45.Выборочное исследование первичной информации: конструирование выборки. Случайные выборочные методы. Формирование ступенчатой выборки

Под выборкой понимается подмножество заданной совокупности, позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом. Выборка достаточно достоверно представляющая всю генеральную совокупность называется репрезентативной. Требования репрезентативной выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности. К сожалению, единой и четкой формулы, используя которую можно было бы рассчитать оптимальный объем выборочной совокупности, не существует в природе.

Точность, с которой выборка отражает совокупность в целом, зависит от трех факторов:

• степени однородности совокупности по изучаемому признаку (чем однороднее изучаемые объекты, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы);

• объема той части совокупности, которая оказалась объектом непосредственного обследования (чем выше число обследованных единиц совокупности, тем в большей степени случайные отклонения взаимно уравновешивают друг друга, тем ошибка репрезентативности будет меньше. Это утверждение, известное под названием «закона больших чисел», имеет строгое теоретико-вероятностное обоснование;

• организации отбора единиц наблюдения (в зависимости от характера отбора различается много разновидностей выборки).

Отклонения результатов выборочного обследования от «истинных» характеристик генеральной совокупности образуют так называемые ошибки репрезентативности, которые могут быть случайными и систематическими, преднамеренными и непреднамеренными, фактическими и теоретическими.

По мнению экспертов, случайные ошибки менее опасны, так как они в меньшей или большей степени имеют тенденцию взаимно погашать друг друга: одни увеличивают истинные значения признака, другие уменьшают. А систематические ошибки как раз тем и опасны, что они означают отклонение в одну сторону - или в сторону преувеличения, или в сторону преуменьшения истинных значений.

При повторных измерениях систематические ошибки остаются постоянными, причем средняя ошибка с увеличением числа измерений не уменьшается.

Случайные выборочные методы

Случайная (вероятностная) выборка — это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной.

Вероятностные методы включают:

• простой случайный отбор, основное правило которого – равная вероятность каждой единицы генеральной совокупности попасть в выборку;

• систематический отбор, который представляет собой отбор единиц через равные промежутки (по алфавиту, через временные промежутки, по пространственному способу и т.д.). При проведении механического отбора генеральная совокупность разбивается на равные по численности группы, из которых затем отбирается по одной единице;

• стратифицированный отбор, в основе которого лежит утверждение о том, что выборочная совокупность с большей достоверностью воспроизводит однородную генеральную совокупность;

• кластерный отбор, который в определенном смысле противоположен стратификации. Если при стратификации выделяются группы, различающиеся между собой, то при кластеризации генеральная совокупность разбивается на однородные по некоторому критерию группы (кластеры), внутри которых содержатся разнотипные единицы наблюдения.

Практика применения выборочного метода показывает, что в «чистом» виде рассмотренные выше методы формирования выборок встречаются редко. Обычно используют несколько методов при многоступенчатом случайном отборе, и выборка получается комбинированной.

При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайную бесповторную выборку, где обеспечивают равную вероятность попадания в исследование всех ее единиц по полному их списку из генеральной совокупности.

Формирование ступенчатой выборки

Ступенчатая выборка – образование внутри генеральной совокупности сначала крупных групп единиц, из которых образуются группы, меньшие по объему, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы или отдельные единицы, которые необходимо исследовать.

Этапы формирования ступенчатой выборки:

1. отбор точек проведения опроса;

2. отбор опросных участков;

3. отбор единиц отбора при осуществлении маршрутной выборки;

4. опрос единицы отбора.