4. Кластерная выборка

В кластерной выборке изучаемая совокупность сначала делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, или кластеры. Затем с помощью вероятностного метода выборки формируется случайная выборка кластеров.

В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.

Если в выборку включаются все элементы каждого отобранного кластере, то такая процедура называется одноступенчатой кластерной выборкой.

Если выборка получена с помощью вероятностного отбора из каждого выбранного кластера, такая процедура называется двухступенчатой кластерной выборкой.

Кластерная выборка может состоять из нескольких (больше двух) этапов, выступая как многоступенчатая кластерная выборка.

В кластерной выборке используются только отобранные подгруппы (кластеры) для дальнейшего отбора.

Цель кластерной выборки - увеличить эффективность выборки, уменьшив затраты на ее проведение.

Элементы кластера должны быть максимально разнородны, а сами кластеры - как можно более однородными. В идеале каждый кластер должен представлять собой небольшую модель генеральной совокупности. При кластерной выборке основа выборочного наблюдения необходима только для кластеров, которые вошли в выборку.

Распространенная форма кластерной выборки - территориальная выборка, в которой кластеры состоят из географических территорий, таких как округа, жилые районы или кварталы.

Если отбор основных элементов проводится в один этап (например, исследователь выбирает некоторые кварталы, а затем все семьи, живущие в этих кварталах, включаются в выборку), такой выборочный метод называется одноступенчатой территориальной выборкой.

Если отбор основных элементов проводится в два (или больше) этапа (исследователь выбирает кварталы а затем в каждом таком квартале отбирает семьи, которые будут включены в выборку), такой метод называется двухступенчатой (или многоступенчатой) территориальной выборкой

Отличительная черта одноступенчатой территориальной выборки заключается в том, что все семьи из выбранных кварталов (или географических регионов) включаются в выборку.

Корректировка статистически определенного объема выборки

Статистически определенный объем выборки представляет собой конечный, или чистый объем выборки, который необходимо получить, чтобы обеспечить расчет параметров с желательной степенью точности и заданным уровнем достоверности.

При проведении опросов он выражается в количестве завершенных интервью. Для получения конечного объема выборки необходимо связаться с гораздо большим количеством потенциальных респондентов.

Другими словами, начальный объем выборки должен намного превышать конечный, поскольку коэффициенты охвата и завершенности обычно составляют меньше 100%.

Коэффициентом охвата называется степень наличия или процент людей, подходящих для участия в исследовании. Коэффициент охвата определяет, какое количество контактов с людьми необходимо осуществить, чтобы в итоге получить объем выборки, соответствующий заданным критериям.

Предположим, что для исследования характеристик моющих средств необходимо создать выборку из женщин — глав семьи в возрасте от 25 до 55 лет. Приблизительно 75% женщин в возрасте от 20 до 60 лет, к которым можно обратиться, — это женщины — главы семьи в возрасте от 25 до 55 лет. Это означает, что, в среднем, необходимо обратиться к 1,33 женщин, чтобы получить одного подходящего респондента.

Дополнительные критерии для отбора респондентов (например, каким образом использовался продукт) увеличивают необходимое количество контактов. Предположим, что дополнительным критерием является использование женщиной моющего средства для пола в течение последних двух месяцев. Предполагается, что 60% женщин, к которым обратятся исследователи, будут соответствовать этому критерию. Тогда коэффициент охвата составит 0,75 х 0,60 = 0,45. Таким образом, конечный объем выборки следует увеличить на 2,22 (1/0,45).

При определении объема выборки необходимо учитывать ожидаемые отказы людей, соответствующих критериям исследования.

Коэффициент завершенности указывает на процент респондентов, соответствующих критериям отбора, которые полностью прошли интервью.

Например, если исследователь предполагает, что коэффициент завершенности интервью составит 80% от числа подходящих респондентов, необходимое количество контактов следует умножить на коэффициент 1,25.

Применение коэффициентов охвата и завершенности означает, что число контактов с потенциальными респондентами, т.е. начальный объем выборки, должно быть в 2,22 х 1,25 (или 2,77) раз больше необходимого объема выборки.

Начальный объем выборки = Конечный объем выборки •

Коэффициент охвата х Коэффициент завершенности

Часто для отбора потенциальных респондентов используют несколько переменных, снижая, таким образом, коэффициент охвата.

На величину коэффициента завершенности влияет отсутствие ответов (ненаблюдение).

Проблемы, связанные с отсутствием ответов (ненаблюдением) при проведении выборки:

• увеличение коэффициентов отклика

• корректировка на неполучение данных.

Высокий коэффициент отклика обычно означает низкий коэффициент ошибки ненаблюдения, но при этом не будет его адекватным показателем. Коэффициенты отклика сами по себе не указывают, являются ли респонденты представителями начальной выборки. Увеличение коэффициента отклика может не привести к уменьшению ошибки ненаблюдения, если дополнительные респонденты не отличаются от тех, кто уже ответил, но отличаются от тех, кто еще не ответил. Поскольку низкие коэффициенты отклика увеличивают вероятность возникновения ошибки неполучения данных, следует стремиться к их увеличению.

Ошибка неполучения данных или ненаблюдения возникает, когда некоторые потенциальные респонденты, включенные в выборку, не отвечают на вопросы исследования. Не ответившие респонденты отличаются от ответивших по демографическим, психологическим, поведенческим и личностным параметрам, а также имеют другую социальную установку и мотивацию. Если неответившие респонденты отличаются от ответивших по характеристикам, которые исследуются в данном случае, результаты выборки будут опасно смещены.