Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Semke_Sots (1).doc
Скачиваний:
262
Добавлен:
22.02.2016
Размер:
2.16 Mб
Скачать

3. Обгрунтування вибірки

Обґрунтування вибірки в соціологічному досліджен­ні являє собою досить складний компонент дослідницької програми. Його значимість визначається відповіддю на пи­тання: кого, у якій кількості необхідно опитати (виміряти), щоб одержати реальну картину суспільної думки (явища, процесу), і як зробити відбір? Інакше кажучи, вибірка без­посереднім чином впливає на надійність і валідність дослід­ження — основні параметри визначення якості соціологічної інформації. При цьому під надійністю мається на увазі пев­на гарантія, що отриманий результат правильно відображає досліджувану дійсність. Валідністю (обґрунтованістю) ін­формації називається підтвердження (доказ), що досліджу­валися (вимірялися) саме ті явища, які соціолог планував досліджувати.

З огляду на те, що розробка цього пункту програми під силу тільки-кваліфікованим соціологам, що володіють досвідом і на­вичками роботи з математичним апаратом, що вміють викорис­товувати різні види вибірок, спробуємо дати тільки загальне уявлення про соціологічну вибірку й принципи її побудови.

Поняття «вибірка» використовується у двох основних значеннях:

* як синонім поняття «вибіркова сукуп­ність» — частина генеральної сукупності, тобто сукупності всіх соціальних одиниць, що підлягають вивченню в рамках даного дослідження (об'єкт дослідження). Оскільки провести суцільне обстеження генеральної сукупності представляється, як правило, складним, зазвичай відбирається її деяка части­на — для одержання інформації про всю сукупність у цілому. Тому, розраховуючи вибірку, дослідник повинен досить ясно уявляти, у якій мірі й за якими характеристиками (стать, вік, освіта, соціальний стан і т. д.) опитані представляють той кон­тингент, на який будуть поширюватися висновки, отримані в результаті опитування.

* як сам процес формування вибіркової сукупності, тобто відбору одиниць спостереження (способи й методи такого від­бору визначають тип вибірки) — у цьому випадку слово «ви­бірка» є синонімом процедурної категорії — «відбір одиниць спостереження».

Побудова вибірки при підготовці проекту конкретного со­ціологічного дослідження зводиться до рішення трьох основ­них проблем:

* визначення обсягу вибірки - кількості людей, яких варто опитати для одержання якісної інформації;

* визначення типу вибірки — побудова конкретної схеми процедури відбору;

* оцінка якості вибірки- визначення, з якою ймовірністю і ступенем точності результати опитування вибіркової сукуп­ності можна буде переносити на ту або іншу частину населення.

Проблема якості вибірки є ключовою - з неї починається розробка вибірки, тому що саме вона визначає підходи до рі­шення питання про тип і обсяг вибірки.

Якість вибірки оцінюється в основному за декількома кри­теріями: репрезентативністю, надійністю й валідністю.

Репрезентативністю називається властивість вибіркової сукупності відтворювати характеристики генеральної. Надій­ність відображає, як уже говорилося, нашу впевненість у тому, що можливі відхилення не перевищать якоїсь заданої самим дослідником величини, тобто точність результатів. У той же час зрозуміло, що вибірка не може буквально відтворити гене­ральну сукупність, і тому у процесі дослідження варто прагнути гарантувати дотримання принципу репрезентативності щодо головного напрямку аналізу даних. Відхилення вибіркової су­купності від генеральної по яких-небудь основних характерис­тиках називається помилкою вибірки: чим більше величина цих відхилень, тим більше помилка. Враховуючи, що помилка вибірки впливає на надійність висновків дослідження, соціо­лог повинен вміти кількісно визначати цю помилку. Яка ж помилка вибірки може вважатися припустимою?

Відповідь на це питання залежить, як правило, від цілі до­слідження й від того, як, з якою точністю, ми будемо викорис­товувати його результати. Практика показує, що підвищена надійність допускає помилку вибірки до 3%, звичайна — від 3 до 5 %, наближена — від 5 до 20 %, прикидочна — більше 20 %. Ці цифри означають, що будь-який вимір, що ми могли б зробити в нашій вибірці, наприклад, для 5 %-го рівня помилки, відхиляється не більше ніж на 5 % в одну або іншу сторону від істинного значення цієї ж ознаки в більш ве­ликій сукупності.

Нарешті, валідність (обґрунтованість) даних, як відзнача­лося вище, характеризує, у якій мірі обмірювалося саме те, що передбачалося виміряти. До зниження валідності можуть привести не тільки помилки інструментарію, але й погріш­ності вибірки, зокрема, відхилення вибірки. Наприклад, якщо відбір респондентів буде проводитися у районі розташування студентських гуртожитків, то можна припустити, що у вибір­ці студентів може виявитися більше, ніж це характерно для генеральної сукупності. При повторному дослідженні дані можуть бути досить стабільними, тобто співпадаючими, але як у першому, так і в другому випадку результати не будуть відбивати реальну структуру генеральної сукупності.

Для рішення різного роду завдань, обу­мовлених цілями дослідження, характером його об'єкта й предмета, призначені різні типи вибірок. Взагалі ж вони діляться на три великі класи: суцільні, випадкові й невипадкові. При суцільній вибірці вив­чається кожний елемент (одиниця) — застосовується при не­великій генеральній сукупності, крайній випадок — переписи, референдуми. При випадковій — всі одиниці вибірки мають певний шанс (імовірність) бути включеними у вибірку, при невипадковій вибірці — це шанс практично відсутній або він невідомий.

Випадкові вибірки поділяються на: випадкову безповторну, систематичну, районіровану (стратифіковану) і кластерну. На­приклад, випадкова безповторна вибірка, досить типова в си­туації соціологічного опитування, припускає довільний відбір одиниць спостереження (індивідів) при дотриманні рівної ймовірності потрапити у вибірку для кожної одиниці. Кластерна вибірка заснована на розподілі генеральної сукупності на підгрупи (кластери), кожна з яких (а не окремий індивід) являє собою сукупність у цілому.

До невипадкових вибірок відносять: «стихійну», квотну, ме­тод «основного масиву». Наприклад, квотна вибірка — засто­совується для великої генеральної сукупності, припускає не менш чотирьох ознак, за якими заздалегідь визначаються кво­ти — зменшені осередки загальної сукупності з певними зна­ченнями пересічних ознак (наприклад, стать + вік + освіта + зайнятість).

На закінчення спробуємо відповістити на запитання про те, яким все-таки повинен бути реальний обсяг вибірки, щоб наші результати залишалися репрезентативними і надійними. Для цього варто взяти до уваги кілька чинників:

а) наскільки близькі один одному за своїми соціально-де­мографічними чи іншими ознаками члени досліджуваної су­купності: чим більша близькість, тим менша за обсягом вибірка необхідна;

б) який рівень складності вибірки: чим складніша за струк­турою вибірка, тим вона повинна бути більшою;

в) який повинен бути рівень точності вибірки: чим більша точність потрібна, тим більшою повинна бути вибірка.