22.Систематическая выборка.

Такая выборка по качеству часто приближается к простой случайной. Она, как и простая случайная, требует полного списка или заданного принципа упорядочивания генеральной совокупности.

Техника осуществления систематического отбора элементарна: сначала случайным образом отбирается первая единица, затем отбору подлежит каждый А-ый элемент. Число К — шаг отбора. Чтобы определить величину шага отбора, нужно поделить объем генеральной совокупности N на объем выборочной. Например, 2000:200=10. Встает вопрос, откуда узнать количество выборочной совокупности?

Иногда генеральная совокупность слишком велика либо исследователю известен не полный список, а лишь правило упорядочения элементов в генеральной совокупности. Тогда выборка делается в несколько этапов, сообразуясь с теми содержательными характеристиками, которые важны для исследователя.

Например, мы изучаем некое муниципальное образование. Это самое маленькое деление в масштабах города. Мы смотрим, какие дома там находятся — современные многоэтажки, общежития, 9-этажки. Сразу можно сделать вывод, что жители этих домов отличаются по уровню дохода, образования и происхождения (в общежитиях не петербуржцы). Содержательная сторона исследования зачастую задает конфигурацию самой выборки.

Систематическая выборка иногда бывает «коварной» в том отношении, что шаг выборки может совпасть с какими-то существенными характеристиами объекта. Если пропорция людей, которые живут в домах и общежитиях будет смещена результаты будут нерепрезентативны.

Например, выборка на примере книг в библиотеке. Внизу обычно стоят толстые тяжелые тома, типа географических атласов, словарей. Если шаг выборки будет равен 10 (полкам), то мы и будем изучать только эти тома.

Ориентирваться на правила нужно, но не забывая об особенностях объекта, которые иногда должны выходить на первый план, исходя из соображений здравого смысла.

23.Кластерная выборка - процедура, достоинства и недостатки

Кластер в переводе — гроздь.

Они все связянны одной веточкой. Гроздь => целостность. Это целостное образование, а не отдельные части, собранные вместе.

Кластеры — естественные группировки единиц наблюдения. В социологии единицей наблюдения является человек, организация, группы. Более широкие понятия, чем отдельный индивид.

Например, военные живут в военных поселениях и военых городках. Если мы хотим их изучать, мы обратимся туда, где они расположены; если хотим изучать студентов, то идем в ВУЗы. То есть определенная группа людей расположены в определенных местах. Социологи в случае кластерной выборки принимают следующее положение: вместо того, чтобы считать в качестве членов выборки конкретных люедй, будем рассмаривать их как жителей того или иного географического пункта. (университет, например, не населенный пункт, но четкая точка на карте.

Именно поэтому кластерная выборка (заменяем людей на географические точки) называется много ступенчатой случайной районированной. Применение этой выборки позволяет уменьшить расходы на получение единицы информации. При фиксированном бюджете и объеме выборки социолог получает возможность снизить (заметно) общие расходы на проведение сбора материала преимущественно за счет транспортных и временных расходов.

Хотим изучить старшеклассников. Бывают разные школы: статус школы (гимназия, школа, лицей), местоположение (окраинные, центральные), бюджет (частное, государственное), уклон (технические, гуманитарные, языковые). Мы задали некие содержательные критерии, которые для нас важны. Мы обязаны в выборке создать несколько типологических кластеров.

В общем случае кластерная выборка основана на первоначальном отборе группировок-кластеров и затем на изучение всех единиц внутри кластера.

Возможными примерами кластеов, используемых в больших общенациональных вопросах (государственных) являются сельские районы, городские квартиры, избирательные участки (=> документы => основа выборки). При изучении специфических популяций, используются иные кластеры: больницы, школы, тюрьмы, реабилитационные центры, спортзалы, союз художников, союз филателистов.

Корректное применение кластерной процедуры основано на неукоснительном соблюдении следующих условий:

• Кластеры должны быть однозначно и явно заданы

• Число членов генеральной совокупности, входящих в кластер, должно быть известно или поддаваться оценке с приемлемой степенью точности.

• Кластеры должны быть не слишком велики и геогарфически компактны, иначе кластерная выборка теряет финансовый смысл.

• Выбор кластеров должен быть осуществлен таким способом, который минимизирует рост выборочной ошибки (последний процесс в свою очередь является неизбежным следствием кластеризации).

Таким образом, конструирование кластерной выборки в равной степени связано как с принципом рандомизации, так и с содержательными моментами — гипотезами и переменными.

Рост выборочной ошибки для кластерной выборки является функцией двух переменных — величины кластера и гомогенности исследуемого признака внутри каждого кластера. Ясно, что оценка гомогенности часто становится важной практической задачей в планирвоании кластерной выборки.

В классической литературе по выборке приводится пример: в ЛО есть поселения разные по объему и разные по территории. Они отличаются соц.структурой и т. п. Мнения и оценки людей будут отличаться.

Прежде чем формировать кластерную выборку, нужно получить много сведений о большинстве.

Основная проблема заключается в том, что соответствующими данными о распределении признаков внутри кластера исследователь располагает после завершения полевой стадии, то есть подробными данными будем обладать только после того, как опросили людей. Но это неправильно с точки зрения методологии. Поэтому при проектировании выборки обычно основываются на уже существующих данных исследований, результатов переписи и любых других источников.

Кластерная выборка является менее точной, лучше пользоваться другими, если это возможно.