2. Общая характеристика шкал

В социологическом измерении используются различные типы шкал, каждый из которых характеризуется различной степенью удовлетворения требований более многообразных операций с числами.

1. Номинальные шкалы.

Простая номинальная шкала (шкала наименований). Она устанавливает отношения равенства между явлениями, которые включены в один класс (например, национальность, профессия, политические убеждения).

Частично упорядоченная шкала: служит для установления отношений равенства между явлениями в каждом классе и отношений последовательности в терминах > или < между несколькими, но не всеми классами (минимум двумя из n классов, где n>2). Обычно используется как промежуточный этап при разработке полностью упорядоченных шкал.

Упорядоченная шкала отличается от простой номинальной тем, что ее градации располагаются в определенном порядке относительно возрастания либо убывания интенсивности свойства (пример – оценочные шкалы, установки и предпочтения). В социологии используются два вида упорядоченных шкал:

• ранги (рейтинги) – устанавливаются путем приписывания объекту места таким образом, что количество мест в точности равно количеству объектов

• балльные шкалы - оперируют не местами, а шкальными значениями, которые предполагают логическое балансирование позиций относительно нейтрального центра

2. Метрические шкалы

Интервальные шкалы (шкалы равных интервалов) основаны на процедурах, обеспечивающих равные или примерно равные расстояния между градациями переменной. В данном случае сравниваются не значения переменных, а расстояния между значениями.

Идеальные, или абсолютные, шкалы имеют не только нулевую метку отсчета, но и единицу измерения времени, расстояния либо численности единиц. Отличие от интервальной шкалы состоит в том, что отсчет в этой шкале начинается не с произвольной точки, а с экспериментальной установленного нулевого пункта. В социологии шкалы такого рода имеют весьма ограниченное применение. Ими пользуются для измерения протяженности во времени и в пространстве, для отсчета натуральных единиц (денежных единиц и т.д.).

3. Выборка: сущность, построение, классификация.

Генеральная и выборочная совокупности. В исследовании объект может быть столь многочисленным, что неизбежно возникнет необходимость построения выборки. Выборочная процедура предназначена для того, чтобы реконструировать реальный объект исследования и генеральную совокупность из отдельных моментных наблюдений. В основании выборочной процедуры лежит предположение о том, что экстраполяция наблюдений существенно не изменит полученный результат (т.е. используется индуктивный метод).

Первым шагом в любой модели отбора является определение генеральной совокупности - т.е. всего множества интересующих исследователя объектов исследования.

Важно, что реальная генеральная совокупность подвержена постоянным колебаниям и может не совпадать с идеальной генеральной совокупностью, описанной в предмете исследования (например, в реальной совокупности на момент исследования может отсутствовать значительная часть людей, которые «числятся» в генеральной: уехавшие в отпуск, призванные на военную службу и т.д.). Поэтому необходимо при описании изучавшейся в исследовании генеральной совокупности указывать время и место проведения исследования.

О репрезентативности выборки можно говорить, если она представляет генеральную совокупность с приемлемой степенью точности. В противном случае имеет место выборочная ошибка.

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

Тип и способы выборки прямо зависят от целей исследования и его гипотез. Чем конкретнее цель и чем яснее сформулированы гипотезы, тем правильнее будет решен вопрос о выборке.

Типы выборки.

1. Простая случайная выборка. Строится следующим образом:

1. получение полного списка членов генеральной совокупности и нумерация этого списка (основа выборки).

2. определение предполагаемого объема выборки, т.е. необходимого числа опрошенных.

3. выбор из таблицы случайных чисел такого количества чисел, сколько требуется единиц исследования. (Если объем выборки определен 500 человек, из таблицы берут 500 случайных чисел).

4. выбор из списка-основы тех наблюдений, номера которых соответствуют выписанным случайным числам.

Простая случайная выборка во многом может считаться эталоном веро­ятностных процедур. Другие модели выборок используют в случаях, когда использование простой невозможно из-за практических или финансовых ограничений.

2. Систематическая выборка. Строится в 2 этапа:

1. сначала случайным образом отбирается первая единица,

2. далее отбору подлежит каждый k-й элемент.

Число k в данном случае называют шагом отбора. Можно, например, отбирать каждый 20-й или каждый 100-й элемент. Для определения шага отбора объем генеральной совокупности (N) делится на предполагаемый объем выборки (п).

3. Стратифицированная выборка используется в случаях, когда по каким-либо соображениям важно обеспечить представительность вероятностной выборки важным для исследовательских целей критериям. Стратификацией называют процедуру, при которой отбор осуществляют как бы из нескольких «параллельных» подсовокупностей, заданных на одной и той же генеральной совокупности.

Сама выборочная процедура может быть и простой случайной, и систематической (соответственно получится либо простая, либо систематическая стратифицированная выборка).

4. Кластерная выборка. «Кластеры» — это естественные группировки единиц наблюдения. Кластерная выборка основана на первоначальном отборе группировок (кластеров) и затем — на изучении всех единиц внутри кластеров. Использование кластерной процедуры допустимо при соблюдении следующих условий⁶:

1. кластеры должны быть однозначно и явно заданы: каждый член генеральной совокупности должен принадлежать к одному кластеру;

2. количество членов генеральной совокупности, входящих в кластер, должно быть известно или поддаваться оценке с приемлемой степенью точности;

3. кластеры должны быть невелики и географически компактны, иначе кластерная выборка теряет смысл;

4. выбор кластеров должен быть осуществлен способом, минимизирующим возможность выборочной ошибки.

5. Многофазная (многоступенчатая) выборка. Построение многофазной выборки состоит из двух этапов случайного отбора.

1. выбираются «первичные единицы отбора» (например, районы, избирательные участки, предприятия).

2. производится случайный отбор единичных членов генеральной совокупности (отдельных респондентов, семей и т. п).

Для выравнивания вероятности попадания в выборку членов генеральной совокупности, относящихся к разным по размеру «первичным единицам отбора» допускается выравнивание вероятностей на последующих фазах.

6. Квотная выборка. Строится в 2 этапа:

1. изучаемая совокупность разбивается на социально-демографические группы, важные по мнению исследователя (пол, возраст, национальная принадлежность, место жительства и т. п.)

2. составляется выборка, представляющая все за­данные пропорции групп в генеральной совокупности

Квотная выборка часто подвергается критике за неслучайный характер, но, тем не менее, широко используется по причине своей простоты и малозатратности.

Размер вероятностной выборки

На принятие решения относительно размера выборки влияют следующие факторы:

1) новизна получаемой в результате опроса информации

2) финансовые затраты на проведение исследования при заданном размере выборки.

Объем выборки зависит, с одной стороны от разнородности исследуемого объекта, а с другой – от степени точности. По некоторым оценкам, при объеме генеральной совокупности свыше 500 человек возможно установление объема выборки в 10 %, но не более 2 - 2,5 тыс. чел.

Для общенациональных опросов «типичные» размеры выборок варьируют в пределах 1000 - 2500 респондентов, для региональных опросов - от 200 до 500.

Основные понятия темы: квантификация; шкала; релевантность; надежность; генеральная совокупность, выборочная совокупность, ошибка выборки, объем выборки.