- •1. Наука как способ деятельности чел общества
- •4. Постановка проблемы
- •5. Этапы научного исследования
- •6. Валидность и надежность исследования
- •7. Принципы научного исследования.
- •8. Методы, техника и процедура исследования.
- •9. Качественная и количественная методология в исследованиях социальной работы
- •Вопрос №10. Программа исследования
- •Методологическая часть программы
- •Методическая часть программы
- •12. Анализ основных понятий исследования
- •13. Сущность выборочного метода в исследованиях
- •14. Виды выборок
- •15. Объем выборочной совокупности и обеспечение репрезентативности
- •16. Измерение в социальных исследованиях.
- •17. Типы шкал и правила их построения
- •18 Наблюдение как метод сбора информации в ср: особенности, преимущества, недостатки.
- •21.Опрос как метод сбора информации: особенности, преимущества, недостатки
- •22.Виды опросов
- •23. Правила составления опросных листов и анкет.
- •24. Виды вопросов и специфика их применения в опросных методиках.
- •По конструкции ответов
- •По целям
- •4По содержанию .
- •25 Метод фокус-групп и применение в ср
- •27 Сущность социометрического метода. Возможности применения в ср.
- •28 Процедура проведения социометрического исследования. Построение социоматрицы и социограммы. Расчет социометрических индексов.
- •29. Эксперимент как метод научного исследования.
- •30. Виды экспериментов, этапы экспериментального исследования.
- •31. Сущность и значение научного эксперимента в социальной работе
- •32. Качественные методы исследований в ср
- •33. Подготовка первичной информации к статистической обработке
- •34. Обобщение и отображение результатов исследования
- •35. Интерпретация полученных данных
- •36. Отчет о проведении исследования, виды отчетов.
- •37. Требования к содержанию отчета
- •38. Внерение результатов исследования в практику соц. Работы
- •39. Вкр по специальности – 040101 «Социальная работа». Общие принципы выполнения.
- •40. Требования к вкр по специальности «Социальная работа»
13. Сущность выборочного метода в исследованиях
В зависимости от целей исследования, предметом изучения может быть какой-то отдельный объект или целый класс объектов. 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. 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 весь этот класс. 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.
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.
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. 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.
14. Виды выборок
N п/п |
Тип выборки |
Краткое описание |
Достоинства |
Недостатки |
1 |
Простая случайная |
Из однородной совокупности, все элементы которой известны и могут быть пронумерованы, отбор единиц выборки осуществляется с помощью таблиц случайных чисел |
Предварительная информация о генеральной совокупности очень проста - перечень или опись ее элементов. Легко классифицируются и вычисляются ошибки |
Необходима основа выборки - перечень всех элементов генеральной совокупности, что делает выборку мало пригодной для очень больших генеральных совокупностей. Требует качественно однородных совокупностей, что в социальной сфере бывает редко |
2 |
Систематическая |
Необходим полный список единиц генеральной совокупности. В выборку отбирается по одному объекту через интервал, равный шагу отбора - отношению объема генеральной совокупности к объему выборки |
Позволяет с помощью простой техники отбора при небольшом объеме выборки ухватить сравнительно большие генеральные совокупности |
Существует опасность совпадения интервала отбора со скрытой периодичностью распределения признаков генеральной совокупности, что может привести к смещениям. Неопределенность выбора первоначального объекта (начальной точки отбора) |
3 |
Гнездовая |
Выборочные единицы отбираются с помощью одного из способов случайного отбора (N1,2). Единицы отбора представляют собой статистические группы (гнезда), которые целиком или выборочно подвергаются обследованию |
Уменьшаются затраты (по сравнению с простой случайной выборкой равного объема) на организацию процедур отбора, например, при пространственно разбросанной генеральной совокупности. Относительно простое составление основы выборки для выбранных гнезд, чем полный перечень элементов, соответствующих всем гнездам генеральной совокупности |
При форматировании искусственных гнезд создается трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду, обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд |
4 |
Стратифицированная (районированная выборка, расслоенный отбор) |
Исследуемая совокупность предварительно разделяется на страты (слои) в соответствии с генеральным распределением известных и значимых для исследования признаков; из каждой страты извлекается выборка |
При удачном подразделении совокупности на однородные группы расслоенный отбор дает выигрыш в точности по сравнению с простым случайным |
Если классификация на страты не совпадает с распределением изучаемых признаков, возможно смещение выборки по этим признакам |
|
А. Пропорциональное размещение |
Объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности |
|
|
|
В. Оптимальное размещение |
Объем выборки из страты пропорционален в страте среднеквадратичному отклонению признака и обратно пропорционален издержкам на получение выборки |
Дает выигрыш по сравнению с А для случаев, когда совокупность состоит из больших и малых объектов или отбор из одних слоев обходится дороже, чем из других |
Необходимо знание дисперсии признака расслоения внутри страты |
5 |
Многоступенчатая |
Процедура построения выборки разбивается на ряд этапов (ступеней). На каждой ступени меняется единица отбора |
Для каждой ступени необходима своя, доступная для исследователя основа выборки. Если на одной из ступеней отбора выступает географический регион, то существенно уменьшается стоимость полевого исследования (стоимость передвижения и т.д.) |
Ошибка выборки, как правило, выше, чем простого случайного или систематического отбора |
|
А. Случайная |
На каждой ступени единицы отбираются одним из способов случайного отбора |
|
Организационная и методическая сложность реализации выборки |
|
В. Комбинированная |
Отбор на каждой из ступеней может осуществляться любым из вышеописанных способов |
|
|
6 |
Квотная |
Производится разбиение генеральной совокупности на классы согласно нескольким распределениям выбранных признаков. На основе знания статистического объема каждого класса и заданной доли отбора из него определяется «квота» - объем выборки соответствующего класса. Выбор исследуемых объектов из потенциально возможных, согласно квоте, возлагается на анкетера или интервьюера |
Удобна для случаев, когда размер выборки невелик. Уменьшает стоимость организации выборки, поскольку производительность труда анкетеров или интервьюеров выше при самостоятельном выборе лиц для опроса, чем при их поиске по спискам адресатов |
Основана на предположении, что распределения контролируемых признаков в выборке обеспечивают репрезентативность воспроизведения распределения зависимых признаков. Невозможно точно измерить смещения, вызванные неслучайным характером отбора лиц для опроса |