О. В. Терещенко

ВЫБОРКА СЛУЧАЙНАЯ (ВЕРОЯТНОСТНАЯ) -

выборочная совокупность (см.), сформированная с применением вероятностных (случайных, статистических) методов отбора объектов из генеральной совокупности (см.); также комплекс процедур, обеспечивающих формирование B.C.

Цель случайного отбора - обеспечить для всех элементов генеральной совокупности одинаковую вероятность попадания в выборку. Существуют три основных метода вероятностного отбора: простой случайный (см. Выборка случайная простая), случайный стратифицированный (см. Выборка стратифицированная), случайный кластеризованный (см. Выборка кластерная). В случаях, когда генеральная совокупность велика, неоднородна и рассредоточена на значительной территории, применяется случайная выборка многоступенчатая (см.), на каждой ступени которых могут использоваться разные методы случайного отбора.

Наряду с вероятностными, широко используются квазислучайные методы отбора и рандомизирующие (обеспечивающие квазислучайность) процедуры: систематический отбор, маршрутные выборки, процедуры отбора "случайного" члена семьи и т.п.

Общей чертой случайных и квазислучайных выборок отбора является использование основы выборки - списка объектов, из которого производится отбор. Случайный отбор элементов из основы выборки осуществляется с помощью таблиц или компьютерных генераторов случайных чисел. Систематический отбор начинается со случайного выбора одного объекта из списка и осуществляется затем с некоторым "шагом". Аналогичным образом реализуется маршрутная выборка адресов. Выбор "случайного" члена семьи может основываться, например, на датах рождения всех ее взрослых членов.

Обоснование репрезентативности B.C. состоит в обосновании репрезентативности основы выборки, описании процедур случайного и квазислучайного отбора (если применяется многоступенчатая выборка - на каждой ступени), статистическом оценивании ошибки выборки при заданном уровне доверительной вероятности.

О. В. Терещенко

ВЫБОРКА СЛУЧАЙНАЯ ПРОСТАЯ - метод извлечения случайной выборки из генеральной совокупности (см.) за один этап. Предполагается, что имеется репрезентативная выборки основа (см.) в виде более или менее полного списка элементов генеральной совокупности (см.) и что объекты из этого списка извлекаются с помощью случайных (вероятностных) или рандомизирующих (обеспечивающих квазислучайность) процедур.

Наиболее простой и известной процедурой простого случайного отбора является лотерея. Если генеральная совокупность имеет значительный объем, применяются компьютерные программы-датчики случайных чисел (до широкого распространения персональных компьютеров обычно использовались таблицы случайных чисел), которые позволяют получить необходимое количество равномерно распределенных номеров из списка.

Наиболее известными рандомизирующими процедурами являются систематическая выборка, маршрутная выборка, некоторые способы отбора респондента в семье (по дате дня рождения и т.п.).

О. В. Терещенко

ВЫБОРКА СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ (РАССЛОЕННАЯ) - метод извлечения выборки (см.), основанный на предварительном расслоении (стратификации, разукрупнении) генеральной совокупности (см.) на крупные подсовокупности, называемые слоями. Выборка извлекается из каждого слоя (см. Выборка кластерная), причем в разных слоях отбор производится независимо, и могут применяться разные способы отбора как статистические, так и нестатистические. Общий объем выборки распределяется между слоями пропорционально их численности. Если в каждом слое берут простую случайную выборку, то способ отбора в целом называется расслоенным случайным отбором. Примером B.C. является национальная выборка для опросов общественного мнения, когда территория страны делится на области (регионы и пр.), и для каждой области строится отдельная выборка.

Расслоенный отбор рекомендуется применять в следующих случаях:

1) если каждый слой внутренне однороден в том смысле, что результаты измерения внутри слоя изменяются от объекта к объекту значительно меньше, чем результаты измерения от слоя к слою; это позволяет получить выигрыш в точности результатов;

2) если желательно получить репрезентативные данные не только о генеральной совокупности в целом, но и об ее структурных частях; каждая из которых рассматривается в этом случае как слой;

3) если это продиктовано организационными соображениями (например, использование административного деления территорий; см. также: Выборка районированная);

4) если трудно (дорого) получить основу выборки для всей генеральной совокупности, но это можно сделать для каждого слоя;

5) если проблемы, связанные с отбором в различных частях генеральной совокупности, сильно разнятся (например, крупные предприятия могут быть выделены в отдельный слой

197

в

ВЫБОРКА ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ

и подвергнуты сплошному отбору, в то время как мелкие фирмы обследуются выборочно).

О.В. Терещенко

ВЫБОРКА ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ - метод формирования

выборочной совокупности (см.) для исследований случая, применяется также в формировании фокус-групп (см.) и планировании экспериментов с выделяемыми факторами. В противоположность выборке случайной (см.), репрезентативность В.Т. обосновывается не равной вероятностью попадания в выборку для всех элементов генеральной совокупности (см.), но тщательным отбором единичных случаев, соответствующих заданным критериям. Е.М. Ковалев и И.Е. Штейн-берг ("Качественные методы в полевых социологических исследованиях", 1999) приводят следующие модели В.Т.:

1) Выборка экстремальных (девиантных) случаев: отбор необычных, в некотором смысле специфических, случаев. Предполагается, что такие случаи могут в сжатом виде содержать всю информацию о более "типичных" представителях генеральной совокупности.

2) Интенсивная выборка: отбор информативно значимых случаев, которые в значительной (но не экстремальной) степени представляют интересующее социолога явление. Предполагается, что собрана предварительная информация о генеральной совокупности и проведен предварительный анализ ее отличительных особенностей.

3) Выборка максимальной вариации: отбор случаев, представляющих все распространенные модели изучаемого явления. Для конструирования выборки необходимо предварительно выделить соответствующие модели и оценить их распространенность.

4) Гомогенная выборка: отбор случаев, с максимальной полнотой характеризующих некоторую относительно гомогенную часть генеральной совокупности. В частности, интервью с фокус-группами обычно проводятся на гомогенных выборках, насчитывающих от 5 до 8 участников с одинаковыми демографическими и социальными характеристиками.

5) Выборка типичных случаев: типичные случаи выбираются в ходе бесед с экспертами, определяющими, что, на их взгляд, является типичным, а также на основе проведенных ранее опросов, демографическом анализе и т.п. Используется как индуктивное, так и дедуктивное понимание типичного. В индуктивном ("статистическом") понимании типичное представляется как наиболее часто встречающееся (модальное). Дедуктивное понимание типичного восходит к веберовскому пониманию типа как синтеза представлений об идеальном. Дедуктивное понимание типа более информативно, но намного труднее в реализации.

6) Стратифицированная выборка: отбор случаев из предварительно выделенных страт (слоев, частей) генеральной совокупности. Целью стратифицированной В.Т. является не описание генеральной совокупности в целом (как в случае стратифицированной случайной выборки), но фиксация основных различий между ее объектами. Статистической репрезентативностью стратифицированная В.Т. не обладает.

7) Выборка критических случаев: отбор случаев, критических важных для понимания происходящего ("Если так случилось здесь, то это произойдет везде" или "Если

здесь этого не случилось, то и нигде не случится"). Эта модель особенно эффективна, если имеющиеся ресурсы ограничивают исследование одним случаем. Например, если правительство вводит новые правила налогообложения, то на первом этапе достаточно проверить, как их понимает наиболее образованная часть общества. Если даже для нее правила непонятны, они тем более будут непонятны всем остальным. Наоборот, если правила понятны наименее образованным гражданам, люди с более высоким уровнем образования их тоже поймут.

8) Критериальная выборка состоит в том, что изучению подвергаются только объекты, удовлетворяющие заранее определенным критериям. Например, "пациенты психиатрической больницы, неоднократно пытавшиеся совершить самоубийство". Такая выборка эффективна при изучении проблемных случаев. Основой для критериальной выборки могут служить результаты количественного анализа или тестирования.

Объем В.Т. зависит от целей исследования, его глубины, имеющихся ресурсов, т.к. более глубокое исследование каждого случая требует больше средств и времени. Качественная выборка должна одновременно удовлетворять двум часто противоречащим друг другу критериям - она, с одной стороны, должна быть компактной, с другой - покрывать цели исследования. Критерий максимизации информации требует, чтобы формирование выборки прекращалось только в тот момент, когда от включения в выборку новых случаев уже не ожидается получение дополнительной информации (ср.: в "количественных" исследованиях объем выборки планируют заранее). Это, в частности, означает, что должна сохраняться возможность увеличить выборку в зависимости от первых результатов исследования. В условиях ограниченных ресурсов этот идеал может оказаться недостижимым.

О.В. Терещенко

ВЫБОРКА ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ - см. ВЫБОРКИ ОСНОВА.

ВЫБОРКИ ВЗВЕШИВАНИЕ - математическая процедура, предназначенная для восстановления нарушенных пропорций в составе выборочной совокупности (см.) по сравнению с генеральной совокупностью (см.). Взвешивание, как правило, применяется к случайным (статистическим) выборкам. При достаточном объеме, случайные выборки должны "автоматически" воспроизводить социально-демографическую структуру генеральной совокупности. Однако на практике, из-за неодинаковой доступности ее элементов, этого обычно не происходит.

Взвешивание чаще всего производится по основным социально-демографическим показателям, таким как пол, возраст, образование, национальность (раса), доход. Процедура заключается в том, что каждое значение переменной дг, умножается на соответствующий весовой коэффициент и>,.

Весовые коэффициенты вычисляются для каждой из выделенных социально-демографических групп по формуле

w = f*/f , где / - относительная частота соответствующей

группы в реальной выборке, / - в генеральной совокупно-

198

ВЫБОРКИ ОШИБКА

В

ста. Формула для среднего арифметического по взвешенной выборке имеет вид х = Y.^xi ^wi /S ^wi ■

Поскольку социально-демографические показатели взаимодействуют между собой (например, молодые поколения имеют более высокий уровень образования, чем старшие), оптимальным является взвешивание по группам, выделяемым на основе перекрестной классификации всех переменных, используемых для контроля структуры выборки (например, по поло-возрасто-образовательным группам). Однако информацию о численности подобных групп в генеральной совокупности не всегда легко получить. Если возникшие диспропорции не слишком велики, удовлетворительные результаты приносит последовательное взвешивание по отдельным показателям. При этом весовые коэффициенты, полученные для разных показателей, перемножаются.

О.В. Терещенко

ВЫБОРКИ ДИЗАЙН - стратегия формирования выборочной совокупности (см.), включающая определение генеральной совокупности (см.), выборки основы (см.), числа ступеней (см. Выборка многоступенчатая), критериев расслоения и кластеризации на каждой ступени, методов отбора на каждой ступени. При выборе В.Д. учитываются цели исследования, условия его финансирования, особенности генеральной совокупности.

Наиболее общие рекомендации для дескриптивного выборочного обследования (см. Дизайн социального исследования) состоят в следующем. Если генеральная совокупность является конкретной и основа выборки (полностью или по частям) может быть получена относительно легко, то при наличии достаточных средств рекомендуется использовать одну из моделей выборки случайной (см.). При этом для относительно небольшой и однородной генеральной совокупности может использоваться выборка случайная простая (см.). Если генеральная совокупность неоднородна или основу выборки легче получить для каждой из ее структурных частей, рекомендуется применять выборку расслоенную (см.) случайную. Расслоение позволяет также повысить точность результатов исследования и, соответственно, снизить ошибку выборки. Если средства на исследование ограничены, а генеральная совокупность достаточно велика, рекомендуется использовать выборку кластерную (см.) случайную или выборку многоступенчатую (см.) случайную. Помимо существенной экономии средств кластерная выборка облегчает проведение исследования в том смысле, что нет необходимости получать полную основу выборки - на первой ступени она представляет собой список кластеров. Однако ошибка выборки при кластерном отборе увеличивается, особенно если используется небольшое количество кластеров значительного объема. Для крупных кластеров хорошие результаты иногда дает использование теоретического отбора (см. Выборка теоретическая) вместо случайного, но выборка в целом перестает быть случайной и теряет преимущества статистического обоснования репрезентативности (см. Выборки репрезентативность).

Если построение случайной выборки невозможно из-за недостаточного финансирования или отсутствия основы вы-

борки, но структура генеральной совокупности известна, можно применить выборку квотную (см.). Квотный отбор часто применяется также в сравнительных исследованиях. Для небольших генеральных совокупностей с известной основой выборки может применяться выборка методом основного массива (см.). Если основа выборки неизвестна, но члены небольшой генеральной совокупности знают друг друга -выборка методом снежного кома (см.).

Если генеральная совокупность отличается крайней степенью неопределенности или средств на проведение исследования заведомо недостаточно, можно применить выборку доступную. Она принципиально не является репрезентативной, но в отдельных случаях может оказаться эффективной, например, когда репрезентативность не является обязательным требованием (пилотажные исследования) или генеральная совокупность отличается высокой степенью однородности (исследованиях маргинальных групп - наркоманов и пр.).

Подробности построения экспериментальной выборки см. Эксперимент в социальных дисциплинах, Эксперимент естественный, Эксперимент лабораторный, Эксперимент полевой. В исследованиях случая и фокус-групп (см.) применяются методы выборки теоретической (см.).

О.В. Терещенко

ВЫБОРКИ ОСНОВА - список, из которого осуществляется отбор объектов при построении выборки (см.). В большинстве случаев он составляется по месту жительства людей либо по месту их занятий - работы, учебы, политических или общественных организаций, клубов по интересам и т.п. Если в В.О. положено место жительства, выборка называется территориальной, если место занятий - производственной. В идеальном случае В.О. совпадает с генеральной совокупностью, однако на практике добиться этого удается не всегда. Так, данные переписи населения и списки избирателей устаревают, информация адресных столов не полна и не всегда точна, телефонами обеспечены не все жители даже крупных городов и т.п. При применении стратифицированного отбора В.О. составляют отдельно для каждой страты.

Объектами В.О., как и генеральной совокупности (см.), могут быть не только отдельные люди, но и более или менее крупные общности - семьи (домохозяйства), академические группы, предприятия, религиозные общины, населенные пункты, государства и т.п. На первом этапе кластерного, серийного или многоступенчатого отбора В.О. представляет собой список кластеров (серий).