Выборка как метод социального исследования

 Введение.

Социология /от латыни – общество + греческого – слово, понятие, учение/ – наука о законах становления, функционирования, развития общества, социальных отношений и социальных общностей.

В повседневной жизни мы описываем факты, оцениваем  их правдоподобие, выводим гипотетические закономерности или опровергаем выводы других людей. Однако в науке все эти повседневные методы получения нового знания подвергаются куда более тщательной разработке.

Наряду с теоретическим  большое значение в исследовании имеет методический раздел программ, который включает в себя описание методики и организации исследования. Центральное значение в этом разделе занимает обоснование выборки. Характер решаемой проблемы, цели и задачи исследования определяют, каким должен быть объект исследования..

     Есть такая французская пословица, которая довольно хорошо передаёт суть выборочного метода, и основные причины его широкого распространения: «Чтобы понять вкус супа, не стоит съедать весь котелок – достаточно одной ложки». В этом  заключается актуальность изучения выборки и пока будут проводится социологические исследования, будет возникать проблема построения выборки. Практически ни в одном исследовании, даже при идеальных условиях (большой финансовый бюджет, согласия заказчика с длительными сроками его проведения, относительная простота цели и задач), не осуществляется стопроцентное изучение генеральной совокупности, хотя бы потому, что идеальных условий в жизни не бывает. Подавляющее большинство исследований строится по следующей стратегии – аналитические выводы о социальном целом, основанные на изучении лишь части целого¹.

В моей контрольной работы решается ряд задач:

В первой главе раскрываются понятие выборки и основные понятия выборочного метода, значение выборки в социальном исследовании.

     Во второй главе рассмотрены основные типы выборок и для каждой из них представлена процедура выполнения.

      И в третьей главе раскрываются понятия качества, объёма и репрезентативности выборки. А так же рассмотрены основные ошибки, возникающие при составлении выборки и способы их избежать.

     Цель контрольной работы выяснить, какую роль выборка играет в социологическом исследовании, и какие бывают типы выборок.

1.Значение выборки. Понятие выборки. Выборочный метод.

Значение выборки. 

 Из трёх видов исследования всеобщего, локального и выборочного последнее используется чаще всего. Поскольку эмпирическое исследование всегда направлено на получение точной и объективной, количественной социальной информации, постольку важно при его проведении обеспечить в первую очередь репрезентативность получаемой информации. Поэтому очень большое значение имеет правильность выборки. Отбор должен проводиться таким образом, чтобы выборочная совокупность отражала тенденции всей генеральной совокупности. Именно выборочные исследования позволяют совершенно по-иному подойти к изучению социальных и экономических процессов в регионе, обществе в целом (в частности, составлять мнения относительно позиций десятков и сотен миллионов людей на основе опроса нескольких тысяч человек).

  Подробно проблемы обеспечения репрезентативности рассматриваются статистикой. Они достаточно сложны, поскольку речь идет, с одной стороны, об обеспечении количественной репрезентации генеральной совокупности, с другой - качественной. Качественная репрезентация предполагает обеспечение в выборочной совокупности представительства всех элементов генеральной (к примеру, не может быть и речи о репрезентативности, если опрашиваются только мужчины или только женщины, только молодые люди или только старики; в выборке должны быть представлены все существующие группы). Что же касается количественной репрезентации, то здесь речь идет о том, что все эти группы должны быть представлены в выборочной совокупности в оптимальном (достаточном для нормального представительства) количестве.

Понятие выборки. Выборочный метод.

    Одной из задач, которые стоят перед социологом при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Данные о массовых социальных явлениях и процессах социолог может получить из двух видов источников:

1.объективных, к которым относятся официальная государственная статистика, статистика министерств и ведомств, служб социальной защиты, профессиональных союзов, общественных партий и движений и такое прочее. Они обычно представляют собой обобщённые количественные характеристики социальных общностей, явлений, процессов (например, уровень безработицы). Но эти данные не всегда могут гарантируют точность и однозначность. Например, занижены данные о распространённости наркомании или пьянства, так как регистрируются далеко не все такие случаи.

      2. субъективных, к которым и относятся сами люди. Только от них мы можем узнать о настроениях населения или отдельных социальных групп, только с их помощью спрогнозировать результаты выборов и определить рейтинги телепередач.

     Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом»². Но вообще-то термин "выборка" имеет двоякое значение. Это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта, выбранных для непосредственного обследования. Причины применения выборочного метода:

1.экономит силы и средства исследователей;

2.процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода (рассуждение по схеме «от частных наблюдений – к общей эмпирической закономерности»);

3.реализует принцип рандомизации (случайного отбора).

     Наилучшим способом отбора считается вероятностная или случайная выборка, в которой строго соблюдается принцип равенства шансов попадания в выборку и для всех единиц изучаемой совокупности, и для любых последовательностей таких единиц³.

      Выборочный  метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав менее половины генеральной совокупности. Как когда-то сказал Джордж Гэллап: «Если хорошо помешать суп, повар возьмёт на пробу одну ложку и скажет, какой вкус у всего горшка!»⁴. То есть можно сказать, что достоверность полученной информации может быть не только не ниже, чем при сплошном обследовании, но и выше вследствие возможности привлечения персонала более высокого класса и применения различных процедур контроля качества получаемой информации.

2.Типы выборок.

Выборки делятся на два  типа: 
- вероятностные 
- не вероятностные 
1) Вероятностные выборки  
2.1. Случайная выборка (простой случайный отбор) 
Такая выборка является наиболее точной, достигается при помощи математических методов. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.⁵ По определению, при случайной выборке выполняется принцип случайности. Плюсом данного метода является полное соблюдения принципа случайности и, как следствие – избежание систематических ошибок.

Случайная выборка обладает рядом недостатков, которые затрудняют ее применение на практике:

1.Необходимость наличия списка элементов генеральной совокупности. Трудность здесь заключается в том, что получить такой список далеко не всегда представляется возможным.

2.Сложность проведения опроса. Процедура опроса при случайном отборе является очень громоздкой и требующей много времени. То есть, интервьюерам приходится «бегать» за каждым респондентом и добиваться от него согласия ответить на «парочку вопросов». Простой случайный отбор определяется несколькими методами:

а) Метод жребия (или лотерейный метод).

     Каждый элемент (респондент) генеральной совокупности заносится на карточку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в урну или барабан, перемешиваются и, не глядя, вынимаются. Номера на выбранных карточках указывают на элементы генеральной совокупности, которые попадают в выборочную совокупность. После доставания каждой карточки, оставшиеся снова перемешиваются. Отбор заканчивается, когда будет выбрано заранее заданное количество элементов выборочной совокупности.

б) Метод таблиц случайных чисел.

     Для осуществления этого метода используют таблицы случайных чисел, которые «можно найти в справочниках по математической статистике. Отбор номеров из таблицы случайных чисел формирует выборочную совокупность. Таблицы устроены таким образом, что отбор можно осуществлять с начала, с конца, из середины, по горизонтали, по вертикали, поскольку числа от 0 до 9 имеют равную вероятность появиться в любой позиции таблицы»⁶. Сначала мы присваиваем элементам (респондентам) генеральной совокупности номера. Например, номера от 01 до 70 (если число элементов генеральной совокупности равно 70), но если бы максимальный номер в списке (количество элементов генеральной совокупности) был трёхзначным (например, 456), мы бы присваивали им трёхзначные номера, используя нули в отсутствующих разрядах (например, 067 или 005). Затем задаёмся произвольными номерами строки и столбца, цифра, находящаяся на их пересечение и будет номером первого респондента, а далее отбор можно проводить по любому правилу: подряд, через строку через два столбца и такое прочее. Выбирается количество чисел равное количеству элементов выборочной совокупности.

Кроме таблиц случайных  чисел в этом методе нередко используется генератор случайных чисел. Это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

2.2.Метод систематической (или механической) выборки.

     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  
2.3.Серийная (гнездовая или кластерная) выборка.

     При серийной выборке единицами отбора выступают не сами индивиды, а группы (кластеры или гнёзда). Обычно генеральную совокупность расчленяют на естественные гнезда, так как «при формировании искусственных гнезд создаётся трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд»⁷ по определённому признаку. В качестве кластеров выступают семьи, бригады, классы, студенческие группы, школы - при изучении школьников, и больницы - при изучении пациентов, а так же районы, города и такое прочее.⁸

     Применение кластерной процедуры основано на четырёх обязательных условиях:

1)каждый элемент генеральной совокупности может принадлежать только к одному кластеру;

2)должно быть известно или поддаваться оценке с приемлемой степенью точности число элементов генеральной совокупности каждого кластера;

3)кластеры должны быть не разбросаны пространственно и не слишком велики, иначе кластерная выборка теряет свои преимущества в финансовом смысле;

4)выбор кластеров должен быть осуществлен так, что бы рост выборочной ошибки был минимальным (разные кластеры не должны быть однородными по исследуемому признаку и слишком большими)⁹.

2.4.Стратифицированная выборка.

     Применяется в тех случаях, «когда цели и задачи исследования требуют вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям»¹⁰, или когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или когда она слишком велика, или имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной совокупности получить сложно, чем для отдельных её частей. Для повышения точности результатов отбора процедура такой выборки состоит из деления генеральной совокупности на страты («страта» – это социальная, возрастная, или иная группа, буквально «слой»¹¹), которые являются однородными и используются для изучения электоральных намерений, социального класса и возраста, отношений к уровню доходов и другое. После определения страт в каждой из них осуществляется простая случайная или систематическая выборка, при наличии собственной основы выборки.¹² Когда стратифицированную выборку называют районированной, значит стратификация проходит по территориальному принципу. Например, при опросах часто применяют районирование по областям.

      Этот метод особенно хорош, когда генеральная совокупность неоднородна. Однако стратифицированная выборка может быть применена лишь при наличии дополнительной информации о генеральной совокупности (например, нам необходимо процентное соотношение мужчин и женщин, в случае, если мы хотим стратифицировать выборку по полу). Отсутствие такой информации делает применение стратифицированной выборки невозможным. Еще один недостаток стратифицированного отбора – это возможность систематической ошибки.

2.5.Неслучайная выборка (не вероятностная).

     При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она  является не  обязательной, так как количественные параметры объекта не играют решающей роли в исследовании, а целью его будет – углублённое  качественное описание какого-либо отдельного социального феномена¹³.

Обычно неслучайный  отбор применяют в следующих  случаях:

1.Невозможно провести случайный отбор вследствие:

- Ограниченности ресурсов (недостаток денежных средств, нехватка времени, отведённого на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и так далее)

- Этических проблем (нельзя заставить респондента отвечать, если он отказывается)

2.Отсутствие необходимости проведения случайного отбора.

     Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам рандомизации (которые обеспечивают «случайность» отбора элемента генеральной совокупности в выборку. К ним относятся, например, случайный выбор первого адреса из списка, запрет на обследование подряд однотипных квартир, процедуры случайного отбора респондентов в семье».), а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и такое прочее. Главный недостаток неслучайных методов заключается в том, что не существует строгих статистических методов, которые позволили бы обобщить полученные результаты. Оценка точности и валидности таких результатов (и выводов в исследовании) остаётся делом субъективных суждении, опыта и теоретических предпочтений¹⁴.

2.6 Направленная (целевая) выборка.

     Применяется обычно в качественном исследовании. На отбор в этом случае большое влияние оказывает цели исследования. Основная задача целевых выборок – получить информационно богатые случаи для последующего их глубокого и многостороннего изучения¹⁵. Целевые выборки «разумно использовать в пилотажных исследованиях, в экспериментах, в том числе методических (то есть нацеленных на проверку и отработку анкет, опросников, шкал и такое прочее). Целевые выборки очень многообразны, и я приведу ниже лишь несколько из них.

а) Выборка доступных случаев.

     В социологии же выборку доступных случаев используют при изучении специфических популяций, которые почти не поддаются локализации. Это «относительно малочисленные группы, находящиеся вне сферы институционального (например, административного) контроля»¹⁶.

     Одним из  плюсов этого метода являются  сравнительно низкие издержки  на поиск респондентов:

1.доступные респонденты выделены заранее;

2.респонденты выявляются в процессе опроса, поэтому действительное число доступных объектов определяется после его окончания.¹⁷

     Сферы применения доступной выборки:

 а)тестирование анкет,

б)отработка процедур опроса,

в)изучение интимных сторон жизни людей,

г)изучение здоровья населения на основе данных об обращениях в больничные учреждения,

д)монографические обследования.

б) Отбор типичных случаев.

При использовании данного  метода отбираются единицы генеральной  совокупности, обладающие средним (или  типичным) значением признака в статистическом отношении. Однако в таком случае встает проблема выбора признака и определения его типичного значения. Субъективный характер оценки вполне может привести к систематической ошибке. Данный метод целесообразно применять для изучения таких объектов, о которых мы уже обладаем некоторой информацией, например, территориальных общностей, предприятий, учреждений и т.п. То есть, он осуществляется на основе анализа демографических данных и предварительных социологических исследований.

Так, например, изучение типичных негосударственных школ позволит выяснить проблемы негосударственного допрофессионального образования¹⁸.

в) Метод снежного кома.

 «По сути, это техника поиска  и отбора респондентов с определённым  сочетанием свойств в таких  условиях, когда трудно очертить  границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включённых в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (или даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера)»¹⁹. Так «выборка постепенно разрастается вширь, подобно снежному кому, катящемуся с горы»²⁰, отсюда и соответствующее название данной выборки.   

     Опрос прекращается:                           

1. когда имена в списке начинают повторяться;
2. в случае информационного насыщения;
3. как только опрос перестаёт приносить новую информацию²¹.

2.7 Стихийная выборка.

     Исследователь при применении данного метода в некоторой степени контролирует выборку (например, публикуя анкету в журнале, он обращается только к читателям этого журнала), но решение о включении в выборку принимает сам респондент. То есть, её размер заранее часто не известен, а определяется конкретным условием - активностью респондентов.

     Сферы применения стихийной выборки:

1. анкеты, публикуемые в газетах и журналах;
2. почтовые опросы;
3. опросы покупателей в залах супермаркетов;
4. опрос пассажиров на остановках и в общественном транспорте²².

2.8. Многоступенчатая и одноступенчатая выборки.

     Выборка делится на одноступенчатую и многоступенчатую по количеству ступеней в отборе. Одноступенчатая выборка предполагает, что из генеральной совокупности сразу осуществляется отбор респондентов для опроса. Процедура же многоступенчатой выборки включает несколько ступеней, при этом на каждой из них единица отбора меняется. «Различают единицы отбора первой ступени (первичные единицы), единицы отбора вторичной ступени (вторичные единицы) и так далее. Объекты самой нижней ступени, с которых ведется непосредственный сбор информации, называются единицами наблюдения»²³. Например, задача исследования – изучение свободного времени студентов всей страны.

     Процедура будет строиться следующим образом:

1. отбор регионов;
2. отбор города в них, где есть вузы;
3. отбор учебных заведений, в которых будет проводиться исследование;
4. выбор академических групп;
5. отбор студентов.

     Многоступенчатая выборка осуществляется не в локальных масштабах, а в региональных, общенациональных, международных. Использовать одноступенчатую выборку в таких масштабах нерационально, да и очень дорого обойдётся такое исследование. Многоступенчатая выборка в этом плане экономична и упрощает подход  к выбору объекта.

     Но нужно учитывать, что чем больше ступеней в выборке, тем больше будет ошибка репрезентативности, возрастёт вероятность погрешностей, что приведёт к искажению результатов исследования²⁴.

     Рассмотрев некоторые типы выборок, необходимо также уяснить, что такое объем выборки и какие бывают ошибки выборки и как их избежать.

    3 Репрезентативность выборки. Объем и ошибка выборки.

      В формировании выборочной совокупности важную роль играет определение ее объема и обеспечение репрезентативности.

     «Если тип выборки говорит о том, как попадают люди в выборочную совокупность, то объём выборки сообщает о том,  какое их количество попало сюда»²⁵. То есть объем выборки – это количество единиц попавших в выборочную совокупность. И очень важно, чтобы выборка была репрезентативной, то есть не искажала представлений о генеральной совокупности в целом²⁶. «Требования репрезентативности выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности»²⁷.

      Одна из ключевых  проблем, встающих, как правило, перед социологом, решающим: доверять полученным в ходе него данным или нет, это то, сколько же человек должно быть опрошено для того, чтобы получить действительно репрезентативную информацию. К сожалению, единой и четкой формулы, используя которую можно было бы рассчитать оптимальный объем выборочной совокупности, не существует в природе. И объясняется это весьма просто. Дело в том, что определение объема выборочной совокупности – это проблема не столько статистическая, сколько содержательная.

      Иными словами, объем выборочной совокупности зависит от множества факторов, основные из них следующие:

1. затраты на сбор информации, включая временные;
2. стремление к определённой статистической достоверности результатов, которую надеется получить исследователь;
3. ценность и новизна информации, получаемой в результате опроса²⁸.
4.      Объем выборки обусловлен степенью однородности или неоднородности, генеральной совокупности, количеством характеризующих ее признаков.      Однородной считается совокупность, в которой контролируемый признак, например уровень грамотности, распределён равномерно, то есть не образует пустот и сгущений, тогда опросив лишь несколько человек, можно сделать вывод о том, что большинство людей грамотны. Чем более однородна генеральная совокупность, тем меньше объем выборки. Например, «допустим, мы осуществляем отбор из генеральной совокупности в 2000 человек, контролируя состав выборочной совокупности по признаку «пол»»: 70% мужчин и 30% женщин. Согласно теории вероятности, можно предположить, что примерно среди каждых десяти отбираемых респондентов встретятся три женщины. Если мы хотим опросить по крайней мерее 90 женщин, то исходя из вышеупомянутого соотношения, нам необходимо отобрать не менее 300 человек. А теперь предположим, что в генеральной совокупности 90% мужчин и 10% женщин. В этом случае, чтобы в выборочную совокупность попало 90 женщин, необходимо отобрать уже не менее 900 человек». Из примера видно, что объем выборки зависит от разброса признака (дисперсии), и его нужно вычислять по признаку, дисперсия значений которого наибольшая.

     «Степень однородности социального объекта зависит, в сущности, от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый «элементарный» объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолированно, тем больше должен быть объем выборки»²⁹.

     Существуют, так называемые «правила левой руки» для определения размера выборки (таблица 1)»³⁰:

     В репрезентативной выборке все элементы генеральной совокупности представлены в той же пропорции. Но как бы тщательно не соблюдать этот принцип, случайные ошибки все же будут. Мы имеем возможность определять ошибку репрезентативности. Ошибкой репрезентативности, как правило, называют «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 получить информацию о генеральной совокупности»³¹. Важно учитывать, что при помощи выборочного метода никогда нельзя получить абсолютно точную оценку наблюдаемого признака, всегда существует вероятность ошибки, но, если вероятность ошибки мала, то она скорее всего не произойдет. В отечественной литературе наряду с термином «ошибка репрезентативности» встречается и другой – «ошибка выборки». Обычно они используются как синонимы, но понятие «ошибка выборки» количественно более точное, чем «ошибка репрезентативности». Ошибка выборки – это «отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности. На практике она определяется путём сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними».³²

      Репрезентативность выборки определяется двумя компонентами: систематическими и случайными ошибками. Случайные ошибки связаны «со статистическими погрешностями (зависят от динамики исследуемых признаков) и непредвиденными нарушениями процедуры сбора информации (процедурные ошибки, допущенные при регистрации признаков)»³³. Случайные ошибки уменьшаются с увеличением объема выборочной совокупности. Случайную ошибку можно измерить методами математической статистики, если при формировании выборочной совокупности соблюдался принцип случайности, обеспечивающийся строго определенными правилами, которые составляют метод формирования выборочной совокупности, и устранить.

      На практике принцип случайности соблюсти очень сложно, а иногда просто невозможно, что приводит к появлению систематической ошибки, которые возникают «из-за неполной объективности выборки генеральной совокупности (недостаток информации о генеральной совокупности, отбор наиболее «удобных» для исследования элементов генеральной совокупности), а так же из-за несоответствия выборки целям и задачам исследования»³⁴. Иногда такие ошибки называют ошибками смещения. Они возникают при различных телевизионных опросах, когда телеведущий предлагает телезрителям позвонить по определённым номерам телефонов, послать смс-сообщение и высказать своё мнение по какой-то проблеме. Естественно мы не можем утверждать что эти люди отражают мнение всего населения страны, и даже телеаудитории. Вероятнее всего в таких опросах участвуют более образованные и активные люди, чем вся генеральная совокупность, поэтому любой телевизионный опрос содержит в себе систематическое искажение и носит поверхностный характер.

     Но систематические ошибки возникают и в ходе корректно организованного опроса. Например, на улице на вопросы интервьюера отвечают только те, кто никуда не спешит. Искажения можно избежать, если соблюдать принципы случайного отбора и опрашивать, к примеру, каждого десятого прохожего³⁵.

     Причины возникновения систематических ошибок:

1. «в ходе исследования была не правильно составлена основа выборки (использовались устаревшие, неполные данные либо отсутствовала статистика по некоторым важным для формирования выборки признакам),
2. неудачно выбран способ отбора единиц наблюдения,
3. часть респондентов по разным причинам «выпала» из опроса (отсутствовала, отказалась отвечать) и так далее»³⁶.

     При помощи математических средств такие ошибки устранить невозможно, поэтому необходимо осуществить логический анализ причин появления систематических ошибок и разработать меры, которые смогли бы их устранить. «Величину ошибок смещения определить при помощи математических формул практически не возможно, поэтому они автоматически переходят на результаты и выводы исследования. Ошибки смещения бывают обычно следствием: