26. Кластерный (гнездовой) Случайный Отбор

- метод отбора, при котором из генеральной совокупности предварительно отбирают структурные единицы (кластеры, гнезда), которые обследуют полностью или выборочно.

Методом вероятностного отбора является кластерный отбор, основанный на делении совокупности на подгруппы. Базовая концепция данного метода очень похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, что исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то товара.

Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например, области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры являются идентичными, и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, в ней проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона.

В основе всех описанных методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Говоря другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Такая ситуация на практике встречается крайне редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара. Население больших, средних и малых городов, сельской местности данного региона отличается по уровню образования, доходу, образу жизни и т. п.

27. Многоступенчатый случайный отбор — вид выборки, построенный с применением процедуры поэтапного отбора объектов, причем совокупность объектов, отобранных на предыдущем этапе становится исходной для отбора на следующем. Промежуточные объекты, составляющие выборочную совокупность на высших ступенях В.м., наз. единицами отбора. Соответственно различают единицы отбора первой ступени (первичные единицы), единицы отбора второй ступени (вторичные единицы) и т. д. Объекты нижней ступени, с к-рых непосредственно ведется сбор соц. информации, наз. единицами наблюдения. К многоступенчатому отбору прибегают в тех случаях, когда невозможно или сложно составить основу для всех элементов генеральной совокупности или же генеральная совокупность имеет настолько большую протяженность, что простой случайный или систематичный отбор элементов привел бы к чрезмерному распылению выборки по всей территории. В В.м. каждая единица отбора представляет собой гнездо единиц более низкого уровня (см. Выборка гнездовая) , поэтому многоступенчатый отбор позволяет локализовать выборку в меньшем числе точек. В то же время на каждой ступени процессу независимого извлечения выборки сопутствует своя выборочная ошибка. Отдельные ошибки складываются в общую ошибку В.м. Т.обр., увеличение количества ступеней, с одной стороны, приводит к сокращению базовых точек опроса и, следовательно, к экономии людских и материальных ресурсов, с другой - к уменьшению точности выборочных оценок. На практике нахождение компромиссного варианта решения этой задачи связано с дополнительными факторами: наличием на каждой ступени основы (см. Выборки основа) для отбора объектов и в ряде случаев - некоторой информации о единицах отбора, необходимой для расслоения. Тип В.м. определяют способы организации отбора на каждой ее ступени. Так, если на всех ступенях используются случайные способы формирования выборочной совокупности, то и В.м. будет относиться к разряду случайных, независимо от того, какие приемы и в каких комбинациях имели место при ее построении (расслоение, систематич. отбор гнезд, отбор гнезд, пропорциональный размеру единицы, и т. д.). Иногда на некоторых ступенях может оказаться целесообразным применение неслучайных способов отбор;, напр., метода типичных представителей на первой ступени или квотного отбора на последней ступени. Нередко территориальная выборка на высших ступенях сочетается с производственной низших. Комбинирование различных приемов при построении В.м. позволяет создавать эффективные выборочные модели, соответствующие различи типам исследовательских ситуаций.