1. Простая вероятностная выборка:
Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.
Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.
2.Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина K определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
3.Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т.п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
4.Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
5.«Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки - с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснованна. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.
Невероятностные выборки (отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.):
1.<Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих.
Плюсы: обычно такие выборки репрезентативны.
Минусы: применение данного способа построения выборки возможно при наличии достаточно полной информации о генеральной совокупности.
2.Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)
3.Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- радио- опросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.
Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
4.Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производится опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
5.Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.
Способы построения выборки:
1.Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку.
2.Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп.
3.Многоступенчатый способ построения выборки. При многоступенчатом отборе выборка строится в несколько этапов, причём на каждой стадии меняется единица отбора.
4.Многофазный способ построения выборки – является разновидностью многоступенчатого способа, заключается в том, что из сформированной выборки большего объёма производится новая выборка меньшего объёма, при этом, единица отбора остаётся одной и той же.
5.Комбинированный способ построения выборки – соединение в многоступенчатой выборке различных приёмов отбора.
Основы построения выборки в различных типах исследования
Отбор респондентов - один из ключевых элементов в проведении исследования. Следовательно, знание его принципов и техник - необходимое условие твоей подготовки.
Ссылка на эту страницу для научных и учебных работ
Выборкой в социальных науках называют: а) стратегии и техники, которые используются для отбора группы людей (единиц наблюдения) из более широкой популяции (генеральной совокупности); б) саму совокупность людей, отобранных для изучения. Конечно же, существует большое количество исследований, когда единицами наблюдения не являются люди. Так, единицами наблюдения могут выступать организации, тексты или материальные артефакты. К выборке прибегают из-за невозможности, в большинстве случаев, включения всей генеральной совокупности в исследование. Последнее связано с временными и финансовыми ограничениями. Обычно выборочные процедуры разделяют на две группы - вероятностную и целенаправленную. Вместе с тем, можно выделить дополнительную стратегию, связанную с исследованиями смешанного типа. Вероятностная выборка обычно используется в количественно ориентированных исследованиях и предусматривает случайный отбор сравнительно большого количества единиц наблюдения из генеральной совокупности или из ее подгрупп (страт). Главное преимущество случайного отбора заключается в том, что вероятность включения в выборку для каждой единицы генеральной совокупности является одинаковой. Эта особенность позволяет достичь репрезентативности, являющейся свойством выборки, благодаря которому она отображает (с минимальными отличиями) интересующие параметры генеральной совокупности. Целенаправленная выборка обычно используется в качественных исследованиях и может быть определена как отбор, в котором специфические условия, люди или случаи специально отбираются с целью получения важной информации, которую невозможно получить иным способом. Выборка смешанного типа включает отбор единиц наблюдения с помощью совмещения принципов и техник как вероятностной, так и целенаправленной стратегий. В любом типе исследования построение выборки сводится к решению трех главных задач:
Определение типа выборкит.е. построение конкретной схемы процедуры отбора;
Определение размера выборкиили количества лиц, которых необходимо опросить для получения качественной информации;
Оценка качества выборкит.е. определение, с которой вероятностью и степенью точности результаты исследования выборочной совокупности можно переносить на других людей, социальные контексты и временные периоды.
Последняя задача связана с внешней валидностью, являющейся степенью, с которой результаты выборочного исследования можно обобщить в отношении людей, контекстов и периодов, непосредственно не рассматривающихся в исследовании. В отечественной социологии принято говорить об упомянутой выше репрезентативности. Однако, репрезентативность, которая носит количественный характер, является лишь одной с составных внешней валидности. Поэтому на ее основе можно строить лишь описательные выводы достаточно простого характера. Более корректно говорить не о репрезентативности, а о статистической генерализации, с одной стороны, и аналитической - с другой.
Статистическая генерализация основывается на методах математической статистики и пригодна, прежде всего, для обобщения результатов исследования относительно людей, которые принадлежат к генеральной совокупности. Аналитическая же генерализациядостигается с помощью качественных подходов, в которых репрезентативна не выборка, а понятия. Последнее означает, что разработанная теоретическая формулировка может применяться к ситуациям или обстоятельствам, аналогичным тем, которые наблюдались в исследовании. Когда условия изменяются, теоретическая формулировка также должна измениться, чтобы удовлетворять новым условиям. Таким образом, аналитическая генерализация наиболее пригодна для обобщения результатов в отношении различных социальных контекстов. Важным свойством статистической и аналитической генерализации является способ определения приемлемого размера выборки. При статистической генерализации исследователю доступные четкие правила (формулы) определения размера выборочной совокупности, основывающиеся на необходимой точности оценки, допустимой вероятности ошибки и степени изменчивости исследуемого признака. Несмотря на то, что для аналитической генерализации таких четких правил не существует, выделяют два наиболее общих подхода:
Подход теоретического насыщения,предусматривающий проведение интервью до тех пор, пока не окажется, что данные, которые сообщаются новыми участниками исследования, не добавляют новых понятий в разрабатываемую теорию;
Подход минимальной выборки,базирующийся на минимально приемлемом покрытии феномена, который подлежит изучению.
Благодаря статистической и аналитической генерализации обеспечивается внешняя валидность в отношении не попавших в исследование людей в первом случае и схожих контекстов - во втором. При этом для обеспечения внешней валидности относительно временных промежутков необходимым является не только обеспечение статистической и аналитической генерализации, но и применение лонгитюдного дизайна исследования.