- •Введение.
- •1.Понятие выборки. Выборочный метод.
- •2.Типы выборок.
- •2.1.Случайная выборка.
- •2.1.1.Простой случайный отбор.
- •2.1.2.Метод систематической (или механической) выборки.
- •2.1.3.Серийная (гнездовая или кластерная) выборка.
- •2.1.4.Стратифицированная выборка.
- •2.2.Неслучайная выборка (невероятностная).
- •2.2.1.Направленная (целевая) выборка.
- •2.2.2. Стихийная выборка.
- •2.3. Многоступенчатая и одноступенчатая выборки.
- •Репрезентативность выборки. Объем и ошибка выборки.
- •Заключение.
2.1.4.Стратифицированная выборка.
Применяется в тех случаях, «когда цели и задачи исследования требуют вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям»1, или когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или когда она слишком велика, или имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной совокупности получить сложно, чем для отдельных её частей. Для повышения точности результатов отбора процедура такой выборки состоит из деления генеральной совокупности на страты («страта» – это социальная, возрастная, или иная группа, буквально «слой»2), которые являются однородными и используются для изучения электоральных намерений, социального класса и возраста, отношений к уровню доходов и другое. После определения страт в каждой из них осуществляется простая случайная или систематическая выборка, при наличии собственной основы выборки.3
Выделяют три способа размещения выборки (для того чтобы выборка не теряла свой случайный характер):
Пропорциональное размещение выборки: из каждой страты отбирается определённый процент (5-10%) единиц отбора, «объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности»4. Этот способ очень простой и надёжный.
Равномерное размещение выборки: из каждой страты отбирается одинаковое число единиц (например, по 200-300). Применяется в случаях, когда исследователю неизвестны объемы страт исходной совокупности.
Оптимальное размещение выборки: считается, что самые неоднородные страты должны быть представлены в выборке наибольшим объёмом единиц, а однородные – наименьшим. Этот же способ используется очень редко, так как на практике он трудно реализуется из-за отсутствия информации о вариации признаков в генеральной совокупности5.
Когда стратифицированную выборку называют районированной, значит стратификация проходит по территориальному принципу. Например, при опросах часто применяют районирование по областям.
Этот метод особенно хорош, когда генеральная совокупность неоднородна. Однако стратифицированная выборка может быть применена лишь при наличии дополнительной информации о генеральной совокупности (например, нам необходимо процентное соотношение мужчин и женщин, в случае, если мы хотим стратифицировать выборку по полу). Отсутствие такой информации делает применение стратифицированной выборки невозможным. Еще один недостаток стратифицированного отбора – это возможность систематической ошибки1.
2.2.Неслучайная выборка (невероятностная).
При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она является не обязательной, так как количественные параметры объекта не играют решающей роли в исследовании, а целью его будет – углублённое качественное описание какого-либо отдельного социального феномена2.
Обычно неслучайный отбор применяют в следующих случаях:
Невозможно провести случайный отбор вследствие:
Ограниченности ресурсов (недостаток денежных средств, нехватка времени, отведённого на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и так далее)
Этических проблем (нельзя заставить респондента отвечать, если он отказывается)
Отсутствие необходимости проведения случайного отбора.
Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам рандомизации (которые обеспечивают «случайность» отбора элемента генеральной совокупности в выборку. К ним относятся, например, случайный выбор первого адреса из списка, запрет на обследование подряд однотипных квартир, процедуры случайного отбора респондентов в семье»3.), а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и такое прочее. Главный недостаток неслучайных методов заключается в том, что не существует строгих статистических методов, которые позволили бы обобщить полученные результаты. Оценка точности и валидности таких результатов (и выводов в исследовании) остаётся делом субъективных суждении, опыта и теоретических предпочтений1.