23. Ймовірнісний підхід до побудови вибірки. Однощаблевий та багатощаблевий випадковий відбір.

Ймовірнісний підхід нерідко називають також випадковим чи стохастичним, оскільки він передбачає випадковий відбір одиниць спостереження із загального переліку одиниць генеральної сукупності. Основне правило при випадковому відборі - однакова ймовірність кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки.

Перевага випадкової вибірки:

Елементи генеральної сукупності виявляються репрезентованими у вибірці з ймовірностями, які наближаються до їх розподілу у генеральній сукупності.

Процедури випадкового відбору досить відпрацьовані і, з технічної точки зору, не складні для соціологів.

Основні проблеми однощаблевого випадкового відбору обумовлені практичними перешкодами на шляху виконання теоретичних вимог.

Основна проблема полягає у складанні загального списку генеральної сукупності, головним чином, в одержанні необхідних відомостей для підготовки такого списку.

Друге коло проблем проведення випадкової вибірки пов'язане із досяжністю респондентів. Ці проблеми викликані протиріччям між вимогою опитувати саме тих людей, які потрапили до випадкового відбору, з одного боку, і практично неможливістю опитати певну частину одержаної вибіркової сукупності - з іншого.

Наструпна проблема однощаблевої випадкової вибірки визначається занадто розсіяним (у просторі) полем респондентів.

Таким чином, вимога однакової ймовірності кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки є найбільшою перевагою ймовірнісного підходу з теоретичної точки зору і найбільшим його недоліком з практичної точки зору.

Розв'язання цього протиріччя можливе шляхом багатощаблевого випадкового відбору.

При багатощаблевому випадковому відборі генеральна сукупність у результаті попереднього аналізу об'єкта дослідження розбивається на підсукупності - одиниці відбору; з них на першій стадії у випадковому порядку відбирається частина підсукупностей, а з відібраних підсукупностей відбираються одиниці спостереження. При потребі кількість щаблів можна збільшити.

2 Особливості багатощабвідбору

1. Помилка репрезентативності на кожному щаблі зростає; але, головне, що ця помилка може бути врахована дослідником; невраховані помилки зводяться до мінімуму.

2. Багатощаблевий підхід вимагає попереднього аналізу та систематизації об'єкта дослідження. Під систематизацією розуміють групування одиниць відбору. Іншими словами, всі одиниці генеральної сукупності треба попередньо розбити на групи.

Принципи стратифікації та кластеризації. Багатощаблева комбінована вибірка.

Стратифікаційна (районована) вибірка, побудова якої пов'язана з поняттям «районування генеральної сукупності».

Районування генеральної сукупності — процес поділу досліджуваного об'єкта на складові відповідно до мети і завдань дослідження.

Стратифікаційна (районована) вибірка передбачає попереднє групування одиниць генеральної сукупності за певними критеріями, які повинні впливати на досліджуване явище. Але одиниці сукупності повинні істотно відрізнятися. Наприклад, при вивченні кар'єрних стратегій молоді з вищою освітою можна передбачити, що форма навчання (державна, приватна) буде впливати на їх погляди щодо працевлаштування, професійної кар'єри. Відомо, що частка студентів, які навчаються у приватних вищих навчальних закладах, значно менша, ніж тих, хто здобуває вищу освіту у державних вищих навчальних закладах. Тому ймовірність їх потрапити у вибірку за механічного відбору досить низька. У такому разі всі вищі заклади поділяють на групи залежно від форми навчання, а потім з кожного типу відбирають респондентів пропорційно чисельності всього контингенту. У більшості опитувань громадської думки, що проводять за національними вибірками, первинна стратифікація здійснюється за географічною локалізацією, звідси й назва принципу — районування.

«Гніздова» вибірка є протилежною до районованої. У ній за одиницю відбору для суцільного обстеження беруть групи, колективи. При гніздовій вибірці генеральну сукупність розбивають на однотипні групи («гнізда»), всередині яких містяться різнорідні одиниці спостереження. Наприклад, досліджуючи колективи навчальних закладів, за одиницю можна взяти певні учнівські класи, студентські групи тощо.

Багатощаблева комбінована вибірка

Звичайно, ці підходи (районований та гніздовий) у науково-методичній літературі протиставляються один одному. Але у сучасній практиці проведення масових великомасштабних досліджень при побудові вибірки найчастіше використовуються обидва ці принципи. Застосовуючи послідовно на різних щаблях відбору кожний з таких принципів, дослідник домагається підвищення репрезентативності вибіркової сукупності за різними характеристиками, які, на думку дослідника, можуть справити принциповий вплив на досліджуване явище.

Багатощаблевий випадковий відбір дає змогу визначити помилку репрезентативності на кожному щаблі і, відповідно, загальну помилку репрезентативності. Чи, навпаки, на підставі заздалегідь заданої помилки обчислити обсяг вибіркової сукупності. Природно, слід зважати на умовність правильності розрахунків. Ця умовність визначається тими критеріями, показники яких враховувалися (а особливо тими, які не враховувалися) при здійсненні типології об'єктів репрезентації.