Вероятностная (случайная) выборка – отбор наугад, гарантирует отсутствие намеренных и не намеренных искажений. Соблюдается принцип равенства шансов попадания в выборку для всех единиц изучаемой совокупности. Типы вероятностного отбора:
1.Простая случайная. Из полного списка генер. совокупности (основа выборки) определяется объем выборки (ожидаемое число опрошенных), из табл. случ. чисел извлекается столько чисел, сколько нам требуется единиц, сопоставление случ. чисел основе выборки. Основа выборки (списки) может быть централизованной и децентрализованной.
2. Сичтематическая. Из основы выборки выбирается первая единица, затем выбирается каждый k-ый элемент, k – шаг отбора, k = общая совокупность деленная на предполагаемый объем. Важно отобрать стартовую единицу сугубо случайным способом.
3. Стратифицированный. – это когда генер. совокупность разбиваются на однородные, гомогенные страты, по важным для исследователя критериям, и потом делается механический случ отбор каждой страты, полученные подвыборки объединяются. Признак по которому делается расслоение генер сов-ти наз. признаком расслоения.
Если из каждой страты производится отбор пропорциональный кол-ву, содержащихся в ней единиц, то такой отбор наз. пропорциональным. Город А – 500ед. – 5 чел, город В – 700ед.-7чел.
4. Кластерная. (гнездовая) Гнездовой отбор позволяет разделить генер. совокупность на отдельные однородные участки. Пример: мы собираемся проводить отбор школьников Москвы:
а) выявим типологию школьников (сред. образ. шк., шк. спец. на опред. предмете, лицеи, гимнации), б) по табл. случ. чисел из каждого типа выберем те школы в кот будем проводить опрос, в) учеников так же отбираем по таб случ чисел. Гнездовой отбор следует проводить тогда, когда мы имеем дело с достаточно однородными гнездами по изучаемому признаку.
5. Многоступенчатая. Дробление генер сов-ти на более мелкие составляющие (города на районы, районы на кварталы, кварталы на улицы и т.д.)
Невероятностный (целевой) отбор – следование объективным критериям (доступность, типичность, равная представительство). Основной недостаток – не сущ-т строгих статистических методов, позволяющих обобщить результаты.
1.Выборка доступных случаев. Используется в эксперименте. Изучаются малочисленные группы, для кот нет основы выборки (стрелки тиров). Выбор респондентов производится в местах их скопления (тир, музей, театр и т.п.)
2. Метод «снежного кома». Первоначально идентифицированная группа членов, интересующей исслед-ля совокупности, служит источником сведений о других членах этой совокупности. Изучение наркоманов, найчн. деятелей, элиты.
3. Квотная выборка. Изучаемая совокупность разбивается на важные социально-демографические группы (по полу, возрасту, соц статусу). Основываясь на известных пропорциях этих групп в ген сов-ти, составляются полевые задания. Основная проблема – инте-ер сам определяет кого опросить, следовательно – не случайный характер. Систематическое смещение.
Виды вероятностного отбора: простой бесповторный вероятностный отб, метод равного интервала, случайная вероятностная выборка, стратифицир-ый отбор, серийный (гнездовой) отбор, систематический отбор.
1.Простой бесповторный вероятностный отбор. Мы должны иметь основу выборки. Мы обращаемся к таблице случайных чисел и задаем объем выборки и далее с помощью генератора чисел начинаем отбирать шкальные единицы чисел. Берем какую–л строчку по гор или по верт в таблице чисел, и если числа совпадают с нашим интервалом в списке, то мы берем эти числа. Отобранные единицы наблюдения снова возвращаются в выборку – в социологии такой метод не применяется, а применяется метод бесповторного интервала.
2.Метод равного интервала. Напр, нам необходимо опросить клиентов какой-либо фирмы на предмет удовл-ти услугами этой фирмы. У нас есть список из 5000тыс. человек, он будет представлять собой генеральную совокупность. Достаточн объем выборки = 200чел. 1 шаг выборки = V генер сов-ти : V выборочной сов-ти, т.е. 5000:200 = 25. Чтобы отобрать первого человека мы обращаемся к таблице случ чисел и допустим нам выдает № 0097, далее номер 97 становится для нас первым и далее прибавляем 25à 97…122…147.
3.Случайная вероятностная выборка - явл-ся единственной вероятной выборкой. В теории она создает микромодель идеальной генеральной совокупности. Но в жизни воспроизвести ее сложно. На практике если выборка производится менее, чем 75%, то возникают очень большие отклонения. Каждая единица должна иметь равную возможность быть извлеченной из совокупности в каждом выборе, причем каждый выбор должен производиться независимо от всех др.
4.Стратифицированный отбор. В этом отборе генеральная совокупность разбивается на участки по какому-л признаку, но эти участки не представляют собой реальную общность, т.е. они рассеяны в генеральной совокуп-ти. Признак по кот-му мы делим генеральную совокупность наз признаком генерального разделения.
5.Серийный (гнездовой) отбор. Генеральная совокупность делится на гомогенные зоны, на серии единиц наблюдения. Это могут быть бригады, серии, избирательные участки. В этих случаях должно быть примерно равное число людей. Затем при помощи случайного отбора отбираются серии, а затем может быть осуществлен как сплошной, так и выборочный опрос. Если мы применяем в серийном опросе еще и выборочный опрос, то это двухступенчатый опрос (например, знать у школьников Москвы мнения по этому опросу. Мы берем тел книгу и выбираем номера школ (это 1-е гнездо), а затем проводим опрос школьников (2-я ступень). Гнездовой отбор проводится тогда, когда в реальности существуют опред «гнезда», они должны быть похожи, взаимозаменяемы.
6.Систематический отбор - это аналог метода равного интервала.
Невероятностные методы отбора - методы выборочного наблюдения, которые предусматривают отбор специфических единиц из генеральной совокупности в неслучайном порядке. Применение невероятностных методов отбора осуществляется без использования понятий теории вероятности, =» невозможно рассчитать вероятность включения в выборку конкретных единиц совокупности. Виды не вероятностного отбора:
1.Квотная выборка строится на основе информации о ряде характеристик генеральной совокупности (пол, возраст, образование, соц. положение – исходя из целей и задачей иссл.). Квотная выборка удобна тем, что мы легко можем заменить одного человека другим с такими же параметрами. Важно – респонденты не должны быть знакомы с интервьюерами. При использовании квотного метода отбирают один или несколько признаков, по которым будет контролироваться выборка. Количество единиц в выборке, обладающих определенными характеристиками, должно быть пропорционально количеству таких единиц в генеральной совокупности. Если берем квотную выборку с двумя признаками – осущ. легко, с пятью – довольно сложно. Считается, что при использовании метода квот можно делать выборку меньшего объема, чем при случайном отборе, так как квотный отбор дает почти полное совпадение выборочной и генеральной совокупностей по заданным параметрам.
2.Стихийная выборка – это опрос наиболее доступных единиц наблюдения. Она абсолютно нерепрезентативна, т.е. она не отражает никакую генеральную совокупность. Существуют погрешности, поэтому их надо учитывать: +/- 2%.
3. Метод снежного кома. Метод снежного кома используется для поиска труднодостижимых респондентов. Первоначально определяется группа подходящих респондентов, в ходе опроса которых выясняются адреса других лиц (знакомых, родственников, друзей, партнеров). Процедура возобновляется - узнаются адреса третьих лиц и т. д. Выборка строится постепенно, этап за этапом.
4.Метод основного массива. Метод основного массива предполагает включение в выборку более 50% объектов генеральной совокупности. Преимущество опроса по методу основного массива состоит в том, что выборка имеет высокий удельный вес в генеральной совокупности. За счет этого удается устранить возможные смещения. В принципе достаточно опросить большую долю респондентов генеральной совокупности, что минимизирует отличие выборочной средней от генеральной средней.
Т. о. Вероятностные более трудоемки, треб больше вр, дороже обходятся заказчику. Но имеет преимущества – создает более точную модель генеральной совокупности и не требует детального прочного знания характеристик генеральной совокупности. [+] можно посчитать ошибку
Квотный отбор прост, дешевый, быстрый, [-] нельзя посчитать ошибки. Методолог-им обосн-ем квотной выборки явл-ся закон больших чисел, кот. также воспроизводит опр-ые соц-ые закон-ти.
