Элементы выборки подлежащие опросу социология

Простыми словами о выборке

Привет. Я UX-исследователь в СКБ Контур. Чаще всего в работе я использую качественные методы исследований — глубинные интервью и модерируемые юзабилити-тестирования. Количественные исследования без подготовленной инфраструктуры со стороны разработки более ресурсозатратные, поэтому самостоятельно их провести сложнее.

Но самое сложное для меня в проведении количественного исследования — это выборка. Мне ближе гуманитарная сторона исследовательской работы, поэтому разобраться в выборке сложнее, чем в техниках ведения интервью. Если у тебя такая же проблема, эта статья будет полезна.

Ниже я попробовала просто рассказать о выборке, репрезентативности и методах отбора при проведении количественного исследования.

Выборка и репрезентативность

Опрос — это количественный метод, направленный на получение точной, объективной и статистически значимой информации. Если качественные методы помогают в формулировке гипотез, то количественные — масштабируют и проверяют эти гипотезы на всей целевой аудитории.

Поэтому важно проводить отбор респондентов таким образом, чтобы выборочная совокупность отражала состав всей генеральной совокупности.

В социологии есть термин — единица наблюдения. Это может быть один человек, группа или сообщество в зависимости от целей исследования.

Генеральная совокупность — это вся совокупность единиц наблюдения, имеющих отношение к теме исследования.

Например, если ты проводишь продуктовое исследование, то скорее всего твоя генеральная совокупность — это все пользователи сервиса или определенный сегмент.

Выборочная совокупность — часть генеральной совокупности, которую вы изучаете в ходе исследования с помощью разработанных вами инструментов (анкета, гайд и прочее).

Например, в ходе исследования было опрошено 400 респондентов среди всех пользователей сервиса. Это твоя выборочная совокупность.

Выборка должна быть репрезентативной, иначе результаты количественного исследования будут сомнительными.

Репрезентативность — обеспечение в выборочной совокупности наличия всех видов единиц генеральной совокупности в достаточном количестве.

Репрезентативность имеет качественное и количественное выражение. Качественная репрезентация обязывает включить в выборку все возможные варианты респондентов, особенно, если какой-то признак влияет на опыт использования сервиса.

Например, выборка не будет репрезентативной если ты опросишь только новых пользователей (если это не оправдано целями исследования). Особенно это исказит результаты исследования, если длительность использования напрямую влияет на проверку гипотезы.

На практике, особенно в онлайн-опросах, качественная репрезентативность может страдать. Ею можно пренебречь, если вы уверены, что на проверку гипотезы не повлияет принадлежность респондента к той или иной группе. Онлайн-опросы предполагают стихийную выборку и поэтому предусмотреть присутствие всех типов респондентов сложно. Про стихийную выборку подробнее я расскажу ниже.

Чтобы соблюсти количественную репрезентацию нужно обеспечить достаточное число респондентов, в том числе по каждой группе внутри выборки.

Например, если ты пригласишь на опрос 80% новых пользователей и лишь 20% пользователей с опытом — это тоже исказит результаты (опять же если это не предусмотрено дизайном исследования).

И, конечно, для того, чтобы масштабировать результаты опроса на всю генеральную совокупность (в нашем примере — на всех пользователей), нужно в целом рассчитать количество человек, которое ты планируешь пригласить для прохождения опроса.

Что значит «достаточное» количество человек для выборки.

К примеру, если проводить исследование на выборке в 50–100 человек, то погрешность в репрезентативности полученной информации будет выше, чем при опросе 800–1000 человек.

Но увеличивать до бесконечности число опрашиваемых нет смысла. После определенного количества респондентов ошибка выборки остановится на одном уровне.

Ошибка выборки — разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности. Это отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.

Где-то после 400 респондентов ошибка выборки не меняется. Поэтому обычно в опросах выборочная совокупность составляет 300–400 человек. При таком значении ты можешь уверенно переносить результаты исследования на всю аудиторию при соблюдении качественной репрезентации и корректно составленной анкеты.

Если генеральная совокупность небольшая, то и выборочная совокупность будет меньше стандартных 300–400 респондентов.

Если хочешь разобраться с формулой расчета выборки подробнее про нее можно узнать здесь.

Также ты можешь провести сплошной опрос. При сплошном опросе ты опрашиваешь всю генеральную совокупность.

Например, если есть интересный и немногочисленный сегмент пользователей (30–100 человек), ты можешь опросить их всех. Или это стартап и уже есть первые пользователи. В таком случае тоже можно провести опрос по всей генеральной совокупности.

На практике требованиями количественной репрезентации иногда пренебрегают в силу нехватки ресурсов на обзвон (если это телефонный опрос) или времени на сбор ответов. Или если опрос проводят для сбора гипотез, а не для принятия конечного решения.

Здесь важно понимать, какое решение должно быть принято на основе исследования. Если это важный продуктовый или бизнес-вопрос, то лучше потратить время и деньги на проверку гипотезы с репрезентативной выборкой, чтобы не получить неверные выводы. А если, это, к примеру, опрос для сбора отклика по новой фиче, то можно остановиться на 30–60 респондентах. Основные выводы ты сделаешь, а пользователи по мере работы в сервисе расскажут о том, что ты мог пропустить.

Методы отбора

В количественном исследовании по сравнению с качественным не важно кто перед тобой, потому что все выводы строятся по совокупности ответов респондентов и материал собирается в обезличенном виде. Поэтому в идеале в выборку респонденты должны попадать случайным образом, чтобы сделать результаты максимально свободными от искажений.

Чтобы этого достичь можно использовать один из методов формирования выборки.

Случайные выборки

Они предполагают, что в выборке каждый элемент генеральной совокупности имеет заранее заданную вероятность быть отобранным в исследование.

Простая случайная выборка. Сначала нужно присвоить каждому потенциальному респонденту идентификационный номер. Дальше с помощью генератора случайных чисел определить номера, которые будут включены в выборку для опроса.

Механическая выборка. Как и в простой выборке пользователям присваивается порядковый номер. Только отбор происходит не с помощью генератора случайных чисел, а с шагом равным n. Например, каждый сотый.

Стратифицированная выборка. Для такой выборки нужно поделить генеральную совокупность на сегменты или страты. После чего респонденты внутри каждой группы отбираются случайным образом. Из каждого сегмента выделяют пользователей пропорционально их доле в генеральной совокупности.

Кластерный отбор или гнездовая выборка. Группа потенциальных респондентов отбирается случайным образом из всей генеральной совокупности. Далее внутри этой группы опрашиваются все пользователи. Например, можно опросить всех пользователей, которые зарегистрировались в сервисе в прошлом квартале.

При таком отборе риск искажений выше и важно учитывать внешние и внутренние факторы. Может быть в прошлом квартале в жизни пользователей произошло что-то важное, что повлияло на их желание воспользоваться сервисом. Тогда эта группа будет сильно отличаться от генеральной совокупности.

Неслучайные выборки

Обычно такие методы отбора применяют, если нет возможности или ресурсов для формирования случайной выборки. Например, у тебя мало времени на опрос или нет данных о генеральной совокупности или респонденты труднодоступны.

Квотная выборка. Такой метод можно применять, если у вас есть знания о составе генеральной совокупности. Например, вы знаете, как ваши пользователи распределяются в разрезе по должности, отрасли компании, возрасту и так далее. Тогда можно пропорционально этим долям сформировать выборку: в каждом разрезе выбрать такое число респондентов, которое будет отображать статистику по всей аудитории.

Стихийная выборка. Это метод без особых правил. В опрос попадают все, кто захочет пройти опрос. Такая выборка типична для онлайн-опросов, размещенных в свободном доступе.

«Снежный ком». Тоже достаточно популярная и простая методика. Каждого респондента просят порекомендовать нового среди его друзей, коллег и знакомых, которые подходили бы под параметры исследования. Такая выборка часто применяется когда самостоятельно найти интересующих респондентов затруднительно. Например, пользователи, занимающие высокую должность или с высоким доходом.

«Типичный представитель». Из генеральной совокупности отбираются респонденты с типичными признаками целевой аудитории. Только определить, что взять за такой признак, обычно сложно.

Отдельно стоит сказать про многоступенчатые выборки. На практике чаще всего (иногда интуитивно) исследователи используют как раз многоступенчатый метод. Такой отбор предполагает наличие двух или более этапов формирования выборки. Проще говоря, это микс нескольких методов отбора.

Например, ты собрал статистику по своей аудитории и знаешь, что большинство пользователей находятся в Москве. Это будет первая ступень отбора по «типичному представителю». Далее среди пользователей-москвичей ты приглашаешь на опрос каждого сотого (механическая выборка).

Проводя количественное исследование, не забывай о репрезентативности и продумывай подходящий метод отбора респондентов. Хорошая подготовка — половина успеха.

Алгоритмы формирования выборки социологического опроса Текст научной статьи по специальности « Экономика и бизнес»

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ильясов Фархад Назипович

В статье уточняются термины, связанные с понятиями выборки и репрезентативности . Описывается классификация выборок, принятая в социологии. Предлагается и описывается классификация выборок по месту нахождения респондента и по методу контакта с ним.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Ильясов Фархад Назипович

The article clarifies the terms associated with the concepts of sampling and representativeness. The classification of samplings, adopted in sociology, is described. The classification of samplings according to the location of the respondent and the method of contact with him is proposed and described.

Текст научной работы на тему «Алгоритмы формирования выборки социологического опроса»

Социальные исследования 2 (2017) 60-75

Журнал «Социальные исследования»

Алгоритмы формирования выборки социологического опроса Фархад Назипович Ильясов *

3 Независимый исследователь, кандидат философских наук по специальности «прикладная социология»

Прохождение статьи: Поступила: 21.11.2017 Принята: 14.12.2017 Опубликована онлайн: 28.12.2017_

виды выборки; алгоритмы

В статье уточняются термины, связанные с понятиями выборки и репрезентативности. Описывается классификация выборок, принятая в социологии. Предлагается и описывается классификация выборок по месту нахождения респондента и по методу контакта с ним.

Проблема выборки в социальных обследованиях имеет очень большое значение, тем не менее, эта тема остается не в полной мере разработанной и проясненной. Особенно это касается не-вероятностных, рандомных выборок (англ. random sample). Ред Бейкер с коллегами отмечают: «В отличие от вероятностной выборки, нет единого основания, которое позволило бы адекватно классифицировать и описать все виды не-вероятностных выборок. Невероятностные выборки представляет собой набор, коллекцию методов, и трудно, если не невозможно, описать особенности и алгоритмы, применяемые во всех видах не-вероятностных выборок» [Baker et al., 2013: 3].

© 2017 Автор ISSN 2500-0020

Journal of Social Research

Целью настоящей статьи является уточнение имеющихся классификаций и описаний алгоритмов отбора в социальных исследованиях.

2. Уточнение понятий

Генеральная совокупность — группа, выбранная в качестве объекта исследования. В соответствии с задачами исследования, генеральная совокупность выбирается по двум и более признакам. Однако, даже, если для выделения группы выбраны два «целевых» признака, например: 1. «все население определенной страны», 2. «в возрасте 18+», то выделяются еще и дополнительные репрезентирующие признаки. Это могут быть пол, возраст, образование, социальное положение, национальность, место расположения, детность, брачность, религиозность и т.д.

Генеральные совокупности, формируемые респондентами — это совокупности респондентов, находящихся по своей воле, и в силу сходной детерминации поведения, в определенных местах или осуществляющих определенные онлайн-контакты. Это могут быть:

■ торговые центры, зрелищные заведения, точки общепита;

■ место работы, учебы;

■ контакты через базы данных, панели, онлайн-опросных компаний;

■ аудитории определенных сайтов.

Выборка, выборочная совокупность — часть генеральной совокупности, отобранная для первичных измерений. Первичные измерения в социологии это измерение свойств первичного объекта измерения — отдельных респондентов, через измерение свойств которых измеряются свойства изучаемой группы (выборки). Конечный объект измерения в отдельном социологическом исследовании — это специфическая группа, выборка или генеральная совокупность.

Репрезентативность выборки — это её свойства точно отражать исследуемые характеристики генеральной совокупности. Строго говоря, репрезентативность -это не единое, общее свойство всей выборочной совокупности, а это характер распределения ответов на тот или иной конкретный вопрос анкеты. То есть репрезентативным являются распределение ответов на определенный вопрос.

Характер рассеяния разных свойств респондентов в генеральной совокупности может быть различным, оттого в одном опросе уровень репрезентативности ответов может быть различным по разным вопросам. Порой используют не совсем корректное выражение «репрезентативный опрос», на самом деле имея в виду репрезентативность выборки, либо репрезентативность результатов опроса, тогда как сам опрос — это процесс сбора эмпирической информации.

Иногда репрезентативной называют выборку, которая по социально-демографическим характеристикам опрошенных воспроизводит генеральную совокупность, при этом репрезентативность ответов на содержательные вопросы может оставаться неизвестной. Порой под репрезентативной понимают выборку, которая с точки зрения теории математической статистики, «должна быть» репрезентативной. Однако в данном случае речь идет только о гипотезе, которая, как правило, сохраняет статус непроверяемой.

Репрезентативность выборки может определяться только эмпирически:

■ сравнением социально-демографических параметров выборки и генеральной совокупности;

■ сравнением с результатами повторного опроса;

■ измерением репрезентативности результатов массового опроса методом анализа повторных подвыборок, подробнее см.: [Ильясов, 2011].

Параметры выборки — определение объема выборки и того, какие параметры генеральной совокупности должна репрезентировать выборка. Это могут быть пол, возраст, доход, профессия, социальное положение, обладание определенными предметами, потребление определенных товаров и т.д.

Проектирование выборки — разработка алгоритма отбора и определение количества опрашиваемых респондентов.

Формирование выборки — реализация алгоритма отбора. Целью формирования выборки часто является создание репрезентативной выборки.

Ошибка выборки. Как отмечал Геннадий Батыгин: «Практически ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. . В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки» [Батыгин, 2008: 149]. Важно указать — показатель «статистическая погрешность», описываемый в

терминах доверительного интервала и уровня доверия, является теоретическим понятием математической статистики и никак не характеризует реальную выборочную совокупность. О доверительном интервале и статистической погрешности подробнее см., например: [Антонов, 2013]. Также некорректными следует признать построения, основанные на идее нормального распределения, т.к. нет социологического свойства, относительного которого были бы получены достоверные эмпирические данные, подтверждающие нормальное распределение величин его свойств.

Удобная выборка (англ. convenience sampling) — это виды выборок, в которых отбор осуществляется в генеральных совокупностях, формируемых респондентами.

Размер, объем выборки — количество отбираемых респондентов. Как указывается в известном издании: «Выборочный метод не дает универсального решения относительно необходимого в каждом конкретном случае объема выборки, обязательного соотношения объемов генеральной и выборочной совокупностей» [Рабочая книга. 1977: 266]. На практике размер выборки определяется эмпирически, исходя из результатов анализа ранее проведенных опросов. Следует указать, что, как известно, так называемый «расчет объема выборки по специальной формуле», основанный на показателе дисперсии величин некоторого свойства (признака), возможен только при известности дисперсии в генеральной совокупности, однако если дисперсия известна, опрос проводить не имеет смысла.

Квотное задание — сформулированное для конкретного интервьюера на основе параметров выборки, задание опросить конкретное число лиц с определенными свойствами, признаками. Это может быть, например, число женщин и число мужчин заданного возраста.

Тип отбора респондентов — при самом общем подходе можно выделить следующие типы отборов:

1. рандомный (называемый также вероятностным или случайным);

2. эмпирический, основанный на опыте предыдущих отборов;

3. стихийный, отбор первого попавшегося респондента, номера телефона и т.д.

4. произвольный, отбор по «эмоциональному основанию».

В первом случае отбор основан на строгом алгоритме с использованием основы выборки, таблицы или генератора случайных чисел. Во втором случае речь

идет об использовании алгоритмов отбора, эмпирически показавших свою возможность обеспечивать репрезентативность выборки. В третьем и четвертом случаях строго алгоритма отбора нет, и вопрос репрезентативности может оставаться открытым.

В настоящем тексте используется термин «рандомная», чтобы не применять многозначное слово «случайная» и не совсем точное «вероятностная» (отбор основан на вероятности, однако производится случайным образом).

Шаг, ступень выборки — элемент алгоритма отбора.

Выражение «виды выборки» используется в разных смыслах, например:

1. техническое задание на отбор респондентов, параметры отбора, квотное задание;

2. метод, алгоритм, критерий, стратегия отбора;

3. этап, шаг отбора.

Соответственно, классификации выборок отражают многозначный характер этого понятия, описывая, как правило, один или два ключевых критерия, подхода, алгоритма.

В литературе выделяются, в частности, следующие виды выборок:

■ стратифицированная (расслоенная), и др.

1 Подробнее см.: [Рогозин, 2008].

2 Модификацией является «выборка, направляемая респондентом».

Более подробно о классификации видов выборок см., например: [Рабочая книга. 1977: 258-297; Могильчак, 2015; ДМ, 2016].

Понятия «квотная, кластерная, районированная, стратифицированная» являются в определенной мере сходными и обозначают выделение некоторых непересекающихся групп, страт по отдельным основаниям, определяемым исследователем.

Иногда стратами называют разные подвыборки, формируемые в рамках одного исследования из двух или более сравниваемых генеральных совокупностей, к их числу относятся:

■ группы, имеющие существенные социальные различия, например, сельское и городское население;

■ группы, различающие по однородности распределения, дисперсии исследуемого показателя, подробнее см., например: [Чуриков, 2007].

Сходными являются также понятия гнездовой и серийной выборки, они обозначают процесс выбора групп (семья, школьный класс, подразделение в организации), подлежащих сплошному опросу.

Не во всех случаях термин выборка обозначает алгоритм отбора респондентов. А в тех случаях, когда речь идет об алгоритмах отбора, указывается, как правило, лишь один или два алгоритма, в соответствии с которыми виду выборки дается наименование. По сути, указание вида выборки, обычно представляет собой лишь маркирование, обозначение некоторого концепта. Основная проблема в понимании вида выборки — это нередкое отсутствие описания полного алгоритма отбора. В виду указанного обстоятельства названия видов выборок в большей мере представляют собой метафоры, в которые исследователи вкладывает некоторое, порой не до конца раскрываемое содержание.

4. Рандомный, случайный отбор

С точки зрения теории статистики, случайный выбор — это выбор одного варианта из нескольких равновозможных. Рандомный, статистически случайный отбор — это алгоритм отбора респондентов, при котором каждая из единиц генеральной совокупности имеет равные шансы, одинаковую вероятность, попасть в выборку. При рандомном отборе есть возможность посчитать теоретическую

вероятность попадания каждого респондента в выборку, потому она называется также вероятностной. Более подробно о рандомных (вероятностных, случайных) выборках см., например: [Чуриков, 2007].

Надо заметить, использование рандомного, вероятностного отбора не гарантирует репрезентативность выборки. Репрезентативность в данном случае -это просто предположение, вытекающее из теории математической статистики, некоторая априорная предпосылка, которая может реализоваться в конкретном отборе, а может и не реализоваться.

Рандомной может считаться, например, выборка, в которой основой выборки является полный список всех единиц генеральной совокупности. Это может быть список избирателей, список адресов, список работников организации и т.д. В соответствии с принятым объемом выборки, отбор может осуществляться через определенный интервал, шаг выборки. Рандомный отбор может быть осуществлен с помощью компьютерной программы, с использованием генератора случайных чисел. В программу вносятся два показателя — размер генеральной совокупности и размер выборки. Эта процедура реализуема и с использованием известных статистических пакетов.

В варианте с территориальной выборкой рандомность обеспечивается случайным выбором каждого элемента на каждом шаге выборки.

Из выборок, которые могут считаться рандомными, довольно распространенными становятся выборки с использованием таких основ выборки как списки стационарных и мобильных, домашних и корпоративных телефонов.

5. Эмпирические выборки

На практике алгоритм строго рандомного отбора реализовать сложно. Потому все чаще используются так называемые «эмпирические» выборки, под которыми понимаются различные совокупности алгоритмов рандомного и «стихийного», «произвольного» отбора, которые, как ожидается исследователем, обеспечивают репрезентативность. Эмпирическими они называются потому, что оптимальный алгоритм отбора в них определяется эмпирически, через апробацию тех или иных алгоритмов и нахождения наиболее точного, оптимального.

Эмпирические выборки также называют не-вероятностными, неслучайными. Однако они называются не-вероятностными, строго говоря, не потому, что не

осуществляется рандомный отбор, а лишь потому, что вероятность попадания каждой единицы отбора в выборку неизвестна.

Иногда эмпирические выборки оценивают как не имеющие теоретического обоснования. Например, Ред Бейкер с коллегами отмечают: «Мы полагаем неприемлемыми для формулирования статистических выводов и предположений, используемые без теоретического обоснования методы сбора данных и сформулированные на их основе оценки» [Baker et al., 2013]. Однако теория лишь обобщает экспериментальные данные, а именно эмпирические данные являются основой позитивной науки. Критерием научности, как известно, является совпадение результатов повторяемых, воспроизводимых эмпирических процедур. Если проводится некая эмпирическая процедура, с хорошо прописанными алгоритмами действий, в итоге которой получается воспроизводимый и повторяемый результат, то этот результат может считаться научным. Например, феномен времени в физике не имеет признанного теоретического обоснования, однако это не делает неприемлемыми эмпирические данные и оценки, полученные на основе измерения времени (длительности).

Большинство выборок представляют собой некий алгоритм -последовательность определенных действий, шагов (ступеней), направленных на нахождение и отбор респондентов. Такие выборки называются многоступенчатыми. При этом нередко выборка представляет собой комбинацию различных видов отбора, такая выборка называется комбинированной. Значительная часть эмпирических выборок содержат в себе элементы рандомного и стихийного отбора.

Таким образом, в реальности эмпирическая выборка часто представляет собой алгоритм, состоящий из нескольких неоднородных, последовательных процедур отбора, имеющих рандомный, не строго рандомный и «стихийный» характер. Иными словами, на практике часто используется многоступенчатая, комбинированная выборка, использующая рандомные и стихийные принципы отбора.

Как представляется акцент на количестве ступеней и на комбинации методов отбора, как классифицирующих признаках, в некоторой степени заслоняет собой основную цель выборки — нахождение и отбор респондентов.

Каждая из эмпирических выборок представляет собой алгоритм отбора, состоящий из двух элементов:

1. алгоритм поиска локации респондента, либо выбор способа контакта с ним;

2. алгоритм отбора респондентов по заданным признакам в месте локации, либо через выбранный способ контакта.

Соответственно, можно выделить два основания для классификации видов выборок, алгоритмов отбора:

1. если контакт очный, непосредственный — это отбор по месту расположения, локация респондента;

2. если контакт опосредованный, дистанционный — это отбор по способу контакта с респондентом.

6. Эмпирические виды выборок по месту нахождения респондента

По основанию локации респондентов можно выделить следующие основные эмпирические виды выборок:

1. По месту жительства, см. рис. 1;

2. По место работы или учебы, см. рис. 2;

3. По локации в городе — на улице, площади;

4. По месту приобретения товаров и услуг.

Объектом исследования в случае выборки по месту жительства могут являться генеральные совокупности — территориальные общности разного уровня: страна, область, город, район. Построение выборки начинается с локации нужного масштаба. Определяется размер и параметры выборки. Алгоритм формирования выборки по месту жительства респондента приведен на рис. 1. На первых пяти ступенях отбора, от региона до наименования улицы, отбор может производиться либо рандомным образом, либо отбираются типичные на взгляд исследователя локации, соответствующие целям изучения.

Для каждой из ступеней отбора могут формироваться свои квоты. Они могут быть пропорциональными — отражать социально-демографические и иные

пропорции генеральной совокупности, т.е. воспроизводить структуру генеральной совокупности.

Квоты могут быть «аналитическими», т.е. соответствовать аналитическому плану исследования. Они создаются таким образом, чтобы минимальная, запланированная для анализа группа, была не менее 30-40 респондентов. Например, это может быть группа: женщины, возраст 40-45 лет, доход средний, с определенным видом поведения. Различные случаи выделения квот, страт, см., например:[Могильчак, 2015: 39-53].

Рис. 1. Алгоритм формирования выборки по месту жительства респондентов

1. Регион Респондент

2. Район в регионе 13. Потребление

3. Поселение 12. Поведение

4. Район в поселении 11. Образование

5. Название улицы 10. Доход

6. № дома 9. Возраст

7. № квартиры 8. Пол

До интервьюера эти квоты доводятся в виде квотного задания, в котором указывается, сколько человек с определенными социально-демографическими и иными свойствами он должен опросить.

В случае отбора по месту жительства, см. рис. 1, внутри последней ступени локации (домохозяйства) в начале опроса может производиться рандомный выбор респондента (например, по ближайшему дню рождения) между двумя или более респондентами, соответствующими квотному заданию. После выполнения квотного задания по отдельным позициям, далее отбор производится только в соответствии с квотным заданием.

Рис. 2. Алгоритм формирования выборки по месту работы респондентов

1. Отрасль экономики Респондент

2. Регион 11. Зарплата

3. Населенный пункт 10. Возраст

4. Организация 9. Пол

5. Управление, цех 8. Квалификация

6. Отдел, бригада 7. Профессия

Алгоритм уличного отбора во многом совпадает с алгоритмом отбора по месту жительства, только здесь конечной, опросной точкой является место на улице. Как

Локации и структуры

правило, уличный опрос проводится на основе квотных заданий. На первом этапе, до выбора квот, респонденту дается задание отбирать для опроса проводящих мимо респондентов через определенный шаг, например, каждого пятого. Этот этап отбора можно считать рандомным. На втором этапе респондент отбирает в соответствии с недобранными квотами, например, только мужчин среднего возраста. Этот этап отбора можно полагать стихийным.

Опыт проведения уличных опросов показывает, что, при правильной организации, они могут обеспечивать высокий уровень репрезентативности.

Аналогичным алгоритму отбора по месту работы, см. рис. 2, является алгоритм отбора по месту учебы.

Выборки по месту приобретения товаров и услуг обычно формируются в рамках исследований потребительского поведения, измерения продвинутости брендов и т.д. Такая выборка может считаться частным случаем выборки по локации в городе. В данном случае речь идет о генеральных совокупностях, формируемых респондентами. Подобные выборки репрезентируют то место скопления потребителей, где проводится опрос. В этих условиях может решаться обратная задача выборки, см., пример: [Ильясов, 2016].

8. Выборки по способу контакта с респондентом

По основанию типа дистанционного контакта с респондентом можно выделить следующие основные виды выборок:

1. рандомный или стихийный отбор респондентов из списка номеров стационарных и мобильных телефонов в домохозяйствах и организациях;

2. само-отбор (англ. self-selection sampling) — участие в опросе респондентов по собственной инициативе, в ответ на предложение принять участие в онлайн опросе, размещенное на определенных сайтах.

3. рандомный отбор респондентов в опросных веб-панелях (англ. web panels), в базах данных лиц, выразивших ранее желание принимать участие в опросах;

4. отбор из основы выборки (базы данных) респондентов для рассылки анкет обычной или электронной почтой.

В случае выборки, создаваемой на основе списка телефонов, она может быть репрезентативной при соблюдении следующих условий:

■ генеральная совокупность имеет высокий охват телефонной связью;

■ список является полным;

■ производится рандомный отбор.

В случае выборки само-отбора, осуществляемой посетителями сайтов, выборка может рассматриваться как репрезентативная только относительно аудитории этих сайтов. Выборка само-отбора имеет признаки стихийной. Однако, она может рассматриваться как эмпирическая, в случае, если результаты онлайн опроса согласуются с результатами другого опроса, определенными как репрезентативные. Подробнее о выборке само-отбора см., например: [Bethlehem, 2008].

Упорядоченным вариантом выборки само-отбора является выборки из вэб-панелей, состав которых формируется за счет предшествующего само-отбора. Респонденты сами откликаются на объявления с предложениями включиться в панель, регистрируются на соответствующем сайте, указывает свои соц-дем характеристики, потребительские и иные особенности. Веб-панели создаются организациями, специализированными на формировании этих панелей и проводящих интернет опросы с оплатой ответов респондентам.

Организация, для которой проводится опрос, формулирует техническое задание на опрос, в котором указываются свойства, признаки и квоты (пропорции), по которым должна формироваться выборка. В этом случае выборка может быть репрезентативной относительно самой веб-панели. Репрезентативность же самой веб-панели может быть неизвестной. Она может быть проверена с помощью контрольных вопросов, использованных ранее в опросах, репрезентативность которых является достоверной.

Существуют также репрезентативные веб панели, например, голландская веб панель LISS (www.lissdata.nl) состоит из 5 000 домашних хозяйств, состоящих из 8 000 человек. Панель основана на реальной рандомной (вероятностной) выборке домохозяйств, взятых из реестра населения Статистического управления Нидерландов [Stoop et al., 2012: 17].

Репрезентативность почтового опроса зависит от репрезентативности основы выборки. Популярность этого вида отбора (и опроса) в последнее время уменьшается.

Антонов Г. В. Выборочный метод в социологических исследованиях // Научный диалог. 2013. №11. С. 96-109.

Батыгин Г. С. Лекции по методологии социологических исследований. М.: РУДН. 2008. — 368 с.

Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.

Ильясов Ф. Н. Обратная задача выборки и мотивация на рынке Форекс // Социальные исследования. 2016. №2. С. 49-59.

Могильчак Елена Львовна Выборочный метод в эмпирическом социологическом исследовании. Екатеринбург: УрФУ. 2015. — 120 с.

Рабочая книга социолога. М.: Наука. 1977. — 511 с.

Рогозин Д. М. Конформная выборка в торговых центрах // Социологический журнал. 2008. №1. С. 22-48.

Чуриков А. Случайные и неслучайные выборки в социологических исследованиях // Социальная реальность. 2007. №4. С. 89-109.

Alvi, Mohsin Hassan. A Manual for Selecting Sampling Techniques in Research. MPRA Paper No. 70218, posted 25 March 2016. Available online: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/70218/ (Accessed: 2017.12.02)

Baker R., Brick J. M., Bates N. A., Battaglia M., Couper M. P., Dever J. A., Gile K. J., Tourangeau R. Report of the AAPOR task force on non-probability sampling. June 2013. Available online: http://www.aapor.org/AAPOR Main/media/MainSiteFiles/NPS TF Report Final 7 revised FNL 6 22 13.pdf (Accessed: 2017.12.02)

Bethlehem, Jelke. How accurate are self-selection web surveys. The Hague/Heerlen: Statistics Netherlands. 2008. Available online: https://peilingpraktijken.nl/wp-

content/uploads/2014/06/bethlehem04.pdf (Accessed: 2017.12.02)

Stoop, Ineke and Harrison, Eric. Classification of Surveys. In: Handbook of Survey Methodology for the Social Sciences. Ed. Gideon L. New York: Springer Science + Business Media. 2012. P. 7-21.

Algorithms for sampling a sociological survey

Farkhad Nazipovich Iliassov *

* — An independent researcher. PhD in «Applied Sociology» Email : iliassov.farkhad@yahoo.com

The article clarifies the terms associated with the concepts of sampling and representativeness. The classification of samplings, adopted in sociology, is described. The classification of samplings according to the location of the respondent and the method of contact with him is proposed and described.

Keywords: types of sample; sampling algorithms, representativeness

Antonov G. V. Vyborochnyi metod v sotsiologicheskikh issledovaniyakh. Nauchnyi dialog. 2013. No. 11. P. 96-109.

Batygin G. S. Lektsii po metodologii sotsiologicheskikh issledovanii [Lectures on the methodology of sociological research], Moscow: RUDN. 2008. 368 p.

Iliassov F. N. Reprezentativnost’ rezul’tatov oprosa v marketingovom issledovanii. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sotsiologicheskie Issledovaniia]. 2011. No. 3. P. 112-116.

Iliassov F. N. Obratnaya zadacha vyborki i motivatsiya na rynke Foreks. Sotsial’nye issledovaniya [Journal of Social Research]. 2016. No.2. P. 49-59.

Mogil’chak Elena L’vovna Vyborochnyi metod v empiricheskom sotsiologicheskom issledovanii [Sampling method in an empirical sociological study], Ekaterinburg: UrFU. 2015. 120 p.

Rabochaya kniga sotsiologa [Working book of a sociologist], Moscow: Nauka. 1977. 511 p.

Rogozin D. M. Konformnaya vyborka v torgovykh tsentrakh. Sotsiologicheskii zhurnal. 2008. No. 1. P. 22-48.

Churikov A. Sluchainye i nesluchainye vyborki v sotsiologicheskikh issledovaniyakh. Sotsial’naya real’nost’. 2007. No. 4. P. 89-109.

Alvi, Mohsin Hassan. A Manual for Selecting Sampling Techniques in Research. MPRA Paper No. 70218, posted 25 March 2016. Available online: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/70218/ (Accessed: 2017.12.02)

Baker R., Brick J. M., Bates N. A., Battaglia M., Couper M. P., Dever J. A., Gile K. J., Tourangeau R. Report of the AAPOR task force on non-probability sampling. June 2013. Available online: http://www.aapor.org/AAPOR Main/media/MainSiteFiles/NPS TF Report Final 7 revised FNL 6 22 13.pdf (Accessed: 2017.12.02)

Bethlehem, Jelke. How accurate are self-selection web surveys. The Hague /Heerlen: Statistics Netherlands. 2008. Available online: https://peilingpraktijken.nl/wp-

content/uploads/2014/06/bethlehem04.pdf (Accessed: 2017.12.02)

Stoop, Ineke and Harrison, Eric. Classification of Surveys. In: Handbook of Survey Methodology for the Social Sciences. Ed. Gideon L. New York: Springer Science + Business Media. 2012. P. 7-21.

Выборка в социологическом исследовании

Тема: «Выборка в социологическом исследовании»

1. Выборочный метод в социологических исследованиях

1.1 Зачем нужна выборка

1.2 Основные понятия и типы выборочного метода. Репрезентативность

2. Планирование и проведение выборки

2.1 План выборочного наблюдения

2.2 Проведение выборочного наблюдения

Список использованных источников

Задача построения выборки возникает всякий раз, когда необходимо собрать информацию о некоторой группе или большой совокупности людей. Практически ни одно исследование, даже при самых идеальных условиях (безбрежный финансовый бюджет, согласие заказчика с длительными сроками его проведения, относительная простота цели и задач), не опирается на стопроцентное изучение генеральной совокупности. И подавляющее большинство исследований представляет собой стратегии ex ungue leonem («по когтю льва») – аналитические выводы о социальном целом, основанные на изучении только лишь части целого.

1. Выборочный метод в социологических исследованиях

Большинство социологических исследований носит не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование именуется выборочным.

Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и своем мнении. Оно является более экономичным и не менее надежным методом, чем сплошное исследование, хотя требует более изощренной методики и техники.

1.1 Зачем нужна выборка

Причина заинтересованности в выборках связана с тем, что выборочная процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода, т.е. рассуждения по схеме «от частных наблюдений – к общей эмпирической закономерности». Также эта процедура реализует фундаментальный принцип рандомизации, т.е. случайного отбора (от англ. random — случайный, выбранный наугад).

Правильная выборка – залог успеха и необходимая предпосылка любого опроса, если это не общенациональная перепись населения. Если социолог неправильно составил выборочную совокупность, т.е. группу людей, которую собирается опросить, результаты исследования окажутся неверными, а потому и никому не нужными. Ярким примером служит ошибка в 1936 году известного американского журнала «The Literary Digest»: с большим перевесом голосов (60:40) победа была предсказана кандидату от республиканской партии А. Ландону. Однако когда выборы состоялись, он потерпел сокрушительное поражение – проиграл Франклину Д. Рузвельту практически с тем же результатом, с которым должен был победить. Доверие читателей к «The Literary Digest» было серьезно подорвано, вскоре журнал перестал выходить. Такой оказалась цена методической ошибки, произошедшей при использовании смещенной выборки: почтовые открытки рассылались людям, чьи имена были извлечены из двух источников: телефонных справочников и списков регистрации автомобилей. И хотя прежде этот метод отбора не слишком отличался от других методов, совсем по-другому обстояло дело теперь, после Великой депрессии в 1936 г., когда менее состоятельные избиратели, наиболее вероятная опора Рузвельта, не могли позволить себе иметь телефон, не говоря уж об автомобиле. Таким образом, выборка, использовавшаяся в опросе, организованном «Дайджест», была смещена в сторону тех, кто, скорее всего, должен был выступать за республиканцев, и при этом еще удивительно, что у Рузвельта оказался такой хороший результат.

1.2 Основные понятия и типы выборочного метода. Репрезентативность

При построении социологической выборки используется множество специальных терминов, в том числе два важнейших – генеральная и выборочная совокупности.

Совокупность, из которой отбираются варианты для совместного изучения, называется генеральной, а отобранная из генеральной совокупности часть ее членов носит название выборки, или выборочной совокупности.

Выборкой называется совокупность элементов объекта социологического исследования, подлежащая непосредственному изучению. Выборка как способ или процесс действия – это отбор объектов генеральной совокупности в выборочную. Выборка должна наилучшим образом репрезентировать объект исследования (генеральную совокупность).

Генеральная совокупность- это множество элементов, которые являются объектом данного исследования. Так, если объектом изучения выступает трудоспособное население страны, то генеральная совокупность представляет собой всех женщин в возрасте 16-54 лет и мужчин в возрасте 16-59 лет. Примерами генеральных совокупностей являются также все жители Москвы (10,6 млн. человек по данным переписи 2002 года), мужчины-москвичи (4,9 млн. человек по данным переписи 2002 года) и т.д.

Выборочная совокупность- уменьшенная модель генеральной совокупности. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает. В выборку, или выборочную совокупность, входят только те, кого социолог намеревается непосредственно опросить. Так, например, предметом его исследования выступает экономическая активность пенсионеров. Все пенсионеры – пожилые люди в возрасте старше 55 (женщины) и 60 (мужчины) лет – будут составлять генеральную совокупность. По специальным формулам социолог рассчитал, что ему достаточно опросить 2,5 тыс. пенсионеров. Это и станет его выборочной совокупностью Социология.

Репрезентативная выборка- это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности. Таким образом, если 50% всех законодательных органов штатов собираются лишь раз в два года, приблизительно половина состава репрезентативной выборки законодательных органов штатов должна быть такого типа. Если 30% избирателей Пенсильвании принадлежат к “синим воротничкам”, около 30% репрезентативной выборки для этих избирателей (а не 100%, как в приведенном выше примере) должны быть из числа “синих воротничков”. И если 2% всех студентов колледжей являются спортсменами, приблизительно та же самая часть репрезентативной выборки студентов колледжей должна приходиться на спортсменов. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой микрокосм, меньшую по размеру, но точную модель генеральной совокупности, которую она должна отражать.

Репрезентативность обеспечивается двумя классами достаточно строго формализованных процедур: 1) дизайном выборки (стратегией и процедурами ее формирования), который определяется характеристиками генеральной совокупности и целями исследования; 2) расчетом ее минимального объема, который при выбранном дизайне способен обеспечить приемлемую точность результатов.

Как только социолог определился с тем, кого он хочет опросить, он определил основу выборки. После чего решается вопрос о типе выборки.

Типами выборки называются основные разновидности статистической выборки: случайная (вероятностная) и неслучайная (невероятностная). Вместо термина «тип выборки» часто употребляют слова «вид» и «разновидность», что также правильно. Тип выборки говорит о том, как люди попадают в выборочную совокупность, объем выборки сообщает о том, какое их количество туда попало.

Метод выборки – способ построения того типа выборки, название которого этот метод носит, например метод вероятностной выборки. В социологии методом называют основной способ сбора, обработки или анализа данных; правила и процедуры, с помощью которых устанавливается связь между фактами, гипотезами и теориями.

Случайная (вероятностная) выборка- это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

Вероятностные методы включают:

1) Случайная выборка (простой случайный отбор)

Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.

2) Механическая (систематическая) выборка – разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом `n’ отбирается каждый `k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k

3) Стратифицированная (районированная) применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.

4) Серийная (гнездовая или кластерная) выборка

При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1) Квотная выборка

Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей). Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.

2) Метод снежного кома

Выборка строится следующим образом: у каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.).

3) Стихийная выборка

Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.

4) Выборка типичных случаев

Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.

Таким образом, выборочный метод имеет очевидные преимущества перед сплошным изучением генеральной совокупности, так как сокращает объем работы (за счет уменьшения числа наблюдений), позволяет экономить силы и средства, получать информацию о таких совокупностях, полное обследование которых практически невозможно или нецелесообразно. Но происходит все это только в том случае, если соблюдаются научные правила выборочного исследования. Лишь равенство шансов попадания в выборку для каждого наблюдения, т.е. отбор «наугад», гарантирует от намеренных или ненамеренных искажений.

Показано, что в той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно без всяких опасений считать применимыми к исходной совокупности.

При сравнении типов выборки можно сказать, что по содержательным критериям невероятностная выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недостатки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно превосходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и преимущества – более глубокое, качественное и всестороннее раскрытие предмета по сравнению с вероятностной.

2. Планирование и проведение выборки

Составление выборки – процесс выбора единиц (людей, организаций и т.п.) из интересующей социолога генеральной совокупности с таким условием, чтобы, проведя свое исследование, ученый мог обобщить полученные результаты снова на всю генеральную совокупность, из которой осуществлялась выборка.

2.1 План выборочного наблюдения

Процесс составления плана выборочного наблюдения состоит из четырёх этапов.

1. Определение изучаемой совокупности

Составление плана выборочного наблюдения начинается с определения изучаемой совокупности, т. е. совокупности элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает получить исследователь, и о которой нужно сделать заключение. Изучаемая совокупность должна быть точно определена иначе исследование будет в лучшем случае не эффективно, а в худшем – послужит основой для неправильных выводов.

2. Определение основы выборочного метода

Основа выборочного наблюдения представляет собой элементы, из которых состоит изучаемая совокупность. Обычно это перечень инструкций или список элементов для определения изучаемой совокупности. Примерами основы выборочного наблюдения могут служить телефонные справочники, справочники ассоциаций, содержащие перечень компаний, занятых в данной отрасли.

Зачастую можно составить перечень элементов совокупности, допустив ошибки, выявить и устранить которые возможно, по меньшей мере, тремя способами: 1) пересмотр основы выборки. Если в этом качестве использовался телефонный справочник, совокупность семей можно пересмотреть после проверки достоверности информации, приведенной в телефонном справочнике данного района; 2) устранение ошибки основы выборки после тщательного отбора респондентов на этапе сбора данных с целью исключения неподходящих элементов; 3) откорректировать собранные данные с помощью системы весовых коэффициентов.

3. Определение метода проведения отбора элементов связан с принятием некоторых сопутствующих решений. Исследователь должен сделать выбор между байесовым и традиционным подходом к отбору, повторной и бесповторной выборкой, а также вероятностным и детерминированным выборочным методом.

Баейсов подход – метод отбора элементов, в соответствии с которым элементы выбираются последовательно; собирается детальная информация о параметрах совокупности, полученная в результате предыдущих исследований, а также о затратах и возможных последствиях, связанных с принятием неправильных решений.

При повторной выборке исследователь выбирает элемент из основы выборки и получает необходимую информацию. Затем элемент возвращают в основу выборки; элемент можно неоднократно включать в выборку. При бесповторной выборке элемент генеральной совокупности, выбранные для включения в выборку, удаляется из основы выборки и, следовательно, не может использоваться вновь.

4. Определение объема выборки

Объем выборки – количество элементов совокупности, которые нужно изучить.

Объем выборки определяется четырьмя факторами. Первый – число групп и подгрупп, анализ которых следует провести. Второй – ценность информации, которую должно предоставить исследование, и требуемая точность результатов. Третий фактор – стоимость выборки: следует провести анализ затрат и выгод. Если стоимость выборки низка, оправдано формирование большей по объему выборки. Четвертый фактор – разброс значений совокупности. Если все члены совокупности придерживаются единого мнения, вполне достаточно выборки из одного человека. По мере возрастания разброса мнения должен увеличиваться и объем выборки.

Для расчета объема выборки можно использовать следующую формулу:

где – объем выборки

А – предельная ошибка выборки

t? – число, определяемое по специальной таблице, учитывающей доверительный интервал и предельную ошибку.

2.2 Проведение выборочного наблюдения

Для успешного проведения выборочного наблюдения необходимо досконально определить его план с точки зрения совокупности, инструментария, единиц, метода осуществления и объема выборки. Если единицами выборки являются семьи (домохозяйства), необходимо сформулировать рабочее понятие семьи. Следует описать процедуры для случаев, когда в квартире никто не живет, и в случае повторных звонков респондентам, которых не было дома. Каждое решение, предусмотренное планом выборочного наблюдения, должно подкрепляться соответствующей детальной информацией.

Пример: выборочное наблюдение для Министерства туризма

Цель телефонного опроса, проводимого для Министерства туризма штата Флорида, – это изучение поведения жителей штата, находящихся в туристических поездках. Семьи стратифицировали по месту по месту проживания на северный, центральный и южный район Флориды. Для отбора этих семей использовали случайный компьютерный набор телефонных номеров. Из каждой семьи выбирались кандидаты, соответствующие четырем критериям: 1) возраст 25 лет или старше; 2) проживает во Флориде как минимум 7 месяцев в году; 3) прожил во Флориде, по меньшей мере, два года; 4) получал водительские права во Флориде.

Для отбора одного респондента из каждой семьи воспользовались методом случайных чисел, чтобы получить представительную выборку из индивидуумов, отвечающих заданным критериям. Перечислены все члены семьи, соответствующие четырем критериям, из них выбран тот, кто следующим отпразднует свой день рождение. Для установления контакта с этим человеком потребовался ряд повторных звонков. Определены следующие этапы формирования плана выборочного наблюдения:

1. Изучаемая совокупность: совершеннолетие, отвечающее четырем критериям (элемент совокупности) в семье с работающим телефоном (единица выборки) в штате Флорида (территория) в период проведения опроса (время).

2. Основа выборки: компьютерная программа, случайным образом генерирующая номера телефонов.

3. Единица выборки: номера работающих телефонов.

4. Метод проведения выборочного наблюдения: стратифицированная выборка. Изучаемую совокупность распределили по географическому признаку на три района Флориды: северный, центральный и южный.

5. Объем выборки: 868.

6. Осуществление: поделить выборку на слои; воспользоваться компьютером для произвольного набора телефонных номеров; перечислить всех членов семьи, соответствующих четырем критериям; выбрать одного члена семьи методом следующего дня рождения.

Составление выборки – сложная процедура, включающая множество действий и этапов, на каждом из которых социолог может допустить ошибку. Ранняя ошибка порождает последующие, нарастает снежный ком искаженной информации, который способен парализовать исследование или свести его ценность к нулю. Именно поэтому важным является умение преодолевать все эти трудности, неожиданности и неприятности.

Можно сделать вывод, что правильно произведенная выборка довольно хорошо представляет или репрезентирует структуру и состояние генеральной совокупности. Однако полного совпадения выборочных данных с данными обработки генеральной совокупности, как правило, не бывает. В этом и заключается недостаток выборочного метода, на фоне которого видны преимущества сплошного описания генеральной совокупности. Ввиду неполного отображения выборкой статистических характеристик генеральной совокупности перед исследователем возникает важная задача: во-первых, учитывать и соблюдать те условия, при которых выборка наилучшим образом репрезентирует генеральную совокупность, а во-вторых, в каждом конкретном случае устанавливать, с какой уверенностью можно перенести результаты выборочного наблюдения на всю генеральную совокупность, из которой выборка взята.

Выявлено, что типами выборки называются основные разновидности статистической выборки: случайная (вероятностная) и неслучайная (невероятностная). Лишь равенство шансов попадания в выборку для каждого наблюдения, т.е. отбор «наугад», гарантирует от намеренных или ненамеренных искажений. Поэтому наилучшей моделью отбора считается вероятностная выборка, в которой строго соблюдается принцип равенства шансов попадания в выборку и для всех единиц изучаемой совокупности, и для любых последовательностей таких единиц.

Показаны этапы планирования и проведения выборки, их сложность и правильная реализация.

выборка респондент статистический

Список использованных источников

1. Добреньков В.И., Кравченко А.И. Методы социологического исследования: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2004. – С. 84-85.

2. Социология. Основы общей теории: Учебник для вузов/ Отв. ред. академик РАН Г. В. Осипов, действительный член РАЕН Л.Н. Москвичев. – М.: Норма, 2003. – С. 735-736.

3. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология: Методы исследования. – М.: Изд-во «Весь мир», 1997. – С. 154-156.

4. Количественные маркетинговые исследования, 2009. URL: http://www.fdfgroup.ru/?id=189

5. Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство, 3-е издание: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. – С. 412-417.