6.2. Класс строго вероятностных способов (техник) отбора

Этот класс объединяет такие конкретные техники отбора, для которых характерен общий принцип: каждый элемент генеральной совокупности должен иметь равный шанс (равную вероятность) попасть в выборку. Лишь равенство шансов попадания в выборку, отбор «наугад» является гарантией от намеренных или ненамеренных искажений, гарантией создания выборок-моделей — репрезентативных выборок. Каждый из конкретных способов отбора технически по-разному, но обязательно реализует этот принцип.

Следует сказать, что такой способ формирования выборки, и это точно подметила российский исследователь И.Девятко, идет от здравого смысла, из нашей с вами повседневной жизни: интуитивно нам кажется, что именно случайный, непредумышленный отбор единиц наблюдения в наибольшей степени соответствует условиям получения объективного суждения. Напомним, что именно на получение такого знания и ориентирована методология классического социологического исследования.

Вместе с тем, несмотря на то, что строгая математико-статистическая теория случайной выборки появилась в конце XVIII—XIX веке, ее использование в массовых опросах началось практически спустя век — в начале XX века. Такое «запаздывание» объяснялось умонастроением исследователей — социологов и статистиков. Они считали, что в основе отбора должна лежать не «игра случая» (вероятность), но типичность наблюдений.

К классу строго вероятностных способов отбора относятся такие конкретные техники:

• простой случайный отбор;

• механический (систематический) отбор;

• гнездовой (кластерный) отбор.

Технически простой случайный отбор реализуется с помощью таблицы случайных чисел или с помощью «генератора случайных чисел», который имеется в большинстве статистических компьютерных программ. Для этого необходимо:

1. определить объем выборки;

2. иметь основу выборки, т.е. списки всех людей, входящих в генеральную совокупность. Как правило, это могут быть списки избирателей, домовые книги, личные карточки по учету кадров, находящиеся в отделах кадров предприятий, карточки учета жителей в паспортных столах милиции и т.д.

После этого необходимо каждому элементу основы выборки присвоить двузначный или трехзначный номер. Затем по таблице случайных чисел, следуя в каком-то порядке (по строке или столбцу), отбирается необходимое (соответствующее объему) количество «случайных» чисел. Эти числа индентифицируются с номерами в основе выборки, после чего выписываются фамилии тех людей из основы выборки, кто маркировался этими номерами.

Механический (систематический) отбор производится другим способом. Прежде всего определяется шаг выборки, который рассчитывается по простой формуле:

N/K

где N — объем генеральной совокупности; К— объем выборочной совокупности.

Таким образом, исследователь «шагает» по основе выборки и с систематичностью, равной шагу выборки (например, каждый пятый или каждый сотый), выписывает фамилии людей, из которых будет состоять выборочная совокупность. В рамках этого способа отбора требования к основе выборки имеют принципиальный методологический характер. Важнейшим из них является отсутствие порядка, хаос. Это означает, что перечень фамилий людей, составляющих основу выборки, не должен быть упорядочен по социальным параметрам: уровню дохода, возрасту, социальному положению, стажу работы и т.д.²⁸ Только хаотичное, неупорядоченное множество фамилий при таком способе отбора способно дать каждому элементу (каждой фамилии) равный шанс попасть в выборку, быть основанием для создания выборки-модели.

Гнездовой, или кластерный, отбор предполагает вероятностный отбор «гнезд» (кластеров). В качестве таковых выступают естественные объединения, из которых в ряде случаев состоит генеральная совокупность. Так, например, генеральная совокупность учеников конкретной школы представлена «гнездами» классов, генеральная совокупность семей города — «гнездами» квартир, а генеральная совокупность сельского района в России — «гнездами» сел. Отобранные вероятностным способом (одним из тех, что мы описывали ранее) «гнезда» (кластеры) опрашиваются полностью. Корректное применение «гнездового» отбора основано на обязательном соблюдении ряда условий:

1. Гнезда (кластеры) должны быть однозначно и явно заданы: каждый член генеральной совокупности должен принадлежать к одному (и только одному) гнезду.

2. Число членов генеральной совокупности, входящих в каждое гнездо (кластер), должно быть известно или поддаваться оценке с приемлемой степенью точности.

3. Гнезда (кластеры) должны быть не слишком велики и географически компактны, иначе такой отбор теряет всякий финансовый смысл,

Конечно, в реальной практике классического социологического исследования используется и целый ряд других, не вписывающихся ни в какие классы, способов отбора: типологический, стратифицированный. Более того, реальные выборки, как правило, многоступенчаты^ где на каждой ступени меняются единицы отбора и могут использоваться различные техники отбора. Тем не менее только класс строго вероятностных способов способен обеспечить максимальное соответствие результатов, полученных при изучении выборочной совокупности, тем явлениям или процессам,¹ которые характерны для всего объекта исследования, т.е. обеспечить тем самым необходимое качество социологического исследования.