17. Определение объема и процедуры выборки

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ (если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку

НЕВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ - формирование выборки без использования теории вероятности

1. ПРОСТОЙ СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР – вероятность быть избранным в выборку известна и одинакова для всех единиц совокупности. (Формирование выборки вслепую или с помощью таблицы случайных чисел).

ВСЛЕПУЮ: Каждый элемент (респондент) генеральной совокупности заносится на карточку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в урну или барабан, перемешиваются и, не глядя, вынимаются. Номера на выбранных карточках указывают на элементы генеральной совокупности, которые попадают в выборочную совокупность. После доставания каждой карточки, оставшиеся снова перемешиваются.

Простой случайно-повторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка возвращаются обратно в урну, и затем отбор продолжается;

Простой случайно-безповторный отбор – отбор, при котором выбранная карточка откладываются в сторону и отбор продолжается.

Отбор заканчивается, когда будет выбрано заранее заданное количество элементов выборочной совокупности.

Для осуществления этого метода используют таблицы случайных чисел.

Отбор номеров из таблицы случайных чисел формирует выборочную совокупность. Отбор можно осуществлять с начала, с конца, из середины, по горизонтали, по вертикали, т.к. числа от 0 до 9 имеют равную вероятность появиться в любой позиции таблицы». Сначала присваиваем элементам (респондентам) генеральной совокупности номера. Например, номера от 01 до 70 (если число элементов генеральной совокупности равно 70), но если бы максимальный номер в списке был трёхзначным (например, 456), мы бы присваивали им трёхзначные номера, используя нули в отсутствующих разрядах (например, 067 или 005). Отбор можно проводить по любому правилу: подряд, через строку через два столбца и такое прочее.

Если в процессе отбора попадаются числа, превосходящие по величине самый большой номер в списке или повторяющиеся, то их положено пропускать.

Так же если нужны, например, трёхзначные числа, а таблица состоит из пятизначных чисел, то используют, как правило, только первые три цифры каждого пятизначного числа, а оставшиеся две игнорируют.

1. ОТБОР НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА УДОБСТВА – формирование выборки удобным для исследователя способом.

2. СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОТБОР – используется тогда, когда мы хотим исследовать сравнительно большую совокупность, каждый член которой занесен в единый список, например, телефонная книга, список студентов и.т. д. Систематическая выборка по качеству часто приближается к простой случайной. Систематическая выборка, как и простая случайная, требует полного списка или заданного упорядочения совокупности.

Техника осуществления систематического отбора элементарна: сначала случайным образом отбирается первая единица, затем отбору подлежит каждый k-й элемент.

Число k в данном случае называют шагом отбора. Можно, например, отбирать каждый 25-й или каждый 200-й элемент.

Чтобы определить шаг отбора, нужно поделить известный объем генеральной совокупности (N) на предполагаемый объем выборки (n).

2. ОТБОР НА ОСНОВЕ СУЖДЕНИЙ – используется мнение квалифицированных экспертов относительно состава выборки. Часто так формируются фокус-группы.

3. КЛАСТЕРНЫЙ ОТБОР – основан на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом. 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 относятся к совокупности всего региона (одноступенчатый подход).

3. В ПРОЦЕССЕ ОПРОСА – расширение числа опрашиваемых через предложения респондентов, которые уже приняли участие в опросе. Применяется там где контуры выборки являются очень ограниченными.

4. СТРАТИФИЦИРОВАННЫЙ ОТБОР –заключается в том, что генеральная совокупность объема N подразделяется на подсовокупности или слои (страты) объема N1, N2…,Nr так что N1 + N2 + …, Nr = N.

Страты представляют собой однородные объекты с точки зрения статистических характеристик (например, население делится на страты по возрастным группам или социальной принадлежности; предприятия — по отраслям).

В этом случае выборки называются стратифицированными (иначе, расслоенными, типическими, районированными);

4. НА ОСНОВЕ КВОТ – предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам).

Например, в целях исследования было принято решение, что в универсаме должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту.