3.2. Объем выборки

Объемом выборки (п) называется общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Он зависит от степени однород­ности генеральной совокупности (чем однороднее, тем меньше объем вы­борки), необходимой степени точности результатов, числа признаков вы­борки. Объем выборки рассчитывается в зависимости от значимых призна­ков по довольно сложным формулам и составляет, как правило, 5-10% от генеральной совокупности (если величина генеральной совокупности менее 5000 человек), но не должен превышать 2000-2500 человек (если величина генеральной совокупности 5000 человек и более).

Объем выборки определяется аналитическими задачами исследова­ния, а репрезентативность выборки зависит от целей исследования, так как именно программа очерчивает границы генеральной совокупности для проведения выборки.

Если известна численность генеральной совокупности и она не превышает 5000 человек, то формула расчета выборки для случайного бесповторного исследования выглядит следующим образом:

Где:

n – выборка

t – доверительный интервал

s – дисперсия (разброс признака)

N – численность генеральной совокупности

- ошибка выборки

Величину отклонения выборочного значения признака от его истинного значения в генеральной совокупности называют погрешностью, или ошибкой выборки.

Различают два вида ошибок выборки – случайную и систематическую. Обе эти погрешности связаны с репрезентативностью выборки. Погрешность выборки носит случайный характер, если соблюдены все правила отбора единиц наблюдения.

Она вычислима только для вероятностных моделей выборки. Наряду со случайными различают систематические ошибки, нарушающие точность выборочной совокупности. Они носят субъективный характер и могут присутствовать при реализации и вероятностных и фокусированных моделей выборки.

Как правило, в социологических исследованиях величину ошибки выборки берут за 5% , интерпретируя полученные данные следующим образом: «с вероятностью 95 случаев из 100 полученный результат является верным».

3.3. Типы выборок в социологических исследованиях

Выделяют две основные модели выборки:

1. Модель вероятностной (случайной) выборки;

2. Модель целенаправленной выборки.

Модель вероятностной выборки носит наиболее распространенный характер, в ее рамках выделяют случайную, механическую и серийную (гнездовую) выборки.

При случайной выборке можно выбирать из генеральной совокупно­сти по какому-то принципу, например, каждая тысячная фамилия из списка абонентов телефонной сети, каждый третий дом на определенной улице, каждая десятая фамилия из списка студентов и др.

Метод серийной (гнездовой) выборки применяется, если есть воз­можность разбить генеральную совокупность (И) на однородные части (серии) по заданному признаку и отбор респондентов может быть осуще­ствлен из каждой серии. При этом число респондентов, отбираемых из серии, должен быть пропорционален числу элементов в ней. Количество респондентов, подлежащих отбору из каждой серии в отдельности опреде­ляется из соотношения:

n(i)=N(i)n : N ,

где i - число серий, выделенных в генеральную совокупность N,

N(i) - число единиц в серии.

Например: Пусть генеральная совокупность будет составлять 2000 человек. В первой группе 300 инженеров (N), во второй группе 1000 рабо­чих (N) и в третьей группе 700 служащих (N). Выборочная совокупность (n) планируется в 200 человек, следовательно, из каждой серии подлежат отбору и опросу:

n =300x200/2000= 30 человек

n =1000x200/2000= 1000

n =700x200/2000=70

Общая величина выборочной совокупности (n)=200 человек. На практике часто применяется метод гнездовой выборки, тогда, ко­гда предполагается отбор в качестве единиц анализа не отдельных людей, а групп (семьи, студенческие группы, бригады и др.), с последующим сплошным опросом в отобранных группах. Гнездовая выборка будет ре­презентативна в том случае, если состав групп в максимальной степени близок по основным демографическим признакам респондентов.

Потребность в механической выборке возникает тогда, когда мы име­ем дело с большими генеральными совокупностями: При этом все элемен­ты генеральной совокупности сводятся в единый список, и из списка через равные интервалы отбирается соответствующее число респондентов.

Пусть величина генеральной совокупности (N) равна 3000 человек, а величина выборочной совокупности (n), равна 300 . Нам необходимо опре­делить шаг отбора (К) по формуле:

К=N:n,

тогда: К=3000/300 =10,

т.е. из списка должна быть отобрана каждая десятая единица.

Наиболее распространенным, но не всегда возможным для выполнения является метод стратифицированной выборки. Суть метода заключается в делении генеральной совокупности на однородные части (страты) по заданным признакам (например: пол, возраст, место проживания, курс обучения и т.д.). В результате отбор может осуществляться из каждой страты отдельно. При этом число респондентов, отбираемых из страты, пропорционально общему числу элементов в ней.

В некоторых случаях невозможно использование вероятностных схем отбора, описанных выше. Тогда используется целенаправленная выборка, к которой не применимы правила теории вероятности. Она осуществляется с помощью следующих методов: стихийной выборки, метода квот и метода основного массива.

В случае стихийной выборки невозможно предопределить структуру массива респондентов и, соответственно, трудно определить репрезента­тивность. Поэтому выводы исследования, как правило, распространяются лишь на опрошенную группу респондентов.

Квотная выборка - это микромодель объекта социологического ис­следования, формируемая на основе статистических сведений преимуще­ственно о социально-демографических признаках элементов генеральной совокупности. Использование квотной выборки производится в том слу­чае, если нам известны статистические данные о контрольных признаках элементов генеральной совокупности. Все данные о том или ином призна­ке выступают в качестве квот, а их отдельные числовые значения - пара­метров квот. Респонденты отбираются целенаправленно, с соблюдением параметров квоты. Число характеристик, данные о которых выбираются в качестве квот, как правило, не превышает четырех.

Метод основного массива применяется в разведывательных исследо­ваниях для уточнения какого-нибудь контрольного вопроса. В таких случа­ях опрашивается 50-60% потенциальных респондентов.

Все рассмотренные методы представляют собой пример одноступен­чатой выборки. Многоступенчатые выборки осуществляются в несколько ступеней - на первой ступени обычно реализуется гнездовая выборка, а потом проводится случайный отбор респондентов в гнездах.

Например, многоступенчатая стратифицированная выборка, населения РФ по полу, возрасту, образованию, типу населенного пункта.

Единицами отбора первой ступени являются субъекты РФ.

На второй ступени для каждого региона рассчитывается доля респондентов, пропорциональная численности его населения..

На третьей ступени путем ротации избирательных участков и списка улиц проводится отбор начальной точки маршрутной выборки в конкретном населенном пункте.

На четвертой и пятой ступени проводится отбор домохозяйства и респондента. Она предусматривает пошаговый отбор домохозяйств и отбор респондента по методу ближайшего прошедшего дня рождения, зарекомендовавший себя в качестве достаточно надежного и легкого в применении в массовых опросах. На последнем этапе для достижения требуемой репрезентативности также могут использоваться квотные задания (распределения респондентов в каждой АТЕ по полу, возрасту и типу образования), которые позволяют добиться структурной (нестатистической) представительности, при том, что при соблюдении всех условий отбора, выборка с контролем квот может рассматриваться как достаточно хорошее приближение к случайной.