§2. Процедурный раздел программы

2.1. Обоснование выборки

Процессе социологического исследования порой сталкиваются с достаточно большим количеством носителей информации, независимо от кого, кем эти носители представлены, людьми или массивом документов. Обычно не представляется возможным (в силу больших материальных или временных затрат проведение сплошного изучения источников информации, поэтому исследователь работает лишь с частью этих источников. Совокупность источников информации, которую требуется изучения в данном исследовании, называется генеральной совокупностью. Часть этих источников, отобранных определенным образом, называется выборочной совокупностью. Говоря о способности выборочной совокупно отражать свойства генеральной, мы обращаемся к такому её качеству как репрезентативность. Репрезентативная выборка - такая выборка в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступа генеральной совокупности.

Репрезентативность выборки может быть обеспечена при знании требований к выборке и использовании определенных правил отбора объектов из генеральной совокупности. В зависимости от целей исследования может быть использован случайный и неслучайный отбор элементов генеральной совокупности.

При случайном отборе каждому элементу генеральной совокупности обеспечивается равная вероятность попадания в выборку, то е выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой чело или объект генеральной совокупности имел равные возможности б отобранным для анализа. В противном случае отбор будет неслучайный. Необходимо отметить, что принцип случайности выборки не исключает плановости отбора в неё.

Виды неслучайного отбора

1. Метод основного массива. При применении этого метода и чается большая часть генеральной совокупности. Такой метод применим при небольших объемах генеральной совокупности в организациях (учреждениях, структурных подразделениях МЧС России и т.п.) которые ведут учет сотрудников. В данном случае исследователь должен быть уверен, что та часть объектов, которая не изучалась, не повлияет конечный результат исследования.

2. Стихийный отбор, занимает промежуточную позицию между случайными методами. Он не предполагает обеспече­но и качественного соответствия между генеральной и выборочной совокупностями. В данном случае производится отбор «первого встречного» или «себе подобного». К методу стихийного отбо­ры опроса, в ходе которых респондент сам принимает решение о включении себя в выборку (опросы при помощи средств СМИ - газет, телевидения), В любом случае результаты полученные в ходе этого опроса, не могут быть экстраполированы на совокупность, они лишь описывают тех, кто был опрошен.

3. Квотный отбор позволяет обеспечить практически полное совпадение генеральной и выборочной совокупностей по избранным параметрам совокупности классифицируются в соответствии с несколькими релевантными характеристиками (пол, возраст, национальность, специальность и т.п.) и лица, обладающие такими свойствами отбираются в количестве, пропорциональном их доле в совокупности применении этого метода отбора необходимо учесть особенности:

Число признаков, выбранных в качестве квот, должно быть минимально избирают три или четыре признака;

признаки, избираемые в качестве квот, должны быть тесно взаимосвязаны с изучаемыми характеристиками;

признаки закладываются в карту репрезентации (см. прил. 1);

невозможно подсчитать ошибку выборки.

Виды случайного отбора

1.Простая случайная выборка. При небольших объемах генеральной совокупности выборка может быть сформирована при помощи Но, как правило, отбор источников информации из генеральной совокупности проводится при помощи таблицы случайных чисел прил. 2).

10097 32533 76520

37542 04805 64894

08422 68953 19645

99019 02529 09376

12807 99970 80157

Рис. 1. Фрагмент таблицы случайных чисел

Последовательность чисел в таких таблицах задается компьютерной программой, называемой генератором случайных чисел. Ин словами, имеет место тот же процесс, характерный для лотереи, один компьютер, используя цифры, а не имена, осуществляет универсальный выбор. Таблица случайных чисел может быть использована несколькими способами. В каждом случае необходимо учитывать следующие момента.

Во-первых, необходимо решить, сколько разрядов следует использовать. Это решение определяется количеством объектов, входящие в генеральную совокупность. Если генеральная совокупность состоит менее чем из 10 объектов, используются однозначные цифры; при числе объектов от 10 до 99 - двухзначные; от 100 до 999 - трехзначные и т.

Во-вторых, необходимо разработать решающее правило для использования. Существует несколько возможностей для того, что связать число в таблице с номерами объектов. Один из них - использовать лишь те числа, которые попадают в число номеров, приписанные нашим объектам. Так, при совокупности, состоящей из 250 объекта пропускают такие цифры как 376, 987, 298 и т.д. Существуют и друг варианты, которые описаны в социологической литературе.

В-третьих, выбирают исходную точку и способ прохождения таблицы. Исходной точкой может быть правый или левый угол любого столбца таблицы, левый или правый край любой строки любого столбца, в общем выбор абсолютно произволен. В дальнейшем, работая с таблицей, исследователь должен действовать последовательно. Можно брать три первых знака (притом, что работают с совокупностью, включающей от 100 до 999 объектов) из любой пятизначной последовательности, три средних знака.

2.Систематическая случайная выборка используется тогда, когда исследуют большую совокупность, каждый член которой внесен в список такой, как, например, телефонная книга, список сотрудников организации, список зарегистрированных избирателей, список их документов и т.д. Процедура выглядит следующим образом.

Необходимо просчитать или оценить количество объектов в генеральной совокупности и разделить его на желаемый объем выборки. Обозначить результат через к, то можно сказать, что вбирает каждый к-й объект. Например, если в совокупность 10000 студентов формируют выборку в 500 человек, то к будет случае первый номер объекта выбирается из таблицы а все последующие номера объектов исчисляются по следующей схеме: ]+к; ]+2к; ]+Зк; ]+4к и т.д., где ] - первый номер объекта случайное число), и так до верхней границы выборки, которая вычисляется по формуле ] + (п-1)к, где ] - первое случайное число, а n желанный объект выборки.

Необходимо учитывать, что при этом способе формирования выборки списки генеральной совокупности не могут обладать систематической направленностью, так как это не позволит прийти к достоверным результатам. Списки должны быть или алфавитными, или хронологическими.

3. Кластерная выборка (метод многоступенчатого случайного районирования). В основе этого метода лежит следующей подход. Вместо того, чтобы считать в качестве единиц выборки конкретных людей, тают вместо них жителей того или иного населенного пункта. Это объясняется тем, что в отличие от людей, переезжающих с места на место само по себе место жительства остается неизменным. Кроме того, работу исследователя облегчает тот факт, что положение любого места жительства известно и нанесено на карту; каждое является частью географически и административно определенных зон, таких, как республика края, области, районы, города, кварталы. Необходимо отметить, что на каждом этапе отбора используется процесс случайного выбора при помощи таблицы случайных цифр.

Следующим этапом исследования является определение объектом выборки. При определении количественных показателей выбором совокупности учитывают следующее.

Во-первых, генеральная совокупность не бывает полностью гомогенной (однородной), но и заявлять о её полной гетерогенности нет оснований. Скорее всего, генеральная совокупность находится между ми полюсами. Чем выше гомогенность генеральной совокупности, меньшая По объему выборка необходима для её представления и, оборот. Таким образом, объем выборки может быть изменен исследователем. При этом репрезентативность выборки не будет снижена.

Во-вторых, объем выборки зависит от разнообразия и тонкости проводимых исследований. Иными словами, чем больше вопросов задаем и чем больше типов ответов мы допускаем, тем больше вероятность того, что мы обнаружим различия между исследуемыми объектами. Чем больше различий мы ожидаем получить, тем больше объектов мы должны исследовать.

В-третьих, объем выборки зависит от готовности исследователь мириться с ошибками. Естественно предположить, что формирования исследование большой по объему выборочной совокупности связан достаточно большими временными и материальными затратами. Это всегда оправдано. Например, при проведении пилотажного исследования, когда задача исследователя заключается в выявлении тенденции развитии социального процесса, можно допустить существенно большую величину ошибки. Итак, чем большая точность нам требуется, больше должна быть выборка.

Для определения количественных параметров выборки рекомендуется руководствоваться таблицей «Размера выборки для определения уровней точности», приводимой в приложении (см. прил. 3). таблица может быть применена не только для формирования выборки но и для анализа проведенных исследований. В этой таблице рассматривается степень ошибки, которую может и собирается допустить исследователь, может также также степень уверенности, с которой исследователь ошибка лежит именно в этих пределах. Так, например, берут числа +-4 и 0,99. Это значит, что любое измерение, которое производится выборка, в 99% случаев отклоняется от истинного значения на 4% в верх или вниз.

И так подводя итоги процедуры обоснования выборки, необходимо, формируя выборочную совокупность, необходимо очень внимательно следить за тем, чтобы не только отобрать из генеральной совокупности достаточное количество объектов, но и взять такую группу, как представляется, будет достаточно репрезента­ция распределения характеристик внутри данной генеральной совокупности. Должное внимание на этом этапе процесса исследования окупится сторицей. Небрежность же при выборки может нанести непоправимый вред любому исследованию.