3.3 Невероятностные выборки. Их виды.

Отбор в этом случае базируется не на принципе рандомизации, а на следовании тем или иным субъективным критериям — доступности, типичности, равного представительства и т. п. Часто такой отбор называют целевым, так как он в боль­шой степени определяется целями исследования. Основной недостаток неслучайных процедур отбора связан с тем, что не суще­ствует строгих статистических методов, позволяющих обобщить результаты, полученные в ходе исследования выборки. Оценка точности и валидности этих результатов (и основанных на них выводов) остается делом субъективного суж­дения, опыта, теоретических предпочтений.

Самый распространенный тип не основанной на вероятности выборки — это выборка доступных случаев. Такого рода выборка может считаться корректной лишь тогда, когда используется в экспериментальном (или квазиэксперимен­тальном) исследовании. В социологии выборкой доступ­ных случаев чаще всего приходится довольствоваться при изучении таких специальных популяций, которые практически не поддаются локализации. Речь идет, прежде всего, об относительно малочисленных группах, находящихся вне сферы институционального (например, административного) контроля.

Значительно реже социологи используют две другие разновидности целевого отбора — отбор «критических случаев» и отбор «типичных случаев». В обоих случаях исследователь полагается на какие-то теоретические представления или предыдущий опыт, чтобы отобрать ограниченное число «симптоматических», характерных наблюдений, позволяющих сделать более широкие обобщения и предсказания.

Метод «снежного кома» — это еще один (наряду с выборкой доступных случа­ев) интересный подход к отбору из «редких» совокупностей. Его идея такова: первоначально идентифицированная небольшая группа членов интересующей социолога совокупности служит источником сведений о других членах этой совокупности, так что выборка постепенно разрастается вширь подобно снеж­ному кому, катящемуся с горы.

К выборкам, не основанным на случайном отборе, относится и квотная выбор­ка. Изу­чаемая совокупность разбивается на такие социально-демографические груп­пы, которые исследователь почему-либо считает важными. Обычно критериями разбивки становятся пол, возраст, национальная принадлежность, место жи­тельства и т. п. Далее, основываясь на уже известных (обычно из официальной статистики) пропорциях этих групп в генеральной совокупности, социолог со­ставляет полевые задания для интервьюеров, указывая, сколько женщин, муж­чин, лиц с высшим образованием и т. п. нужно опросить. Основная проблема квотного отбора заключается в том, что он носит неслучай­ный характер и осуществляется лично интервьюером. Еще один очевидный недостаток квотного отбора связан с тем, что обычно невозможно даже приблизительно оценить количество отказов от участия в опросе.

3.4 Ошибки выборки. Ее ремонт. Недостижимые единицы, взвешивание.

Ошибки выборки – это ошибки, вызванные особенностями выборочного метода или используемых статистических оценок.

1) Случайные ошибки (статистическая погрешность): возникновение погрешности вызвано тем, что в опросе участвуют не все члены ген.совокупности, а отдельные ее представители. Результат исследования зависит от того, кто был опрошен. В вероятностных выборках результаты опросов колеблются вокруг некоторого среднего значения. Отклонение результата опроса от этого значения носит случайный характер. Величину погрешности можно посчитать (вычисление дисперсии и доверительного интервала).

Дисперсия = 1/(n-1)(yi-y(среднее)) в квадрате

Дов.интервал = tdквад.корень из (1-f) * p(1-p)/(n-1), где f=n/N (выб./ген.совокупность), p – доля, если она неизвестна, то 0,5.

Стат.погрешность уменьшается с увеличением выборки. Конструкция выборки также влияет на величину погрешности (оценивается через дизайн-эффект = отношение дисперсий любой выборки (страт. и т.д.) к простой случайной с тем же размером). Если дизайн эффект больше 1, то наша выборка хуже простой случайно и наоборот. Если он равен 0, то обе одинаково эффективны.

Стат.погрешность уменьшается до нуля, если все члены совокупности опрошены, в противном случае она всегда буден ненулевой.

Если в исследовании нет других ошибок, кроме стат.погрешности, то среднее значение по всем выборкам совпадает с истинным значением для совокупности. Такие выборки – несмещенные.

2) Систематические ошибки – вызванные особенностями выборочной техники (например, при непропорциональном размещении выборки между стратами).

Если же смещения выборки не учитываются при вычислении выборочных оценок, то среднее по всем выборкам окажется смещенным относительно истинного значения в совокупности. В этом случае ошибка выборки будет складываться из двух составляющих – из случайного отклонения от среднего (стат.погрешность) и из смещения среднего относительно истинного значения.

Выборочную ошибку определяют как расхождение между оценкой некоторого показателя, получаемой на основании исследования выборки, и истинным зна­чением этого показателя в генеральной совокупности.

Существуют точные методы для учета и оценки случайной выборочной ошибки, связанной с не носящими систематического характера колебания­ми изучаемой переменной в разных подвыборках из одной и той же генераль­ной совокупности. Значительно более серьезную проблему создает наличие система­тических смещений, возникающих в результате нарушения случайного характера выборочной процедуры.

Что такое ремонт выборки? В узком смысле — это уравнивание выбороч­ных и генеральных распределений социально-демографических характеристик респондентов. В широком — первичная статистическая обработка данных, включающая коррекцию: а) смещения социально-демографических характе­ристик респондентов; б) неоднородности массивов данных, в) резко выде­ляющихся и восстановление пропущенных ответов. Таким образом, цель ремонта выборки — повышение качества уже собранной информации. Добиться этой цели можно, если использовать избыточную информацию, которая содер­жится в собранных данных.

Первый принцип — доминирование неформальных процедур принятия решений. Успех при ремонте выборки достигается благодаря глубокому знанию изучаемой проблемы, процедуры выборочного исследования, ситуации опроса респондентов и т. д., а собственно математические процедуры играют подчиненную роль. Второй принцип — оптимизация. Повышение качества собранной инфор­мации осуществляется благодаря максимальному уменьшению влияния неже­лательных факторов при минимальном искажении, вносимом ремонтом выборки.

Процедуры ремонта выборки:

Коррекция неоднородности сбора данных. Неоднородность сбора данных возникает по двум причинам. Во-первых, на полевой стадии исследования практически всегда сбор информации обычно осуществляют несколько анкете­ров, различающихся степенью подготовки, социально-демографическими и личностными характеристиками. Кроме того, анкетеры не всегда проводят опрос в одинаковых условиях. Все это оказывает воздействие на ответы респон­дентов, причем достаточно сильное.

Во-вторых, при проведении почтового опроса сбор информации растяги­вается иногда на несколько недель, и данные, поступившие в разные периоды полевого этапа, могут отражать временные изменения изучаемого явления или различные группы респондентов.

Одна из основных процедур ремонта выборки — перевзвешивание данных. Суть ее состоит в следующем: с помощью эмпирически найденных весов так скорректировать данные, чтобы влияние смещений снизить до оптимальных пределов. Величина смещения находится либо с помощью экспертного опроса, либо как отклонение средних значений в подвыборках от среднего значения по всему массиву.

Коррекция распределений социально-демографических характеристик респондентов. Прежде чем приступать к коррекции, полезно выявить влияние социально-демографических признаков на ответы респондентов.

Коррекция резко выделяющихся ответов респондентов. Это может быть обусловлено ошибкой самого респондента или ошибкой регистрации ответа интервьюером, иногда — особенным мнением респондента или резким изменением условий опроса. Самый простой способ — удалить данный ответ или всю анкету из дальнейшего анализа. Второй способ — отнесение резко выделяющихся ответов к градации «другое». Третий способ — уменьшение дробности шкалы.

Коррекция пропущенных ответов. Данный вид смещений возникает чаще всего в открытых вопросах и вопросах табличного типа. Самый простой способ коррекции — исключение из дальнейшего анализа пропущенных ответов или всей анкеты. Если объем выборки большой, то это весьма рациональный подход. В условиях выборок малых и средних объемов распространенными способами коррекции являются: отнесение пропущенного ответа к градации «затрудняюсь ответить», замена пропущенного ответа каким-либо средним значением, рас­считанным по имеющимся данным, или значением, вычисленным с помощью регрессии.