Способы отбора единиц исследования

Каковы способы отбора единиц исследования? Н.Н. Чурилов выделяет сплошной, случайный и неслучайный способы отбора единиц исследования. К случайной выборке он относит выборку вероятностную, систематическую, районированную и гнездовую. Неслучайные методы отбора — «стихийная» выборка, квотная выборка и метод «основного массива» [8, с.13-27].

Если генеральная совокупность имеет небольшой объем и можно обеспечить равную вероятность отбора каждой единицы исследования, применяется вероятностная выборка. Это не просто случайный бессистемный отбор, а строгая процедура, чаще всего основанная на использовании таблицы случайных чисел. Такого рода процедуру можно использовать только в том случае, если единицы исследования удается пронумеровать.

 Однако чаще всего приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части и затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Такое разделение совокупности на части называется районированием. Проблема заключается в обеспечении однородности выделяемых классов на основе существенных для исследователя критериев. Для решения такой задачи необходимо располагать данными о структуре генеральной совокупности и, в частности, о распределении признака районирования. Выделенные «районы» должны существенно отличаться друг от друга, но им должна быть присуща внутренняя однородность.

 Противоположность районированной выборке составляет выборка гнездовая, где обследуется промежуточный объект. Первоначально гнездовая выборка разрабатывалась в сельскохозяйственной статистике. В качестве социологических гнезд могут выступать населенные пункты, районы, предприятия, бригады. Реализовать такую выборку намного легче, чем вероятностную либо районированную. Единицы исследования здесь размещены компактно. Проблемы, которые возникают при гнездовом отборе, связаны с определением величины гнезда, количеством гнезд, которые надо обследовать, и их размещением в генеральной совокупности.

Систематический отбор является упрощенным вариантом случайного отбора. В основу выборки здесь положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые, как предполагается, не зависят от изучаемого признака и обеспечивают равновероятность попадания в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Интервьюер получает задание опросить некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии. Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования и применения вероятностных процедур. Например, в штате Нью-Йорк проживает 10% населения США. Следовательно, 10% интервью должны быть проведены в Нью-Йорке. Если объем национальной выборки 10 000 человек, то на Нью-Йорк приходится 1000 интервью. Далее. НьюЙорк Сити включает 40% населения штата. Следовательно, 400 интервью будут проведены в Нью-Йорк Сити. Поскольку третья часть жителей Нью-Йорк Сити живет в Бруклине, 133 интервью будут проведены в этом районе. Кроме территориальных признаков, для определения квоты выбираются социальный статус, возраст, пол, иногда раса. Распределение этих признаков в генеральной совокупности известно и нетрудно обеспечить ее идентичность структуре выборки. Но при соблюдении квот остается много возможностей для систематических ошибок. В частности, интервьюер, разыскивая респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе, предпочтет беседовать с более привлекательными и коммуникабельными людьми. Дж. Гэллап отмечал, что в квотных выборках обнаруживается слишком много людей, окончивших колледж, с доходами выше среднего, республиканцев по политическим ориентациям. Поэтому вероятностный отбор обладает немалым преимуществом перед квотным: выборка меньше зависит от инициативы интервьюера.

Метод стихийного отбора внешне похож на случайный. Исследователь здесь имеет дело с максимально доступными для него единицами наблюдения и исходит по преимуществу только из критерия принадлежности респондента к проектируемой генеральной совокупности. Чаще всего в данном случае допускаются неконтролируемые систематические ошибки. Особенно это относится куличным опросам, когда фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Существенную роль в данном случае играет взаимное расположение при встрече. Нередко интервьюер, получив задание провести опрос, обращается к своим знакомым. Обследования, проводимые с помощью публикуемых в газетах вопросников, строго говоря, относятся к воображаемому объекту. Оценить репрезентативность выборочных средних при стихийном отборе практически невозможно. К стихийному отбору относится и метод основного массива, преимущество которого состоит в том, что выборочная совокупность составляет значительную долю генеральной и перекрывает возможное смещение. Например, при обследовании коллектива предприятия вполне достаточно опросить «большинство» работников и это обеспечит близость выборочной и генеральной средних.

Заключение

  Каким же должен быть объем выборочной совокупности, чтобы значения измеренных в ней признаков достаточно хорошо совпадало со значениями этих же признаков в генеральной совокупности? Поиск ответа на этот вопрос сопряжен с определенными сложностями, он потребует от социолога высокой профессиональной подготовки и определенного практического опыта. В самом же общем виде этот ответ может быть следующим. Объем вероятностных выборок определяется по специальным формулам, в которых принимается во внимание приемлемый для заказчика размер погрешности, доверительная вероятность полученных результатов, особенности вариации значений признака, и, возможно, — объем генеральной совокупности. Что касается эмпирических выборок, то их объем определяется, исходя, в основном, из эмпирического опыта социолога. Так, оптимальный объем квотной выборки может быть определен по специальным таблицам или же рассчитан социологом для ситуации, когда вариация исследуемого признака будет максимальной. Аналогичным образом можно поступить и при определении объема стихийной выборки. Однако, чтобы избежать грубых ошибок, в этом случае лучше использовать выборки большего объема. Например, при массовых опросах, если величина генеральной совокупности составляет менее 5000 человек, достаточным является объем не менее 500 человек. Если же величина генеральной совокупности более 5000 человек, отбирают 10% ее состава, но не более 2000-2500 человек. Это позволяет рассчитывать на достаточно достоверные результаты исследования .

Анализируя проблему выборки в социологическом исследовании и её типов, можно остановиться на следующих выводах:

1. Как только встаёт вопрос о том, что нужно собрать информацию о некоторой группе или большой совокупности людей, возникает проблема построения выборки. «Выборка – это подмножество заданной совокупности, позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом» . Наилучшим способом отбора считается вероятностная или случайная выборка, так как в ней строго соблюдается принцип равенства шансов попадания в выборку для всех единиц изучаемой генеральной совокупности. Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования, поэтому он широко используется при проведении исследований разного рода.

2. Существует множество классификаций типов выборки, разные исследователи по-разному классифицируют свои и чужие способы формирования выборочной совокупности. В разных изданиях можно столкнуться с различными названиями одной и той же выборки, что затрудняет процесс их изучения. В данной курсовой работе предложена классификация, объединяющая все те классификации, которые рассмотрены в используемой литературе.

3. Репрезентативность – это способность выборки «правильно отражать состояние дел в генеральной совокупности, из которой она извлечена и для изучения которой предназначена». Репрезентативность выборки определяется двумя компонентами: систематическими и случайными ошибками. Случайные ошибки уменьшаются с увеличением объема выборочной совокупности. При помощи математических средств можно устранить случайные ошибки, но не систематические, поэтому необходимо осуществить логический анализ причин появления этих ошибок и разработать меры, которые смогли бы их устранить.

4. Обеспечение репрезентативности выборки, её объём и качество во многом зависят от программных целей и задач исследования.

5. Построение выборки – дело ответственное и сложное, и от её качества во многом зависит достоверность результатов исследования. Задачу построения выборки нужно решать каждый раз заново, применительно к конкретным условиям.

Объектом очень многих наук является общество, но это не значит, что все они — социологии. Социология владеет способами измерять общество, но не все, кто называет себя социологами, владеет ими. Все умеют мерить температуру, но далеко не все являемся врачами. Очень сложным разделом социологического исследования является методический раздел программы, который включает в себя описание выборки (социология не мерит общество сплошняком, у нее есть приемы, благодаря которым общую «температуру» можно замерить по единичным случаям) и шкал. Абсолютно точных данных социология дать не может. Всегда есть определенная погрешность. Но прелесть социологии в том, что она может высчитать эту погрешность, это касается объёма и качества выборки.