Остается ли интервьюер на первых этажах

Еще более подробного исследования требует метод квот. Теоретически, как уже говорилось, статистические отклонения для результатов опроса по квотной выборке не могут быть вычислены, но, вероятно, для этого можно разработать эмпирические правила.

Субъективный элемент, безусловно, не исключен. Интервьюеры свободно действуют в рамках своих квот. Но как используют они эту свободу? Возражения против квотной выборки основываются на определенных предположениях относительно поведения интервьюеров: будто бы интервьюеры по соображениям собственного удобства не поднимались на верхние этажи; они выбирали для опроса лиц, которые были им симпатичны, с которыми было легко заговорить. Систематические проверки не подтвердили этих ожиданий.

Однако была обнаружена другая ошибка. Интервьюер, который сам должен произвести последний выбор, предпочитает выбирать для интервью многоквартирные дома, а не одноквартирные или двухквартирные. Если такие недостатки обнаружены, их можно исправить с помощью механизма квоты. Это относится также к выявленной у интервьюеров тенденции слегка превышать критерии выбора по признакам образования, интеллигентности и уровня жизни.

Преимуществом является эластичность метода квот, который хорошо приспособлен к разнообразным человеческим привычкам. Особенно «мобильные» люди – предприимчивые, активные, с разнообразными интересами, которые мало представлены в вероятностной выборке, так как их трудно застать дома, - опрашиваются в кафе, на рабочем месте или еще где-нибудь по дороге. Следующая таблица показывает, как различаются места интервьюирования в зависимости от метода выборки.

	Взрослое население ФРГ, включая Западный Берлин
Эксперименты с выборкой, проведенные Институтом демоскопии в Алленсбахе, лето 1961г.
	Июль 1961 г.
	Квотная выборка	Вероятностная выборка адресов
Интервью происходило:
В квартире опрашиваемого	82%	90%
На рабочем месте	9%	6%
На улице, в сквере, в парке, еще где-нибудь	9% 100%	4% 100%

Основание: ровно 1000 интервью по квотной выборке;

ровно 1000 интервью по вероятностной выборке.

Подводя итоги, запишем тезисно наиболее важные условия приме­нения метода квот:

1. Необходимы надежные статистические данные для расчета квот.

2. Следует составлять объективные и в то же время специфические квоты, которые побуждают интервьюера при опросе выйти за рамки его собственной социальной среды. Квота должна быть сформулиро­вана таким образом, чтобы интервьюеру было нелегко найти замену опрашиваемому (известная “степень трудности” квот).

3. Вопросник должен освещать несколько тем; он должен во всех социальных группах обеспечить одинаково успешное и приятное ин­тервью.

4. Число заданий интервьюеру должно быть невелико. Каждый ин­тервьюер должен провести самое большее 15 интервью, лучше меньше.

5. Задания должны распределяться таким образом, чтобы каждый интервьюер мог, как правило, проводить интервью в своем районе. Обнаружено, что в случаях, когда интервьюер должен выезжать для опроса и ин­тервьюировать в совершенно незнакомом ему месте, квотный метод не всегда ведет к репрезентативному отбору. В этих случаях лучше применять метод случайного отбора.

6. По возможности большую часть интервью (около 80-90 процен­тов), следует проводить в квартирах. Слишком большое число интер­вью на улице приводит к излишней доле в выборке мобильной части населения, лиц, которые часто находятся вне дома.

7. В руководстве интервьюерами должны быть строго исключены вариации. Это лучше всего обеспечивается при централизованном ру­ководстве интервьюерами.

8. Организацией интервьюеров следует руководить, придержива­ясь одних и тех же требований в течение долгого времени. Сюда отно­сится прежде всего равномерное тематическое использование интер­вьюеров.

Только тогда, когда соблюдены эти условия, квотная выборка обес­печивает репрезентативное выборочное исследование, которое при­ближается к идеальной вероятностной выборке. С точки зрения орга­низации условия репрезентативной квотной выборки не легче выпол­нить, как считает Келлерер, а труднее. Организациям, имеющим не­большой опыт, следует чаще пользоваться методом вероятностной выборки.

Один из недостатков метода квот связан с большими трудностями контроля за надежной работой интервьюеров. Этому можно отчасти помочь, требуя в конце интервью записывать имя и адрес опрашивае­мого. Но выигрыш от строгого контроля интервьюера становится сом­нительным из-за грубого нарушения условий анонимности.

Следует взвешивать преимущества и недостатки и собирать эмпи­рические наблюдения за действенностью различных методов и при различных способах руководства интервьюерами.

Часто метод выборки бывает продиктован практическими сообра­жениями: там, где неизвестны статистические пропорции генеральной совокупности, невозможно применить метод квоты. Приходится - если, например, нужно произвести репрезентативное исследование среди врачей - обратиться к спискам, то есть начать случайную вы­борку.

Если картотеки отсутствуют или недоступны или территориальная выборка непрактична, часто применяют квотную выборку. Примером может служить опрос молодых избирателей, голосующих впервые. Статистический состав этой группы можно определить по общим опросам населения и в соответствии с этим рассчитать квоты.

С помощью метода квот можно отобрать также специфические группы для опроса. Так, например, если хотят опросить женщин из высших социальных слоев или водителей, эксплуатирующих “Фоль­ксваген 1500” или хотят провести исследование о спросе на сигареты среди курильщиков, или о привычках питания среди работающих на трудных участках в Рурской области, то в этом случае вероятностная выборка либо вообще не пригодна, либо связана с большими напрас­ными расходами.

Вероятно, полезно в этой дискуссии о квотной и вероятностной вы­борке еще раз напомнить о том, почему вообще проводятся выбороч­ные обследования. “Две основные причины, которые говорят в пользу применения выборочного метода, - пишет Келлерер, - это экономия средств и времени”. По этим обоим пунктам метод квот предпочти­тельнее метода вероятностной выборки. Чтобы использовать это преимущество для социальных исследований, желательны тщатель­ные научные исследования метода квоты. Однако метод вероятност­ной выборки, более дорогой и требующий больше времени (из-за поез­док к намеченным лицам и из-за повторных посещений), также необхо­дим в социальном исследовании благодаря его гарантированной объективности и его большому удобству: лучшие возможности кон­троля, помехоустойчивость относительно влияния интервьюера, неза­висимость от тем исследования. Особенно при опросах силами людей, которые занимаются такой работой время от времени (группы студен­тов, союзы, издательства, которые проводят опросы без помощи спе­циалистов), вероятностную выборку следует предпочесть другим.

Все время одни и те же люди: панельный метод

“Панелью” в исследованиях методами опроса называют группу лиц, которых опрашивают несколько раз с интервалом в несколько недель или месяцев. К панельным исследованиям прибегают для того, чтобы провести как можно более безупречный анализ причин, не стал­киваясь с ограничением, характерным для выборочных обследований: люди лишь весьма приблизительно могут припоминать события в прошлом. Панельный метод незаменим в исследованиях воздействий, а частности когда идет речь об установлении причинной связи между восприятием рекламных объявлений или предвыборной пропаганды и стабильностью или изменением установок и поведения. Обычно в связи с панельным методом задают два серьезных вопроса. Говоря о “смертности” (Вероятно, “смертностью” автор называет не прекращение существования в физи­ческом смысле, а отказ респондента от дальнейшего сотрудничества с исследовате­лями) и “искажении выборочной совокупности”, подвергают сомнению то, что опрашиваемая многократно группа лиц сохраняет свою статистическую репрезентативность. В словах “эффект панели” формулируется неявное возражение, что вследствие повторных опро­сов члены панели становятся нетипичными и уже нельзя на основании этих данных судить о генеральной совокупности.

Оба возражения справедливы, однако эти источники ошибок можно сильно ограничить с помощью специальных средств. Следует различать письменную панель, которая применяется чаще всего по фи­нансовым соображениям, и панель с устным интервьюированием. Примером устной панели является панель избирателей, проводимая Институтом демоскопии в Алленсбахе, о которой регулярно сообща­лось в 1969 г. перед выборами в бундестаг в журнале “ZDF-Magazin”. В устной панели легче обеспечить представительность, чем в письмен­ной, по двум причинам. Во-первых, от опрашиваемого требуется меньше собственной активности. Обычно проявляется большая готов­ность отвечать, чем заполнять анкету и отсылать ее. Поэтому несосто­явшиеся интервью при устной панели обычно реже. Отсюда нет иска­жения выборки, возникающего вследствие недостаточной способно­сти и нежелания рядового населения письменно излагать свои мысли. Во-вторых, устное интервью можно построить интереснее, тем самым сокращается “смертность”. “Эффект панели” можно в значительной мере устранить, если не обнаружить для опрашиваемых собственно цели исследования. Чтобы при исследованиях влияния рекламы избе­жать воздействия опросов - иначе опрашиваемые стали бы обращать особое внимание на то, о чем их спрашивают, и это действительно де­лает поведение респондента нетипичным, - для этого в опросы вклю­чают другие темы. Взаимосвязанные сведения получают с помощью двух раздельных этапов панели и объединяют лишь на стадии анализа, чтобы опрашиваемый не понял, какая взаимосвязь проверяется. В остальном эффект панели при устных опросах в целом меньше, чем при письменных. Можно просто не предупреждать заранее о дальнейших опросах; тогда участников панели можно рассматривать практиче­ски как респондентов в нормальном выборочном опросе.

“Смертность” и “эффект панели” можно контролировать. Тогда становится возможной оценка их влияния на результаты. В случае с па­нелью избирателей для “ZDF-Magazin” “смертность” для пяти этапов (“волн”) панели составила, например, 33%. Привело ли это к искаже­нию выборки, можно установить путем сравнений статистических ха­рактеристик панельной группы в начале и после многократных опро­сов. Насколько результаты были искажены “эффектом панели”, видно из сравнений с другими выборочными совокупностями, которые полу­чили дословно те же вопросы.

Пример:

	Сентябрь, 1969 г.
	Панельная группа молодых избирателей, уже опрошенных 3 раза (n = 183), %	Молодые избиратели, опрошенные в рамках репрезентативного для населения ФРГ много темного исследования (n = 387), %
Ответы на вопрос о том, за какую партию хотят голосовать на выборах в бундестаг
ХДС/ХСС	35	36
СДПГ	52	55
СвДП	8	6
Др. партии	5 100	3 100

Примечание: данные отражают те ответы, где опрошенные назвали предпочитаемую партию. Не дали ответа в панели 19% молодых избирателей, в единичном многотемном опросе – 22%.

Сколько процентов следует опрашивать?

Глубоко укоренилось представление, что нужно опрашивать, опре­деленную долю генеральной совокупности, чтобы получить доста­точно надежные результаты. В доказательство бессмысленности ре­зультатов какого-нибудь опроса часто можно прочитать, что будто бы было опрошено всего лишь 0,0001 генеральной совокупности, что будто бы каждый опрошенный должен был высказываться за осталь­ные 20 000 человек - поэтому ясно, что все это чепуха.

Однако в действительности все обстоит иначе. Точность репрезен­тативного обследования зависит (здесь мы не говорим о чрезвычайно маленьких генеральных совокупностях) не от доли опрошенных в ге­неральной совокупности, а от абсолютного числа опрашиваемых.

Если еще раз посмотреть на таблицы отклонений на страницах 95 и 96, по которым высчитывается точность результатов опроса, то можно увидеть две величины, от которых зависит отклонение (в его пределах лежит истинное число): от числа опрошенных, на которых основыва­ется результат, и от количества ответивших на определенный вопрос в процентах).

Тот факт, что для маленьких или для больших совокупностей тре­буется одинаковое число интервью, чтобы получить результаты определенной точности, имеет интересные практические последствия. Нельзя, например, удешевить исследование, ограничиваясь опросом в маленьких областях или нескольких городах. В небольших странах, на­пример в Голландии или Швейцарии, опрос населения должен плани­роваться практически с таким же количеством интервью, как в США, чтобы с той же точностью узнать мнение населения.

Репрезентативен ли опрос меньше 2000 респондентов?

Так как многие опросы населения ограничиваются 2000 интервью, то возникает представление, что только при 2000 опрошенных можно говорить о репрезентативном исследовании, что при меньшем количе­стве опрошенных уже не будет репрезентативной выборки.

Следует еще раз напомнить: является выборка репрезентативной или нет, зависит от методически правильного отбора опрашиваемых, а не от числа лиц, которые были опрошены. Даже 100 человек могут представлять собой репрезентативную выборку среди населения Фе­деративной Республики, Разница заключается лишь в величине откло­нений.

Какова должна быть точность результатов?

“Какова должна быть точность результатов?” - спросил статистик одного фабриканта, который хотел заказать исследование. “Конечно, наивысшая!” - ответил обескураженный фабрикант.

Мы уже знаем, что в репрезентативных исследованиях мы всегда имеем дело со степенью точности, с отклонениями, величину которых можно узнать по уже упоминавшимся таблицам.

Целесообразно при планировании опроса выяснить, какие резуль­таты позднее понадобятся наряду с общими результатами (результа­тами для всей опрошенной группы), для каких подгрупп (например, для возрастных групп, профессиональных) должны быть получены до­статочно надежные результаты и какой тип корреляционного анализа или математико-статистической обработки материала запланирован. Ведь только исходя из известной или предполагаемой величины необ­ходимых для анализа подгрупп можно решить, сколько всего человек должно быть опрошено.

Довольно укоренившееся при опросах всего населения число в 2000 интервью было бы совершенно не обязательно для получения общих результатов опроса. Но выборка в 2000 человек достаточно велика, чтобы удовлетворительно представлять (количественно) элементар­ные демографические подгруппы - мужчин и женщин, город и де­ревню, северные, западные, южные районы страны и т.д.

Особым является случай, когда требуются надежные данные также и для подгрупп, которые во всей выборочной совокупности очень малы (например, 16-17-летние в нормальной выборке населения ФРГ составляют только 3,8 процента). Эта маленькая группа юношей и де­вушек, которая в случае специального исследования составляла бы 2000 человек, дает результаты с очень большими отклонениями. Но в этом случае не нужно интервьюировать около 5000 человек, чтобы по­лучить сведения о двухстах 16-17-летних, а можно воспользоваться “сверхквотой”.

Для немногочисленных, но важных для исследования групп подго­тавливается больше бланков вопросников и таким образом расширя­ется статистическая база. При вычислении результатов по всей вы­борке или всем другим подгруппам, кроме расчета по возрастным группам, сверхквотная подгруппа снова редуцируется до своей стати­стически правильной величины.

Полугруппы: разветвленный опрос

Прообразом разветвленного опроса (англ. split ballot) может слу­жить контролируемый эксперимент в естественных науках. Всю группу опрашиваемых делят на две, три или даже больше подгрупп. Каждая из этих подгрупп сама по себе репрезентативна по отношению ко всей исходной совокупности. В вопросах населения она репрезента­тивна для всего взрослого населения Германии.

Статистическая репрезентативность подвыборок достигается с по­мощью различных методов. Так, например, интервьюерам указывают проводить интервью в строгой последовательности, пользуясь для первой беседы анкетой А, для второй - вариантом Б, для третьей -снова вариантом А, для четвертой - снова вариантом Б и т.д. Чтобы га­рантировать правильность соблюдения указаний, анкеты можно про­нумеровать; вариант А получит нечетные, а вариант Б - четные номера, тогда интервьюер получает указание использовать анкеты по порядку номеров.

Качество такого статистического эксперимента значительно возра­стет, если две или более линии (ветви) опроса расходятся как можно раньше - уже при раздаче анкет интервьюерам. Половина из них (каж­дый второй интервьюер в списке) получает вариант А. Другая поло­вина - вариант анкеты Б. Таким образом легче устранить технические ошибки - интервьюеры не будет забывать регулярно менять анкеты при опросе или не будут класть приложение из анкеты Б по ошибке в анкету А. Еще важнее в этом случае, что на интервьюера не влияет его осведомленность об эксперименте - исключено любое возможное влияние интервьюеров на результаты эксперимента. Однако этот ме­тод может быть применен только тогда, когда на одного интервьюера приходится небольшое количество интервью. Если ему поручают двадцать, тридцать и даже больше интервью, то разрыв между выбор­кой А и Б был бы слишком заметным, статистическая сравнимость ре­зультатов была бы недостаточно гарантирована. В вероятностных вы­борках число ячеек должно быть соответственно больше, если интер­вьюеры - также по принципу разгрузки - будут работать только с анке­тами А или только с анкетами Б.

Первый встречный

В связи с опросами умные люди снова и снова высказывают свое не­довольство по поводу того, что в выборочных исследованиях опраши­вают “первого встречного”, а не тех людей, которые могли бы сказать что-либо вразумительное по данному вопросу. В разделе о “репрезен­тативной выборке” мы уже описали принципы и приемы, помогающие найти действительно “первого встречного”, а не обращаться в первую очередь к особенно заинтересованным и хорошо разбирающимся в данных вопросах людям. “Представительная личность”, которой предлагают место на конкретном предприятии, или “репрезентатив­ные представители культурной жизни” на каком-нибудь приеме и “представительная выборка” не имеют между собой ничего общего. Слово “представительный” (репрезентативный) в статистике имеет почти противоположное обычному значение. Оно всегда означает, что можно делать выводы о “всех”, о всей совокупности на основании “ре­презентативной” (представительной) совокупности.

В то же время “репрезентативные опросы” могут быть также при­годны для того, чтобы выяснить мнение элиты или меньшинства. Так, методом вероятностной выборки из справочника “Кто есть кто?” были отобраны имена для опроса по репрезентативной выборке членов бун­дестага.

Мнение особенно информированных или тех, кого данная тема не­посредственно затрагивает, исследуют также с помощью вспомога­тельных вопросов, вопросов-фильтров в рамках репрезентативной выборки, отделяя таким образом информированных от не информированных. Если вся выборка в целом репрезентативна, то репрезента­тивна и та подгруппа, которую считают наиболее информированной или непосредственно заинтересованной по данной теме. Это позво­ляет обрабатывать ее ответы отдельно.

Пример: нужно узнать мнение супругов, имеющих двух или более детей, о законодательном регулировании пособий на детей. Было бы очень непросто выделить эту группу для специального репрезентатив­ного опроса. Для этого в репрезентативной выборке всего населения можно двумя вспомогательными вопросами установить, кто имеет де­тей определенного возраста, а затем выделить репрезентативную со­вокупность соответствующих людей.

“Снежный ком”, или “цепь”, и другие нераспространенные методы выборки

Самый “крепкий орешек” в области статистики выборочных иссле­дований - это те исследования, в которых приходится составлять представительную выборку для меньшинства, которое не значится ни в од­ной картотеке, ни в одном списке, которое не живет на каком-то огра­ниченном пространстве, так что можно было бы сделать территори­альную выборку, и которое не собирается в каком-то определенном ме­сте, как, например, авиапассажиры в аэропорту. Как составить правильную выборку для таких лиц, которых можно так редко встретить, что из 100 единиц репрезентативной выборки населения в нашу выборку по­падут только 2 или 3 человека?