5.4. Выборочное исследование

В зависимости от целей исследования, предметом изучения может быть какой-то отдельный объект или целый класс объектов. Например, мы пишем историю организации, в которой работаем. Это исследование по своему характеру будет чисто идиографическим. Особенности изучения индивидуального случая мы рассмотрим чуть позже. Но чаще всего исследователь имеет дело не с единичным объектом, а с целым клас­сом объектов. Если число объектов не слишком вели­ко, принципиально возможно вести сплошное исследо­вание, то есть собирать информацию о каждом объекте. Допустим, нас интересуют многодетные семьи, проживающие в данном микрорайоне. Если их число не превышает двух-трех десятков, то вполне реально организовать поголовное обследование. Нужно только заранее задать точный критерий отнесения к данной категории, то есть указать, сколько детей должно быть в семье, чтобы считать ее многодетной.

Однако очень часто класс изучаемых объектов ока­зывается весьма многочисленным. Охватить его пол­ностью слишком трудно, да и цель исследования не предусматривает этого. В этом случае ограничиваются исследованием некого подкласса (выборки), на осно­вании которого судят о классе в целом. Понятно, что изучаемая выборка должна быть репрезентативной, то есть достаточно хорошо представлять данный класс, быть типичной. Тогда мы сможем распространять вы­воды, полученные на ограниченной выборке, на всю генеральную совокупность. Понятно, что всякое обоб­щение делается с большей или меньшей степенью уве­ренности. Практика научного исследования выработа­ла целый ряд приемов, позволяющих обеспечить до­статочную надежность выводов, получаемых на основании выборочного исследования.

Значительный вклад в отработку техники коррект­ного построения выборки внесли социологи, занимаю­щиеся изучением общественного мнения. Централь­ной задачей, на которой они оттачивали эти приемы, была задача предсказания результатов голосования в масштабах целой страны на основании выборочных опросов. Техника проведения массовых опросов к на­стоящему времени настолько усовершенствована, что возможным оказывается с достаточной степенью на­дежности прогнозировать результаты голосования миллионов избирателей, основываясь на ответах срав­нительно небольшой (две-три тысячи человек) группы. Но логика, на которой базируется идея выборочного исследования, носит общенаучный характер. Она, на­пример, широко используется в теории надежности измерений.

Всегда ли надо использовать выборку, и какой вели­чины она должна быть? Ответ зависит от конкретных обстоятельств, в частности — от степени однороднос­ти самой изучаемой совокупности. Если однородность высока, то достаточно малой выборки. Если же объек­ты практически не различаются по интересующим нас признакам, достаточно взять любой из них, и он ока­жется вполне типичным. Так, химик работает с образ­цами веществ, и каждый такой образец, если он отве­чает требованиям чистоты, обладает всеми характер­ными свойствами данного вещества. Для изучения состава крови в организме достаточно просто взять не­большое ее количество. Специфика исследования в социальных науках, как мы уже указывали, состоит в том, что люди отличаются друг от друга по многим па­раметрам. Если даже принять, что базовый набор этих признаков является универсальным, то все равно большое их число и большое число градаций внутри каждого из них приводит к огромному количеству воз­можных индивидуальных комбинаций. Поэтому ис­следователь гуманитарного профиля, если он не огра­ничивается чисто идиографическим подходом, вы­нужден задумываться над вопросами корректного построения выборки. От этого будет зависеть надеж­ность получаемой информации и обоснованность вы­водов.

При организации выборочного исследования нуж­но учитывать следующие моменты. Во-первых, чем больше размер выборки, тем надежнее получаемые данные в плане их репрезентативности. Поэтому, вооб­ще говоря, чем больше выборка, тем лучше. Ограниче­ния здесь чисто практические: время, силы и средства, которые отнимает исследование. Необходимо найти разумный компромисс. Исследовательская практика выработала такие грубые ориентиры: 20 — 30 чело­век — выборка малого объема, порядка 100 человек —-выборка среднего объема, свыше 500 человек — боль­шая выборка. Какого размера выборка потребуется в каждом конкретном случае — это зависит от задач ис­следования. Для выявления общих тенденций часто до­статочно малой выборки. Для более точной оценки па­раметров генеральной совокупности нужна средняя выборка. Если мы хотим делать надежные предсказа­ния, то потребуется выборка больших размеров.

Во-вторых, как уже говорилось, многое зависит от того, насколько изучаемое явление внутренне одно­родно. Поэтому, строго говоря, априорно нельзя сказать, сколько наблюдений потребуется для того, чтобы на этой основе делать надежные выводы. Корректная процедура будет иметь следующий вид. Вначале про­водят исследование, используя малую выборку. Затем оценивают степень разброса результатов. После этого, задавая требуемый уровень достоверности выводов, определяют, сколько наблюдений потребуется. Для подобных расчетов имеются строгие математичес­кие алгоритмы.

Как осуществляется отбор испытуемых? Теория эксперимента требует, чтобы критерии были четко сформулированы для исключения любых элементов субъективизма. Наиболее корректной процедурой счи­тается чисто случайный отбор. В исследованиях описа­тельного типа это означает, что каждый член генераль­ной совокупности имеет равные шансы попасть в груп­пу респондентов. Тогда, при условии, что выборка достаточно велика, ее характеристики будут адекватно отражать характеристики генеральной совокупности. В экспериментальных исследованиях распределение по группам должно происходить случайным образом. Например, вопрос о том, поместить конкретного испы­туемого в экспериментальную группу или в контроль­ную, решается подбрасыванием монеты. Можно ис­пользовать таблицы случайных чисел, которые имеют­ся практически в любом учебнике по статистике.

А как быть, если нет возможности произвольно со­здавать группы? Тогда приходится работать с теми, ко­торые уже существуют, но в этом случае надежность получаемой информации снижается, поскольку невоз­можно исключить влияния каких-то посторонних фак­торов. Частично исправить положение можно, предва­рительно сравнив группы по некоторым важным пара­метрам. Так, если проводится оценка эффективности нового метода обучения иностранному языку, то нуж­но заранее убедиться, что исходный уровень подготов­ки в обеих группах (экспериментальной и контроль­ной) одинаков. Иначе весь эксперимент теряет смысл.

В практике конкретных социологических исследо­ваний разработаны и более утонченные методы пост­роения выборки. К примеру, если заведомо известно, что изучаемая категория внутренне неоднородна, то используется так называемая стратифицированная выборка. Допустим, известно, среди лиц пожилого возраста женщин вообще больше, чем мужчин. Тогда, создавая репрезентативную выборку, мы будем стре­миться сохранить ту пропорцию, которая характери­зует население в целом. А внутри этих дробных катего­рий отбор будет вестись по случайному принципу. Другими переменными, которые в социальных иссле­дованиях стараются по возможности контролировать путем стратификации выборки, являются возраст, се­мейное положение, образование, материальное обес­печение. Если по техническим соображениям мы не можем использовать строгие методы построения вы­борки, то следует, по крайней мере, указать на те пере­менные, которые остались не проконтролированными при обсуждении результатов.