Методика конкретных социологических исследований. Часть 1. Учебное пособие

Во многих учебниках по социологии приводится в качестве примера смещения, возникающего из-за неправильного планирования выборки, известный опрос, проведенный «Литэрари Дайджест» («Литературное обозрение») относительно исхода президентских выборов 1936 года в США.

Кандидатами на этих выборах были Ф.Д. Рузвельт и А.М. Ландон. Редакция журнала организовала план выборки следующим образом. В выборку попали более двух миллионов американцев, выбранных при помощи случайного отбора из списков, имеющихся в телефонных книгах. По всей стране попавшим в выборку лицам были разосланы открытки с просьбой назвать фамилию будущего президента. Затратив огромную сумму на рассылку, сбор и обработку полученных открыток, журнал информировал общественность, что на предстоящих выборах президентом США с большим перевесом будет избран А.М. Ландон. Результаты выборов опровергли этот прогноз.

В то же время социологи Д. Гэллап и Э. Роупер правильно предсказали победу Ф.Д. Рузвельта, основываясь только на четырех тысячах анкет.

Ошибочный прогноз относительно возможного президента объясняется неправильным планом выборки, который не обеспечил полного отражения в ней всей генеральной совокупности: в телефонных книгах, которые использовались для организации выборки, были представлены лишь наиболее обеспеченные слои американского населения, в частности домовладельцы. Поскольку обеспеченные слои американцев составляют меньшую часть генеральной совокупности, то распространение мнения этой части населения на всю страну в целом оказалось ошибочным.

Ошибки часто возникают и в тех случаях, когда в выборочную совокупность преимущественно попадают представители одинаковых социальных групп. Важны также и другие социальные и демографические особенности единиц генеральной сово-

41

купности. По очень многим вопросам мнение может сильно различаться в зависимости от возраста и пола людей. Именно по этому для социологов принципиально важно при организации выборки иметь так называемый «паспорт генеральной совокупности». Именно строгое соответствие выборки основным параметрам этого «паспорта» может избавить выборку от возникновения ошибок смещения в выборочных социологических исследованиях.

Репрезентативность выборки. Выборка в определенном смысле должна быть моделью генеральной совокупности, что и позволяет на ее основе оценивать характеристики этой совокупности. Однако нет необходимости моделировать в выборке все аспекты генеральной совокупности, достаточно лишь значимых с точки зрения задач исследования. Свойство выборки отра-

жать, моделировать эти характеристики называется ре-

презентативностью.

Основной принцип построения выборки (точнее, вероятностного отбора) состоит в том, чтобы обеспечить всем элементам генеральной совокупности равные шансы попасть в выборку. Однако даже самое аккуратное соблюдение этого принципа не гарантирует выборку от искажений. Эти искажения – случайные ошибки – внутренне присущи выборочному методу. Они появляются в результате того, что обследуются не все единицы совокупности, а только выборка, и, следовательно, результат будет неточен, так как единицы совокупности не тождественны между собой. Значение случайной ошибки можно сравнительно легко вычислить, используя аппарат, разработанный в статистической теории выборочного метода. Репрезентативность выборки, таким образом, будет определяться двумя компонентами: ошибками регистрации и случайными ошибками.

В идеальной ситуации в сплошном исследовании отсутствуют ошибки репрезентативности, благодаря чему при правильной организации наблюдения ошибка выборочного исследова-

42

ния больше ошибки наблюдения при сплошном обследовании. Однако в социологии применение сплошного обследования требует значительного числа анкетеров и интервьюеров, а это ведет к тому, что иногда привлекаются недостаточно квалифицированные кадры, участие которых в исследовании увеличивает ошибку регистрации.

И наоборот, применение выборочного исследования при решении тех же вопросов позволяет использовать более подготовленные кадры специалистов, обеспечить лучший их инструктаж, контроль за его выполнением. Это ведет к уменьшению ошибки регистрации. И если случайная ошибка не велика, то ошибка выборочного наблюдения в целом может оказаться меньше ошибки сплошного исследования. Таким образом, при определенных условиях выборочный метод оказывается более точным, чем сплошной, что еще раз подчеркивает его преимущество при организации и проведении эмпирических социологических исследований.

Размер выборочной совокупности в каждом конкретном исследовании определяется по специальным формулам, пришедшим в социологию из теории статистики. В данном учебном пособии мы не останавливаемся на детальном изучении математической процедуры определения величины выборочной совокупности для разных типов выборки. Во-первых, потому, что это достаточно объемный материал, а во-вторых, в учебных планах по подготовке социологов присутствует отдельная учебная дисциплина «Теория статистики». Вместе с тем, ниже приводится таблица, в которой отражены величины выборки для разных размеров генеральной совокупности при разной значимости статистической погрешности.

43

Размеры выборочной совокупности

+ В этих случаях более 50 % объема выборки дадут большую точность, чем требуемая.

Примечание. Поскольку нормальное распределение – это лишь грубое приближение к гипергеометрическому распределению, где п составляет более 50 % oт N, формула, используемая при этих подсчетах, не применяется.

Источник: Таrо Y. Elementary Sampling Theory / Y. Таrо. – Englewood Cliffs, NJ. : Prentice-Hall, 1967. – Р. 398.

44

Глава 9. ТИПЫ И ВИДЫ ВЫБОРКИ

В социологической практике можно выделить три группы типов выборки: случайную выборку, выборку случайную с эле-

ментами неслучайности и неслучайную выборку.

Выборка случайная (вероятностная) – выборочная сово-

купность, сформированная с применением вероятностных (случайных, статистических) методов отбора объектов из генеральной совокупности; также комплекс процедур, обеспечивающих формирование случайной выборки. Цель случайного отбора – обеспечить для всех элементов генеральной совокупности одинаковую вероятность попадания в выборку. Существуют три основных метода вероятностного отбора: простой случайный,

случайный стратифицированный, случайный кластеризован-

ный. В случаях, когда генеральная совокупность велика, неоднородна и рассредоточена на значительной территории, применяется случайная выборка многоступенчатая, на каждой ступени которых могут использоваться разные методы случайного отбора. Наряду с вероятностными, широко используются квазислучайные методы отбора и рандомизирующие (обеспечивающие квазислучайность) процедуры: систематический отбор, маршрутные выборки, процедуры отбора «случайного» члена семьи и т.п.

Общей чертой случайных и квазислучайных выборок отбора является использование основы выборки – списка объектов, из которого производится отбор. Случайный отбор элементов из основы выборки осуществляется с помощью таблиц или компьютерных генераторов случайных чисел. Систематический отбор начинается со случайного выбора одного объекта из списка и осуществляется затем с некоторым «шагом». Аналогичным образом реализуется маршрутная выборка адресов. Выбор «случайного» члена семьи может основываться, например, на датах рождения всех ее взрослых членов. Обоснование репрезентативности случайной выборки состоит в обосновании репрезентативности основы выборки, описании процедур случайного и

45

квазислучайного отбора (если применяется многоступенчатая выборка – на каждой ступени), статистическом оценивании ошибки выборки при заданном уровне доверительной вероятности.

Теорема П.Л. Чебышева, известная как «закон больших чисел», доказывает принципиальную возможность определения генеральной средней по данным простой случайной выборки. В приложении к выборочному методу неравенство П.Л. Чебышева может быть сформулировано так: при неограниченном

увеличении числа независимых наблюдений в генеральной совокупности с ограниченной дисперсией с вероятностью, сколь угодно близкой к единице, можно ожидать, что отклонение выборочной средней от генеральной средней будет сколь угодно мало.

Случайные (вероятностные) методы отбора

Собственно случайная выборка

Собственно случайная выборка лежит в основе всех остальных типов выборки, которые будут рассмотрены далее.

Определение собственно случайной выборки: выборка на-

зывается собственно случайной, если при извлечении выборки объема n все возможные комбинации из n элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема N,

имеют равную вероятность быть извлеченными.

По определению, при собственно случайной выборке выполняется принцип случайности. При практической реализации собственно случайной выборки отбор производится с помощью жеребьевки, таблицы (либо генератора) случайных чисел. Главный принцип отбора – случайность, т.е. все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.

Существуют разные способы случайного отбора элементов выборки. Ниже перечислены некоторые из них.

46

1.Принцип жеребьевки. Каждый элемент генеральной совокупности заносится на бумажку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае выпавшие номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в барабан, перемешиваются и не глядя вытаскиваются.

2.Принцип таблицы случайных чисел. Начиная с любого места таблицы, берем четыре следующих друг за другом числа. Эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются).

3.Принцип генератора случайных чисел. Это то же самое,

что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются с помощью компьютера, для чего существуют специальные программы. В настоящее время в Интернете можно найти множество генераторов случайных чисел, работающих в режиме онлайн.

Необходимо различать повторную и бесповторную выборку. При повторном отборе каждый выбранный элемент возвращается в генеральную совокупность. При бесповторном отборе выбранный элемент не возвращается в генеральную совокупность.

У метода собственно случайной выборки имеются как плюсы, так и минусы. Плюсом данного метода является полное соблюдения принципа случайности и, как следствие – избежание систематических ошибок.

Случайная выборка, вместе с тем обладает рядом недостатков, которые затрудняют ее применение на практике. Эти недостатки можно представить в трех пунктах.

Во-первых, необходимо наличие списка элементов генеральной совокупности. Обычно элементами генеральной совокупности являются люди; в этом случае в качестве списка могут выступать адреса, телефоны и т.д. Трудность здесь заключается

втом, что получить такой список далеко не всегда представляется возможным. Следовательно, в тех случаях, когда невозможно получить список элементов генеральной совокупности, невозможно проводить и случайный отбор.

47

Во-вторых, иногда очень сложно осуществить проведения опроса. Процедура опроса при случайном отборе является очень громоздкой и требующей много времени. Ведь в результате случайного отбора исследователь получает на выходе список фамилий респондентов (телефонов, адресов и т.д.), которых необходимо опросить. Иными словами, интервьюерам приходится «бегать» за каждым респондентом и добиваться от него согласия ответить на «парочку вопросов». Осложняет дело и то, что респондентов порой бывает не так просто достать; в случае отсутствия респондента его приходится посещать по нескольку раз (по крайней мере не менее трех раз).

Все вышеперечисленное ведет к повышенным временным затратам на проведение опроса. Временные затраты можно уменьшить только благодаря привлечению дополнительных интервьюеров, т.е. только за счет дополнительных денежных расходов. Помимо этого возникает еще так называемая «проблема неответивших».

В-третьих, при использовании данного метода объем выборки получается достаточно большим по сравнению с другими типами выборки. Для получения результатов со сравнительно высокой степенью точности собственно случайный отбор требует достаточно большого объема выборки по сравнению с другими видами отбора. Другими словами, случайный отбор обладает меньшей степенью точности, что, в конечном счете, является причиной его меньшей эффективности.

Выборочные методы с внедрением элемента неслучайности

Перечисленные сложности использования собственно случайной выборки несколько устраняются, если социолог внедряет в случайный метод элементы неслучайности. Существует, опять-таки, несколько способов того, как это делается. Итак, рассмотрим вкратце возможные типы (модификации) собствен-

48

но случайного отбора, предполагающие внедрение элементов неслучайности.

Использование типов случайного отбора с элементами неслучайности позволяет несколько сгладить некоторые из вышеупомянутых трудностей, возникающих при проведении собственно случайного отбора. Например, некоторые типы случайного отбора позволяют упростить организацию опроса, но главное – это то, что они увеличивают эффективность выборки.

Так, при случайном отборе ошибка выборки контролируется только за счет изменения объема выборки. В рассматриваемых типах случайного отбора эффективность выборки можно повысить за счет моделирования выборки без увеличения ее объема.

Под моделированием выборки понимается проведение слу-

чайного опроса с учетом информации о генеральной совокупно-

сти. Это означает, что по некоторым параметрам составляется модель генеральной совокупности для того, чтобы уже на стадии, предшествующей стадии случайного отбора, повысить соответствие этих параметров в выборке и генеральной совокупности.

Однако модификации случайного отбора не могут преодолеть всех трудностей, связанных со случайной выборкой. Это связано с тем, что все они являются разновидностями именно случайного отбора и в них используется принцип случайности.

Из этого следует, что проводить любой случайный отбор невозможно без списка элементов генеральной совокупности. Более того, большинство типов случайного отбора приводят к тем же трудностям при организации опроса, что и при собственно случайной выборке. Главное, чего достигают эти модификации случайного отбора, так это увеличения точности выборки.

Однако при формальном сходстве с собственно случайной выборкой, любая ее вариация есть все же некоторое отклонение от принципа случайности. Эти отклонения могут приводить к

49

систематическим ошибкам, которые невозможны при собственно случайной выборке. Теперь непосредственно перейдем к рассмотрению типов случайного отбора.

Механическая выборка

Наиболее близкой к собственно случайной выборке является как раз механическая выборка. Однако даже она может приводить к систематическим ошибкам. Проведение механической выборки требует список характеристик респондентов (фамилии, адреса, телефоны и т.д.). Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Этот промежуток называется шагом выборки. Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки. Например, если шаг выборки равен 20, то начинать отбор надо с любого числа от 1 до 20. При определении ошибки репрезентативности используются те же формулы, что и при случайной выборке.

Как следствие, при определении объема выборки используются те же формулы, что и при случайной выборке.

У механического отбора есть свои плюсы и минусы. Плюсом является то, что процедура проведения механической выборки менее громоздка, чем проведение случайной выборки. Хотя применение компьютеров практически нивелирует это преимущество. Механическая выборка может быть как более точной, так и менее точной по сравнению со случайной выборкой.

Стратифицированная (районированная) выборка

Выборка стратифицированная (районированная) – вероятностная выборка, осуществляемая с условием, что процедурам отбора единиц наблюдения предшествует разделение генеральной совокупности на однородные части. Это такой вид выборки, при котором отбору предшествует процедура районирования (расслоения, стратификации), т.е. разделения исходной совокупности на статистически или качественно однородные подсовокупности, называемые слоями, стратами или типическими

50