Выборочный метод. 3

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, численность и состав партий и общественных объединений, национальный валовой продукт, численность населения и другое). 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. При работе с людьми возникают, как минимум, две методологические проблемы:

- все данные, которые мы получим от отдельных  людей, должны быть обобщены, если мы хотим охарактеризовать изучаемое явление  или процесс;

- наиболее точные  данные мы сможем получить, если  изучить всю совокупность объектов, которые имеют отношение к  изучаемой проблеме (например, перепись  населения). Но такие исследования (сплошные обследования) очень трудоёмки и дорогостоящи, а в информации от субъективных источников общество нуждается постоянно. Поэтому большинство исследований бывают выборочными¹ .

     Как  только нужно собрать информацию  о некоторой группе или большой совокупности людей, возникает проблема построения выборки. Её как правило используют в опросах, ориентированных на статистические методы, в исследованиях политических и культурных элит, при отборе «случаев» для включённого наблюдения и качественного анализа.

     Считается,  что статистические обследования  населения и ресурсов зародились  одновременно с первыми формами  централизованной социальной и  политической организации: информацию  такого рода использовали при  решении различных управленческих задач – начиная с политики и заканчивая строительством общественных бань еще в развитых аграрных обществах и древних городах-государствах. Иногда эти обследования принимали форму сплошных переписей населения, но чаще всего довольствовались «сведениями о какой-то части совокупности: об урожайности судили по пробному обмолоту, о партии товара – по образцу, а о прихожанах – по их духовному наставнику.

    Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом»¹ . 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:

a) экономит силы и средства исследователей;

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

c) реализует принцип рандомизации (случайного отбора).

Типы  выборок

     На сегодняшний день существует огромное количество классификаций типов выборки, различные 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. Поэтому я рассмотрю  одну из этих классификаций, объединяющую в себе все те, которые встречаются в используемой литературе.

1.Случайная выборка  (вероятностная)

1.1.Простой случайный  отбор

а) метод жребия

б) метод таблиц случайных чисел

1.2.Метод систематической  (или механической) выборки

1.3.Серийная (гнездовая  или кластерная) выборка 

1.4.Стратифицированная  выборка

2.Неслучайная  выборка (невероятностная)

2.1.Направленная (целевая) выборка

а) выборка доступных  случаев

б) отбор типичных случаев

в) квотная выборка

г) метод снежного кома

2.2. Стихийная

2.3. Многоступенчатая  и одноступенчатая

1.Случайная  выборка.

     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.¹ Случайная выборка обычно применяется при опросах общественного мнения перед выборами, референдумами и другими массовыми мероприятиями¹.

      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. Следовательно, в тех случаях, когда невозможно получить список элементов генеральной совокупности, невозможно проводить и случайный отбор.
2. Сложность проведения опроса. Процедура опроса при случайном отборе является очень громоздкой и требующей много времени. Ведь в результате случайного отбора исследователь получает на выходе список фамилий респондентов (телефонов, адресов и т.д.), которых необходимо опросить. То есть, интервьюерам приходится «бегать» за каждым респондентом и добиваться от него согласия ответить на «парочку вопросов».

      Все вышеперечисленное ведет к повышенным временным затратам на проведение опроса. Временные затраты можно уменьшить только благодаря привлечению дополнительных интервьюеров, т.е. только за счет дополнительных денежных расходов. Кроме этого возникает еще так называемая проблема неответивших.

3. Сравнительно большой объем выборки. Для получения результатов со сравнительно высокой степенью точности случайный отбор требует достаточно большого объема выборки по сравнению с другими видами отбора. Другими словами, случайный отбор обладает меньшей степенью точности, что, в конечном счете, является причиной его меньшей эффективности. А выборка считается более эффективной, если: при одинаковых расходах она более точна, а при одинаковой точности она более дешевая.

1.1.Простой  случайный отбор.

     «Простой случайный отбор из  генеральной совокупности предполагает  что:

• генеральная совокупность однородна;
• все её элементы доступны для исследования в одинаковой степени;
• имеется полный список элементов, составляющих генеральную совокупность (или хотя бы репрезентативная основа выборки);
• к этому списку применяются процедуры случайного отбора, с использованием таблиц или компьютерных генераторов случайных чисел»².

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.

• простой случайно-повторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка возвращаются обратно в урну, и затем отбор продолжается;
• простой случайно-безповторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка откладываются в сторону и отбор продолжается.

     Отбор заканчивается, когда будет  выбрано заранее заданное количество  элементов выборочной совокупности³.

     Осуществление этого метода довольно  трудоёмкая и продолжительная  операция (особенно при больших  объемах выборки), а для обеспечения  равного шанса выбора каждого  элемента генеральной совокупности, требуется тщательное перемешивание карточек после каждой выемки очередного номера⁴.

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»⁵. 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.

     Если в процессе отбора попадаются  числа, превосходящие по величине самый большой номер в списке или повторяющиеся, то их положено пропускать.     Так же если нужны, например, трёхзначные числа, а таблица состоит из пятизначных чисел, то используют, как правило, только первые три цифры каждого пятизначного числа, а оставшиеся две игнорируют⁶. 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).

1.2.Метод  систематической  (или механической) выборки.

     Этот метод заключается в том,  что из основы выборки, которая  представляет собой полный пронумерованный  список элементов генеральной  совокупности, через равные интервалы  (шаги), например каждый второй, третий или десятый, осуществляется отбор заданного числа респондентов.

Интервал (k) рассчитывается по формуле:

k = N/n;

где  N - полное число элементов генеральной совокупности, а n – число элементов выборочной совокупности.

     Первый респондент непременно отбирается случайным образом, по таблице случайных чисел.

     Этот метод может привести  к систематической ошибке, если  список ранжирован по какому-либо  признаку, так как тогда само  определение места начала случайного  отбора будет влиять на средние  характеристики всей выборки.

     Когда генеральная совокупность  слишком велика или исследователю  известен не полный её список, необходимо знать правило упорядочивания  элементов в генеральной совокупности⁷, так как интервал отбора может совпасть со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, а это приведет в свою очередь к смещениям⁸. Метод систематической выборки позволяет даже при не большом объёме выборки изучить достаточно большие генеральные совокупности с помощью простой техники отбора.

1.3.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»⁹ 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.¹⁰

     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)¹¹.

     После отбора кластеров они,  как правило, подвергаются сплошному  исследованию, но при необходимости  осуществляют выборку из гнезда.    «Число респондентов, отбираемых  из серии, пропорционально общему  числу элементов в ней. Из  каждой (серии) можно осуществить отбор единиц анализа при помощи собственно-случайной или механической выборки. Количество респондентов, подлежащих отбору из каждой серии в отдельности, определяется из соотношения:

ni =Ni * n / N,

где i – число серий, выделенных в генеральной совокупности, Ni – число единиц в серии»¹².

     Достоинствами  гнездового отбора можно назвать  - организационную простоту и  удобство опроса респондентов, которые  находятся вместе, а не разбросаны  пространственно, а так же то, что респонденты изучаются в  их естественном окружении, а это, конечно, влияет на качество получаемой первичной информации. Иногда гнёзда подвергаются сплошному исследованию, а это гораздо проще, чем бегать за каждым респондентом, и при этом  мы получаем выигрыш и в средствах, и во времени.

     Но  при этом необходимо следить,  чтобы количество групп в генеральной  совокупности было достаточно  большим, иначе ни о каком  принципе случайности не может  быть и речи. Кроме того, возможны  неточности из-за того, что на  момент опроса не удается застать всех членов группы¹³.

1.4.Стратифицированная  выборка.

     Применяется в тех случаях,  «когда цели и задачи исследования  требуют вероятностного отбора  респондентов по каким-либо групповымкритериям»¹⁴, 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»¹⁵), 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.¹⁶

     Выделяют три способа размещения  выборки (для того чтобы выборка  не теряла свой случайный характер):

1. Пропорциональное размещение выборки: из каждой страты отбирается определённый процент (5-10%) единиц отбора, «объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности»¹⁷. Этот способ очень простой и надёжный.
2. Равномерное размещение выборки: из каждой страты отбирается одинаковое число единиц (например, по 200-300). Применяется в случаях, когда исследователю неизвестны объемы страт исходной совокупности.
3. Оптимальное размещение выборки: считается, что самые неоднородные страты должны быть представлены в выборке наибольшим объёмом единиц, а однородные – наименьшим. Этот же способ используется очень редко, так как на практике он трудно реализуется из-за отсутствия информации о вариации признаков в генеральной совокупности¹⁸. 

     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 ошибки¹⁹.

2.Неслучайная  выборка (невероятностная).

     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 феномена²⁰.

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»²¹.), 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 предпочтений²².

2.1.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 изучения²³. 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). Однако всегда следует помнить о том, что возможность обобщения любых оценок, полученных на целевой выборке, для генеральной совокупности в целом, то есть внешняя валидность результатов исследования, чаще всего оказывается сомнительной»²⁴. Целевые выборки очень многообразны, и я приведу ниже лишь несколько из них.

а) Выборка доступных  случаев.

     Лучше  использовать такую выборку только  в экспериментальном исследовании. Например, при психологических экспериментах,  проводящихся в вузе, где испытуемыми  являются студенты. Экспериментатор  в случайном порядке распределяет выборку доступных случаев (или доступных испытуемых) по двум группам, одна из которых экспериментальная, а другая – контрольная. Но в таких случаях обобщить результаты эксперимента на всю генеральную совокупность нельзя, так же как и нельзя с полной уверенностью сказать, что изначально являлось генеральной совокупностью, так как она была, в принципе, определена  самого начала. 

     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»²⁵. Для этих групп очень сложно составить основу выборки, например посетители выставок не состоят на каком-либо учёте. Поэтому социологам приходится отбирать членов такой выборки «в местах их «естественного обитания» или вероятностного скопления»²⁶. Так исследование посетителей библиотек проводится в библиотеках, посетителей стрелковых тиров – в тирах и такое прочее.

     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.²⁷

     Сферы применения доступной выборки:

1. тестирование анкет,
2. отработка процедур опроса,
3. изучение интимных сторон жизни людей,
4. изучение здоровья населения на основе данных об обращениях в больничные учреждения,
5. 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.

   Цель  такого типа выборки сводится к иллюстрированию, иначе говоря, она предполагает качественное описание типичного социального феномена с использованием соответствующих методов. Так, например, изучение типичных негосударственных школ позволит выяснить проблемы негосударственного допрофессионального образования²⁸.

   в) Квотная выборка.

   Это выборка когда-то была очень популярна  даже среди профессиональных статистиков, но сейчас она практически не используется.

   «Квотная  выборка представляет собою своеобразную микромодель генеральной совокупности»²⁹.

     Процедура  квотной выборки очень проста: вся изучаемая совокупность делится на социально-демографические группы в соответствии с целями исследования. В качестве критериев разбивки на группы, которые обычно не превышают четырёх, так как в противном случае процедура отбора становится очень сложной, могут выступать: пол, возраст, национальная принадлежность, место жительства и такое прочее. Основываясь на данных официальной статистики, социолог узнаёт пропорции выбранных групп в генеральной совокупности и даёт задания для интервьюеров, указывая, сколько лиц нужно опросить в соответствии с указанными критериями, например, 8 женщин старше 56 лет, 6 мужчин и 7 женщин в возрасте от 35 до 45 лет и 12 женщин до 30 лет, которые проживают в городе Мурманске, их интервьюеры отбирают по своему усмотрению. В результате получается выборка, которая представляет все заданные пропорции групп в генеральной совокупности³⁰.                          

     Этот  метод «применяют, если распределение  генеральной совокупности по  основным социально-демографическим  признакам или другим существенным для исследования признакам известно, но её списки получить не возможно, или если для осуществления случайного отбора недостаточно времени и средств»³¹.

     Недостатки  квотного отбора:

1. Необходимо предварительное изучение объекта для выявления в нем пропорций единиц с различными характеристиками и связей между характеристиками.
2. Необходима свежая информация о состоянии генеральной совокупности. Например, если активно происходят какие-то демографические процессы (миграция), то применение данных переписи населения, проведенной несколько лет назад, может дать большую систематическую ошибку.
3. Некоторые проблемы могут возникнуть на полевом этапе проведения исследования:
1. Интервьюер, скорее всего, будет проводить отбор среди наиболее доступных ему лиц, тех, кто наиболее охотно идет на контакт с ним, поэтому выборка имеет тенденцию превращаться в доступную.
2. При этом ближе к концу отбора часто возникает группа «дефицитных» признаков, поэтому повышается соблазн для интервьюера опрашивать людей, которые почти или совсем не подходят по заданным параметрам³².

     Среди преимуществ квотного отбора  можно назвать такие его характеристики  как простота процедуры, относительно  низкая стоимость, соблюдение  анонимности опрашиваемых. При исследовании  общественного мнения, ценностей, установок, мотивов квотный отбор даёт достаточно неплохие результаты. Но его категорически не рекомендуется использовать при исследовании социальной структуры, стратификации и мобильности³³.

г) Метод снежного кома.

     Обычно применяется для отбора экспертов, особенно по узкой проблеме, при исследовании маргинальных и избегающих широкой известности групп, например, властвующих элит, а так же наркоманов или коллекционеров антиквариата, то есть редко встречающихся групп респондентов³⁴. «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)»³⁵. Так «выборка постепенно разрастается вширь, подобно снежному кому, катящемуся с горы»³⁶, отсюда и соответствующее название данной выборки.