Генеральная совокупность – это полный набор исследуемых единиц, которые удовлетворяют определенными спецификациями. Спецификация определяет принадлежность каждой исследуемой единицы к генеральной совокупности.
Ценз – обследования всех элементов генеральной совокупности.
Исследования всех генеральных совокупностей иногда очень дорого, иногда не возможно.
В таких случаях проводятся выборочные исследования.
- – это подмножество всех элементов исследования. Каждый элемент выборки подвергается исследованиям.
Обязательно также определить, какие элементы не будут исследоваться.
Далее определяются рамки выборки: перечень элементов генеральных совокупностей, из которых производится выборка.
Возможные способы задания рамок выборки:
- телефонная книга
- случайный выбор телефона
- уличный опрос
Гнездовые выборки.
Гнездовыми называются выборки, осуществляемые следующим образом:
- Исследуемая совокупность элементов делится на взаимоисключающие подмножества, охватывающие всю совокупность.
- Производится случайный выбор этих подмножеств.
- Если используются все элементы выбранного подмножества, то это одношаговая гнездовая выборка. Если далее производится случайный выбор внутри подмножества, то выборка называется двухшаговой.
Каждое подмножество должно представлять собой маленькую модель исходной совокупности, поэтому они должны быть гетерогенны (включать разнородные объекты), в отличие от гомогенных страт.
Механическая выборка.
При этой выборке элементы генеральной совокупности, обычно предварительно расположенные в некотором порядке, нумеруются и разбиваются на n групп по номерам.
Например: для n =10: 1-я группа включает 1-й, 11-й, 21-й,… элемент, 2-я – 2-й, 12-й, 22-й,… и т. д.
n называется интервалом выборки.
В выборку включается только одна группа. Если начало отбора соответствует 5-му элементу (k=5), то будут взяты 5-й, 15-й, 25-й … элементы. В общем случае выбираются k-й, k+n-й, 2k+n-й, 3k+n‑й, … элементы.
В выборку попадает 1/n часть элементов генеральной совокупности.
Случайный выбор k не дает большого эффекта. Он может даже ухудшить репрезентативность выборки.
Например: если для оценки среднего товарооборота магазинов города взять список магазинов, расположить их по убыванию размера торговых залов, то скорее всего окажется, что в городе есть один-два очень больших магазина, которые имеют большой объем продаж. Если они попадут в выборку, то это вызовет ошибку репрезентативности. При простой случайной выборке включение в выборку таких магазинов приводит к большому отклонению выборочного среднего от среднего для генеральной совокупности. Именно из-за таких неудачных выборок уверенность в попадании истинного среднего в доверительный интервал не может быть 100%.
Аналогичная картина может наблюдаться и на другом конце списка.
Чтобы избежать этой ошибки при механической выборке k обычно берут близким к n/2.
Точностные параметры правильно спланированной механической выборки близки к параметрам простой случайной выборки.
Пример неудачной механической выборки – определение объема продаж по дням с разбивкой k=7. При этом в выборку попадают только одинаковые дни недели.
Территориальная выборка.
При одноступенчатой территориальной выборке элементами выбора служат чаще всего городские кварталы. Разбиение по кварталам удобно, так как оно взаимоисключающее и полное.
В выбранных кварталах опрашивается каждая семья. Если считать все кварталы одинаковыми по размеру, то вероятность для семьи попасть в опрос равна отношению количества кварталов города к количеству выбранных кварталов.
Метод достаточно дешев (интервьюеру не надо ездить по всему городу, опрашивая случайно выбранные семьи), но не идеален: в квартале проживают семьи примерно одного социального положения, что может внести некоторую ошибку.
Определение размера выборки.
Размер выборки определяется типом выборки, статистикой, гомогенностью совокупности, временными и финансовыми ограничениями.
Основными исходными данными для определения размера выборки являются:
- план выборки;
- точность оценки;
- требуемый уровень достоверности.
Объем выборки.
Это число респондентов, которые вошли в выборку, и от которых будет получена информация.
На практике используется несколько методов определения объема выборки:
- Произвольный метод: основан на применении «правила большого пальца». Бездоказательно принимается, что для получения точных данных достаточно сформировать выборку на уровне 5 – 10% от генеральной совокупности.
Достоинство: прост в исполнении.
Недостаток: нельзя установить точность данных, а при больших генеральных совокупностях может быть дорогим.
- Метод, основанный на заранее оговоренных условиях. Заказчик сам задает объем выборки, принимая во внимание тот факт, что обычно социологические исследования общественного мнения охватывают 100, 1000 или 1200 респондентов. В отличие от первого метода здесь имеется определенная логика, но и она может быть уязвима. Ведь, исходя из целей исследования, не всегда нужна высокая точность, как при проведении опросов общественного мнения, и объем совокупности может быть значительно меньшим.
Достоинство метода: простота.
Недостаток: не принимаются в расчет текущие обстоятельства, что делает его затратным.
- Затратный метод. Основан на размере расходов, которые можно выделить на проведение исследования. Стоимость исследования во многих случаях становится главным аргументом. Используя данный метод представляется разумным учитывать затраты на проведение исследований не абсолютным образом, а по отношению к полезности информации, полученной в ходе исследования. Заказчик и исследователь должны рассмотреть различные объемы выборки, затраты и учесть ценность полученной информации.
Достоинство метода: простота и ясность.
- не все цели исследования могут быть достигнуты.
- Статистический метод расчета. Считается наиболее точным и основан на определении объема выборки исходя из требований к точности полученных результатов.
Точность результатов регулируется величиной максимальной ошибки выборки (ошибки репрезентативности) и величиной доверительной вероятности, с которой делается заключение о достоверности результатов исследования. Вероятность, с которой можно утверждать, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную величину, называется доверительной вероятностью или вероятностью того, что изучаемый параметр совокупности попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал – это диапазон, в который попадает истинное значение параметра совокупности при заданном уровне доверительности
