность единиц наблюдения).

Намеренные ошибки социолог допускает редко. Чаще ошибки возникают из-за того, что социологу плохо известна структура генеральной совокупности: распределение людей по возрасту, профессии, доходам и т.д.

Систематические ошибки легче предупредить (по сравнению со случайными), но их очень трудно устранить. Предупреждать систематические ошибки, точно предвидя их источники, лучше всего заранее — в самом начале исследования.

Вот некоторые способы избежать ошибок выборки:

• каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку;
• отбор желательно производить из однородных совокупностей;
• надо знать характеристики генеральной совокупности;
• при составлении выборочной совокупности надо учитывать случайные и систематические ошибки.

Если выборочная совокупность (или просто выборка) составлена правильно, то социолог получает надежные результаты, харастеризующие всю генеральную совокупность. Если она составлена неправильно, то ошибка, возникшая на этапе составления выборки, на каждом следующем этапе проведения социологического исследования приумножается и достигает в конечном счете такой величины, которая перевешивает ценность проведенного исследования. Говорят, что от такого исследования больше вреда, нежели пользы.

Подобные ошибки могут произойти только с выборочной совокупностыо. Чтобы избежать или уменьшить вероятность ошибки, самый простой способ — увеличивать размеры выборки (в идеале до объема генеральной: когда обе совокупности совпадут, ошибка выборки вообще исчезнет). Экономически такой метод невозможен. Остается другой путь — совершенствовать математические методы составления выборки. Они то и применяются на практике. Таков первый канал проникновения в социологию математики. Второй канал — математическая обработка данных.

Особенно важной проблема ошибок становится в маркетинговых исследованиях, где используются не очень большие выборки. Обычно они составляют несколько сотен, реже — тысячу респондентов. Здесь исходным пунктом расчета выборки выступает вопрос об определении размеров выборочной совокупности. Численность выборочной совокупности зависит от двух факторов:

1. стоимости сбора информации,
2. стремления к определенной степени статистической достоверности результатов, которую надеется получить исследователь.

Конечно, даже не искушенные в статистике и социологии люди интуитивно понимают, что чем больше размеры выборки, т.е. чем ближе они к размерам генеральной совокупности в целом, тем более надежны и достоверны полученные данные. Однако выше мы уже говорили о практической невозможности сплошных опросов в тех случаях, когда они проводятся на объектах, численность которых превышает десятки, сотни тысяч и даже миллионы. Понятно, что стоимость сбора информации (включающая оплату тиражирования инструментария, труда анкетеров, полевых менеджеров и операторов по компьютерному вводу) зависит от той суммы, которую готов выделить заказчик, и слабо зависит от исследователей. Что же касается второго фактора, то мы остановимся на нем чуть подробнее.

Итак, чем больше величина выборки, тем меньше возможная ошибка. Хотя необходимо отметить, что при желании увеличить точность вдвое вам придется увеличить выборку не в два, а в четыре раза. Например, чтобы сделать в два раза более точной оценку данных, полученных путем опроса 400 человек, вам потребуется опросить не 800, а 1600 человек. Впрочем, вряд ли маркетинговое исследование испытывает нужду в стопроцентной точности. Если пивовару необходимо узнать, какая часть потребителей пива предпочитает именно его марку, а не сорт его конкурента, — 60% или 40%, то на его планы никак не повлияет разница между 57%, 60 или 63%.

Ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отдельными единицами внутри генеральной совокупности, которую мы исследуем. Например, если нам нужно узнать, какое количество пива потребляется, то мы обнаружим, что внутри нашей генеральной совокупности нормы потребления у различных людей существенно различаются (гетерогенная генеральная совокупность). В другом случае мы будем изучать потребление хлеба и установим, что у разных людей оно различается гораздо менее существенно {гомогенная генеральная совокупность). Чем больше различия (или гетерогенность) внутри генеральной совокупности, тем больше величина возможной ошибки выборки. Указанная закономерность лишь подтверждает то, что нам подсказывает простой здравый смысл. Таким образом, как справедливо утверждает В. Ядов, «численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы».

Определение объема выборки зависит также от уровня доверительного интервала допустимой статистической ошибки. Здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, которые связаны с природой любых статистических погрешностей. В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5%-ной ошибки:
Это означает,что если вы, опросив, предположим, 400 человек в районном городе, где численность взрослого платежеспособного населения составляет 100 тыс. человек, выявили, что 33% опрошенных покупателей предпочитают продукцию местного мясокомбината, то с 95%-ной вероятностью можете утверждать, что постоянными покупателями этой продукции являются 33+5% (т.е. от 28 до 38%) жителей этого города.

Можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки.

Такая выборка называется репрезентативной. В редких случаях, например, при переписи населения численность выборки может совпадать с численностью генеральной совокупности, но никогда не может превышать её численности.

Данный метод основан на применении закона больших чисел и других законах статистики и теории вероятностей. Исследование только элементов выборочной совокупности, а не всей генеральной совокупности позволяет существенно сократить расход времени и ресурсов на проведение исследования.

В социологии этот метод применяется для исследования социальных групп, обычно, большой численности.

Характеристики метода

Основными характеристиками метода служат: объем выборки, ошибка выборки, точность, достоверность результатов.

Перед проведением выборочного наблюдения необходимо определить объём будущей выборочной совокупности. Выбор объёма осуществляют, задаваясь точностью результатов наблюдения (предельной ошибкой выборки t) и их достоверностью (доверительной вероятностью Р или коэффициентом доверия).

Ошибка выборки или ошибка репрезентативности представляет собой разность соответствующих характеристик выборочной и генеральной совокупностей.

Заранее ошибка выборки неизвестна, так как неизвестны конкретные элементы, попадающие в выборочную совокупность. С ошибкой выборки связан коэффициент доверия он зависит от вероятности с которой гарантируется предельная ошибка выборки (доверительной вероятности). Величину доверительной вероятности обычно назначают одной из следующих: 0,683; 0,95; 0,99; 0,997.

Предельная ошибка выборки определяет предельные значения генеральной средней (доли), образующие доверительный интервал.

Предельная ошибка выборки характеризует точность результатов наблюдения, а доверительная вероятность – их достоверность.

Виды выборок

Случайная выборка. Интервьюирование или анкетирование производится в произвольном, случайном порядке, в точке опроса.

Вероятностная выборка. Опрос производится исходя из обоснованного предположения, что выборка опрашиваемых в данном месте и в данное время отражает характеристики генеральной совокупности.

Разновидностью вероятностной выборки является гнездовой метод, когда случайным образом выделяются «гнезда» в генеральной совокупности. Затем эти «гнезда» подвергаются сплошному опросу.

Целевая выборка. Такая выборка формируется по заранее отобранным признакам генеральной совокупности.

Примерами таких выборок служат выборки для выяснения отношения населения к тому или иному вопросу или человеку. В этом случае критериями могут быть: численность половозрастных категорий, известная дифференциация населения по доходам и т.д.

ВЫБОРКИ ОШИБКА

Авторы статьи — А.М. Степанов, социолог отдела аналитических и социологических исследований, М.В. Иванов, начальник отдела аналитических и социологических исследований МАУ «ИРСИ».

Параметры расчета выборочной совокупности

Вне
зависимости от метода расчета выборки нужно помнить о ключевых параметрах,
влияющих на объем выборочной совокупности. Таких параметров мы выделим три –
это общий объём, однородность и абсолютная
ошибка.

Общий
объем генеральной совокупности. Чем больше изучаемая генеральная
совокупность, тем больший объем выборки нам может понадобиться для
репрезентативного исследования. Однако это утверждение касается лишь определенного
числового диапазона! Увеличение выборки идет не пропорционально увеличению
генеральной совокупности. Ведь если речь пойдет о генеральной совокупности как о
малочисленной величине, исчисляемой десятками и сотнями единиц, то
целесообразно предположить, что чем больше будет объем выборки, тем точнее
данные. В идеале можно и нужно стремиться, чтобы в таком случае выборка
составляла не менее 50%, а то и 2/3 изучаемой генеральной совокупности. Если же
(а чаще всего это так и есть) мы имеем дело с генеральными совокупностями,
исчисляемыми десятками, сотнями тысяч и миллионами (например, население
крупного города, региона, страны), то, конечно же, мы не будем опрашивать ни
50%, ни 25%, ни 10%. Нам понадобится значительно меньшее число участников
опроса (респондентов). Стоит отметить, что при сравнении выборки при объеме
генеральной совокупности в 100 тысяч и 1 миллион человек, разница в объеме
выборки может составить всего несколько десятков респондентов (см. таблицу).

+ В этих случаях достаточным
будет более 50% от объема выборки.

Источник: Мангейм
Дж.Б., Рич Р.К. Политология:
Методы исследования. – М., 1997. С.517.

Однородность генеральной совокупности.
В данном случае речь идёт об однородности признаков у единиц генеральной
совокупности. То есть чем более схожи между собой единицы генеральной
совокупности, тем меньше потребуется объем выборки для представления
репрезентативных результатов исследования. Причем под однородностью
рассматриваемых признаков мы можем понимать и социально-демографические
характеристики (пол, возраст, уровень образования, район проживания, социальное
положение), ценностные и социально-политические ориентации, культурно-языковые
различия, материальный достаток и т.д.

Размер ошибки (погрешности) выборки. Задачи
и характер исследования определяют допустимый размер погрешности полученных
данных. Самым оптимальным и часто используемым вариантом при расчете выборки
является ошибка в 5%, она позволяет получить данные с высокой степенью
репрезентативности и при этом не затратить много ресурсов на опрос излишнего
числа респондентов. Для прикладного
исследования нормальной будет выборка с ошибкой 4–5%. Ошибка выборки,
рассчитываемой ВЦИОМ, ФОМ (для федеральных исследований),
находится на уровне не ниже 2,5%. Стандартные
выборки МАУ ИРСИ по г. Ярославлю
обеспечивает ошибку выборки в диапазоне от 3,6
до 4,8%. Если говорить простым языком о том, что собой представляет ошибка
выборки в 5%, то можно представить, что в случае проведения 100 одинаковых
исследований по одной и той же теме и с одинаковым объемом выборки в 95 случаях
из 100 результаты исследования будут совпадать с мнением всей генеральной
совокупности. Однако в определенных случаях требуется снижение ошибки выборки,
которое чаще всего производится посредством наращивания объема выборочной
совокупности.

В
зависимости от имеющихся ресурсов и задач исследования для формирования выборки
существует несколько способов. В первую очередь нужно понимать, что отбор единиц
в выборочную совокупность может происходить как случайным образом, так и
неслучайным. Случайной или вероятностной выборкой можно назвать
только ту выборочную совокупность, в которой соблюдается принцип равной
вероятности для каждой единицы генеральной совокупности попасть в выборку.
Такой способ формирования выборки наиболее актуален для небольшого объема
генеральной совокупности, поскольку при изучении больших групп принцип равной
вероятности для всех элементов генеральной совокупности соблюсти крайне
затруднительно или нецелесообразно, с точки зрения высоких затрат ресурсов.
Для  соблюдения принципа равной
вероятности случайной выборки зачастую используют механический отбор, такой
отбор возможен только при наличии полного списка единиц генеральной
совокупности, которые можно упорядочить по определенному признаку. В рамках
механического отбора из списка выбирается случайным образом первый элемент,
который служит отправной точкой, и каждый последующий выбирается через
определенный шаг. Размер шага определяется частным размера генеральной
совокупности и размера предполагаемой выборки K(шаг) = N(генеральная совокупность)/n(выборочная совокупность).

Другим
способом для соблюдения принципа случайности в выборке может быть стратифицированный (районированный) отбор.
Данный метод полезен в случае неоднородной генеральной совокупности и
подразумевает разделение единиц генеральной совокупности, на более мелкие
группы по определенным признакам. Внутри каждой выделенной группы производится
отбор единиц в выборочную совокупность случайным образом или при помощи
механического отбора. Наиболее корректно использовать этот метод в том случае,
когда в результате разделения на группы по выбранным признакам внутри каждой
группы образуется небольшое количество единиц, или когда существует полный
список единиц каждой выделенной группы, что позволяет в дальнейшем отборе соблюсти
принцип равной возможности для каждой единицы попасть в выборку.

Кластерный (гнездовой) отбор
является еще одним методом при формировании случайной выборки, в рамках данного
метода производиться случайным образом отбор целых групп (кластеров) из генеральной
совокупности. Впоследствии производится отбор единиц из кластеров в выборочную
совокупность, в зависимости от объема кластера это могут быть как и все единицы
кластера, так и часть из них, отобранная случайным образом. Например, в случае
отбора по территориальному признаку кластером могут служить населенные пункты,
отобранные в случайном порядке. В зависимости от количества населения
производится опрос всех жителей или только жителей, отобранных случайным
образом. При наличии полного списка единиц в каждом кластере возможен отбор
единиц с применением механического отбора. 

В
исследованиях, где в качестве генеральной совокупности выступают тысячи или
даже миллионы людей, наиболее удобно использовать выборки с неслучайным
отбором, где отбор производится по заранее заготовленной схеме или стихийным
образом. Стихийная выборка подразумевает опрос по принципу «всех подряд» из
наиболее доступных респондентов. Здесь, как правило, производится опрос
наиболее удобных для интервьюера респондентов. Зачастую стихийная выборка
страдает слабой репрезентативностью по причине несоответствия некоторых
признаков выборочной совокупности признакам генеральной. Происходит это
вследствие упущения в ходе исследования некоторых значимых категорий
респондентов, которые являются труднодоступными для интервьюера. Поэтому данный
способ формирования выборки может использоваться в условиях ограниченности
ресурсов.

Наиболее
предпочтительным выглядит вариант с использованием квотной выборки. Суть данного метода сводится к тому, чтобы
выделить несколько интересующих социальных групп по признакам, обусловленным
задачами исследования. Далее необходимо рассчитать объем респондентов для
опроса в каждой группе, то есть объем квоты для каждой группы, руководствуясь
сохранением пропорций признаков  генеральной
совокупности в выборке. На примере гендерной характеристики можем представить,
что если в генеральной совокупности соотношение женщин и мужчин 55% на 45%, то именно
такое же соотношение женщин и мужчин должно быть в рамках выборочной
совокупности.

Аналогичным
образом  составляются квоты и по другим
признакам. Целью данного подхода является максимальное повторение в рамках
выборки свойств и особенностей генеральной совокупности. Иногда для упрощения
поиска респондентов, подходящих под критерии отбора, может использоваться метод
«снежного кома». Особенность
«снежного кома» во многом объясняется названием метода и подразумевает поиск
контактов подходящих для опроса людей у респондентов, уже участвовавших в
опросе. Как правило, это выглядит следующим образом: по завершении опроса
интервьюер интересуется у респондента, нет ли среди его друзей и знакомых,
подходящих под параметры исследования, и просит дать контакты подходящих людей.
Данная процедура повторяется до тех пор, пока не будет опрошено необходимое
количество респондентов. Основной минус данного метода отбора респондентов заключается
в предъявлении высоких требований к коммуникативным навыкам интервьюеров,
поскольку контакты родственников и друзей являются персональными данными, и многие
респонденты отказываются их давать, особенно если интервьюеру не удается
расположить собеседника к себе.

Еще
одним методом отбора для построения неслучайной выборки является метод основного массива, который
подразумевает отбор единиц, имеющих наибольшую удельную значимость, по мнению
исследователя; и если существует возможность, то отбирается абсолютное
большинство единиц из генеральной совокупности. Данный метод может быть
полезен, когда объектом для изучения являются узкая категория людей, специалисты
той или иной отрасли. В случае необходимости проведения опроса, например среди
медработников в регионе, отбирается несколько наиболее крупных медицинских
учреждений как имеющих наибольший вес, и проводится опрос медработников данных
учреждений. Но если количество медучреждений не столь велико, и возможен охват
абсолютного большинства медработников, то проводится опрос более 50%
медицинских работников региона.

Существует
еще несколько вариантов составления выборочной совокупности, некоторые методы являются
комбинированием уже перечисленных, но хотелось бы рассмотреть применение
наиболее оптимальных методов построения выборки на примере населения г.
Ярославля. Золотым стандартом, на наш взгляд, при проведении исследования, где
в качестве генеральной совокупности выступают все жители Ярославля, является
применение квотной выборки.  Мы используем при расчете квот трехмерное распределение,
а именно распределение по половому признаку, возрасту и району проживания, что
позволяет в рамках выборочной совокупности повторить пропорции генеральной
совокупности по указанным признакам. Такой подход позволяет учесть мнение всех
категорий жителей Ярославля: мужчин и женщин, молодежи, работающего населения,
пенсионеров, жителей всех районов города. При этом сохраняется удельная
значимость каждой из указанных категорий так же, как в генеральной
совокупности.  Как это выглядит? Например,
если в Ярославле в Дзержинском районе проживает гораздо больше жителей города,
чем в Кировском районе города, то мнение жителей Дзержинского района имеют
гораздо большее влияние на формирование мнения всего населения города, чем мнение
жителей Кировского района. Наша задача состоит в том, чтобы сохранить подобную пропорциональность
генеральной совокупности в рамках выборки. Если говорить о конкретных цифрах,
то для репрезентативных результатов мнения жителей города с населением более
чем 600 тыс. при использовании квотной выборки и соблюдением ошибки не более 5%
достаточно опросить 400 человек. В случае, когда проблема исследования носит
более дифференцированный характер, и предполагается, что данная проблема может
затрагивать различные категории жителей по-разному, целесообразно расширить объем
выборки до 500-600 человек.

В
случае, когда проблема исследования носит общий или даже глобальный характер, и
предполагается, что дифференциация по полу и возрасту, району проживания вряд
ли может серьезно оказывать влияние на мнение респондента, может использоваться
метод стихийной выборки. Метод
стихийного отбора позволяет существенно сократить время и ресурсы на проведение
исследования, однако в таком случае рекомендуется расширить объем выборки до
600, а в некоторых случаях до 750 или даже 1000 человек, чтобы минимизировать вероятность
потери какой-либо категории респондентов в процессе проведения опроса.

Использование
случайных методов формирования выборки для проведения опроса среди населения
достаточно крупного города выглядит нерационально и порой даже нереалистично. Ведь
жители Ярославля в качестве генеральной совокупности есть  величина непостоянная, поскольку ежедневно
жители города как приезжают, так и покидают город, и в таких условия обеспечить
принцип равного шанса попадания в выборку для всех жителей Ярославля
проблематично. Использование механического отбора требует полного списка всех
жителей Ярославля с контактными данными, получение которого не представляется
возможным в силу федерального закона «О персональных данных», а также выглядит
нецелесообразным ввиду высокой трудоемкости процесса и больших временных затрат
на построение выборки.

Подводя
итог, хочется сказать о том, что грамотно составленная выборка на сегодняшний
день — это ключ к оперативному получению достоверной и актуальной информации,
которая поможет в принятии правильных управленческих решений. Главное достоинство
использования выборки — это, конечно же, экономия времени и трудовых ресурсов.
Получаемая информация с течением времени 
и в зависимости от происходящих процессов в обществе может быстро терять
актуальность и уже не отражать полной картины социальной реальности, что в свою
очередь может повлечь принятие ошибочных решений. Отсюда можно сделать вывод о
том, что исследование, задачей которого является получение объективной
информации о текущем положении дел, проведенное в кротчайшие сроки с
использованием грамотно составленной выборки, даст более актуальную информацию
и объективную картину, чем исследование с большим охватом опроса в 6,  10, 15 и более тысяч человек. Исследование с
бОльшим охватом респондентов требует бОльшего времени для проведения опроса, за
этот период положение дел может значительно измениться, и ответы, полученные в
начале исследования, могут к его окончанию стать устаревшими и неактуальными; как
итог — будет потерян весь смысл такого исследования.

Желаете получить достоверную,
актуальную и надежную информацию по вашей проблеме в результате проведения
социологического исследования? Специалисты МАУ ИРСИ помогут вам в этом!