Лекція з

через випадкові помилки вибірки. Чим більший обсяг вибір­ки, тим меншою мірою випадкові помилки позначаються на загальному результаті дослідження, оскільки основна особ­ливість випадкових помилок полягає в тому, що вони «пога­шають» одна одну.

Валідність (обгрунтованість) даних, як зазначалося вище, характеризує рівень виміру саме того, що передбачалося ви­міряти. До зниження валідності можуть призвести не тільки похибки інструментарію (про що йшлося у відповідному розділі), але й помилки вибірки, зокрема, систематична по­милка чи відхилення вибірки, Наприклад, якщо відбір респон­дентів проводитиметься у районі військової частини, то мож­на сподіватися, що у вибірці військовослужбовців може бути більше, ніж це характерно для генеральної сукупності. При повторному дослідженні дані можуть бути достатньо стабіль­ними, але як у першому, так і в другому випадку на результа­ти цей (військовий) фактор впливатиме більшою мірою, ніж його відчуває генеральна сукупність. Те саме, згадавши наве­дений вище приклад, можна сказати й про такі місця опиту­вання, як магазин (у робочий час доби там значно більше пред­ставників непрацюючих категорій населення, ніж у структурі населення загалом) чи зупинка автобуса. Необгрунтований вибір точок опитування найчастіше призводить саме до сис­тематичної помилки.

Слід зазначити, що надійність та валідність — досить не­залежні один від одного параметри, тому в разі оцінки якості інформації дослідник повинен ураховувати обидві ці харак­теристики; дані можуть бути валідними, але ненадійними, і, навпаки, дослідник може одержувати досить стабільні резуль­тати, але вони не валідні стосовно предмета аналізу.

Наочною ілюстрацією характеристик надійності та валід­ності, яку забезпечують особливості вибірки, є аналогія з мішенню, яку наводять у своїй праці американські автори Р.АІгеск і Я.ЗейІе. На малюнку (див. рис. 1) подано чотири типи результатів пострілів у мішень. Центром кожної мішені висту­пає середнє реальне значення деякої ознаки (наприклад, се­

97

редня заробітна плата) досліджуваної генеральної сукупності; точками на малюнку позначено значення одержаних резуль­татів повторних досліджень за підготовленими вибірковими сукупностями.

Надійність

Висока

Низька

1

* • •

В

4

• ♦ • • •

Рис. 1. Іллюстрація надійності та валідності результтів

⁷ — 7-1655

Лекція з

У квадраті А результати згущені навколо центра (справж­ньої вимірюваної ознаки). Під час кожного повторного дослід­ження одержана за результатами опитування вибірки вели­чина незначною мірою відрізняється від справжнього значен­ня ознаки. У цьому випадку можна говорити про високу надійність і високу валідність вибірки. Чим менша загальна площа розсіювання, тим менше випадкових помилок, і, відпо­відно, вища надійність вибірки. Чим ближче ці значення до справжнього результату, тим вища валідність (обгрунтованість) даних (дослідник вимірював саме те, що передбачав виміряти).

У квадраті Б крапки також групуються навколо справжньо­го значення, але результати повторних вимірювань значно віддалені один від одного. Якщо проводиться тільки одне до­слідження (досить часто автор саме так і робить), результат, одержаний на основі опитування вибіркової сукупності, може бути вельми віддаленим від справжнього значення (через вплив випадкових помилок). На практиці такий тип помилок найчастіше виникає при недостатньому обсязі вибірки. Квад­рат Б ілюструє результати дослідження, які характеризують­ся високою валідністю, але низькою надійністю.

У квадраті В наведені результати з високою надійністю, але низькою валідністю. Дослідник під час повторних опитувань одержуватиме досить близькі між собою дані, але вони не відтворюватимуть справжню картину характеристики тієї су­купності, про яку він робить висновки. Наприклад, якщо він досліджує показник середньої заробітної плати всього насе­лення, а респондентів опитує у магазині в робочий час, коли там вища частка тих людей, які не працюють і дохід яких у середньому значно нижчий, ніж у населення в цілому, або ж опитує респондентів у районі якого-небудь підприємства, се­редня заробітна плата працівників якого в середньому вища, ніж серед населення в цілому, про яке дослідник робить вис­новки. Систематична помилка призводить до викривленого, але досить стабільного результату.

І, насамкінець, квадрат Г ілюструє результати дослідження з низькою валідністю і низькою надійністю: на результати до­слідження впливають як випадкові, так і систематичні помилки.

99

Щоб уникнути впливу випадкових та систематичних по­милок (або, у крайньому разі, обчислити їх величину та вра­хувати її під час інтерпретації результатів), необхідно бути обізнаним з основними характеристиками генеральної сукуп­ності, на яку дослідник поширюватиме висновки, одержані в результаті опитування вибіркової сукупності.

Принципово, як дотепно відмітив соціолог В. Шляпентох: «У цьому світі немає репрезентованих даних — слід тільки відтворити ту генеральну сукупність, яку ці дані репрезентують» (Шляпентох В. Открывая Америку. — 1989. — С. 74). Інши­ми словами, результати будь-якого опитування дають певну інформацію, якщо дослідник досить коректно інтер­претує результати цього опитування і поширює висновки лише на ту частину населення, яку репрезентує його вибірка.

Однак, коли перед соціологом постає цілком конкретна мета, що своєю постановкою визначає об’єкт дослідження, модель його вибірки за своїми основними параметрами повинна відпо­відати моделі генеральної сукупності. Тому під час форму­вання вибірки він зобов’язаний виходити із поставленої мети.

Головне завдання дослідника на етапі складання вибір­ки — правильно побудувати модель вибіркової сукупності (та­ким чином, щоб за своєю структурою вона відповідала гене­ральній сукупності), а на етапі інтерпретації результатів ура­хувати всі помилки, допущені під час формування вибірки. Якість інформації в кінцевому результаті визначається не відсутністю помилок і похибок (уникнути яких практично неможливо), а створюваними дослідником умовами, що да­ють змогу врахувати вплив цих помилок на кінцевий резуль­тат. Конкретніше це положення формулює В. Паніотто: «На­дійною називають інформацію, в якій, по-перше, враховані помилки не перевищують певної, заданої дослідником вели­чини; по-друге, відсутні невраховані помилки, тобто помил­ки, величину яких дослідник не спроможний оцінити» (Социо­логический справочник. — 1990. — С. 140).

Розв’язати проблему врахування помилок побудови вибір­ки може допомогти технологічна схема переходу від визна­