Глава 7. Выборка в социологическом исследовании

Основные понятия: метод выборочного обследования. Систематическое изучение. Идея выборки. Репрезентативность Типы и классы выборок. Величина интервала. Признаки расслоения. Объем и качество выборки. Основные виды, способы и процедуры отбора. Этапы формирования ВС. Надежность и репрезентативность. Ошибки выборки. Статистические характеристики выборки. Критерии Объема выборки. Значимая разность. Допустимые интервалы ошибок. генеральная совокупность, выборочная совокупность, единица отбора, единица анализа, объем выборки, репрезентативность, случайная выборка, простая случайная выборка, систематическая выборка, многоступенчатая выборка, стратифицированная выборка, гнездовая (кластерная) выборка, метод основного массива, неслучайная выборка, квотная выборка, метод «снежного кома»; ошибка репрезентативности.

Большинство социологических исследований проводится на основе выбранной, из большого социального объекта - генеральной совокупности некоторой ее части, которая определяется как выборка или выборочная совокупность. Соответственно и исследования такого рода именуются выборочными. Данный метод — одна из основных разновидностей сбора эмпирической информации и представляет собой способ систематического изучения данных о поведении и установках людей. Рассмотрим приведенные понятия более детально.

Генеральная совокупность — все многообразие социальных объектов или их часть, которую социолог намерен изучить. Часто генеральная совокупность очень велика и опрос каждой ее единицы невозможен из-за ресурсных ограничений. Прежде всего, это требует ограничения объема объекта, подлежащего исследованию, и тогда мы приступаем к использованию процедур отбора единиц опроса, единиц наблюдения

Выборочная совокупность, отобранная с помощью специальных приемов - часть объекта исследования, позволяющая делать заключения о характере распределения изучаемых признаков во всей генеральной совокупности. Выборочное обследование (ВО) — экономичный и надежный метод, хотя и требует часто изощренной логики, методики и техники.

Основная идея выборочного обследования – найти и разнообразить способы выделения из большой совокупности социальных явлений и объектов, какую-то их часть, в надежде, что эта часть - выборочная совокупность - даст возможность выявить адекватные свойства данного объекта исследования. Тип и способы формирования выборки определяются задачами исследования, его гипотезами, требуемой надежностью выводных рекомендаций, и нацелены на достижение требуемой репрезентативности исследуемых единиц объекта.

Репрезентативность в общем смысле означает, что по выделенным параметрам (критериям) состав исследуемых единиц должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности. Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам аналитико-эксперементальных и дескриптивных исследований. Наименее строгие - к разведывательным, где используется несистематическая, целевая выборка. Требование репрезентативности определяет, в конечном счете, и сам объем выборки, рассчитывемой в ходе работы над программой исследования.

Способы формирования выборочной совокупности. Прежде всего отметим, что выборки делятся на три больших класса: а) сплошные (переписи, референдумы) и монографические (небольшой объект); б) случайные (вероятностные); в) неслучайные (выбор по усмотрению). Со сплошными (монографическими) ВС, все достаточно просто и мы рассмотрим их ниже.

Сложнее обстоит дело с двумя другими классами. Каждый из них содержит несколько видов (типов). К случайным относят: 1) собственно случайную (вероятностную), 2) систематическую, 3) районированную (стратифицированную, или выбор слоями), 4) выбор гнездами (серийную). К неслучайным относят: 1) «стихийную», 2) квотную, 3) метод «основного массива», 4) целенаправленный выбор

Случайный выбор - основная форма вероятностной выборки, когда все элементы генеральной совокупности имеют одинаковую вероятность попасть в выборочную совокупность. Для этого используется несколько приемов: а) отбор по принципу лотереи, б) отбор с помощью генератора случайных. чисел, в) математический отбор, т.е. на основании какой-либо системы, например, по точному шагу (интервалу). Величина интервала определяется по формуле К=N/n, где N=ГС, n=V (объем выборки). Для чисто случайной выборки (ЧСВ) требуется точные данные о всех единицах генеральной совокупности. На практике ЧСВ часто используется в локальных социальных исследованиях при более или менее однородной основе выборки. В связи с этим чисто случайная выборка обычно применяется в качестве завершающей ступени отбора (при сведении отобранных единиц к однородности.) в сложных многоступенчатых выборках.

Если генеральная выборка велика, а такое в эмпирических исследованиях случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицированной, если по экономико-географическим или территориальным районам, то - районированной.

К примеру, в нашем исследовании 1991-1992 годов «Единство Тюменской области» в основе построения выборки лежат три экономико-географические зоны, в каждой из которых выделяются центры округов и Тюмень, средние города (50—100 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские населенные пункты Юга Тюменской области. В отобранных городах, на основании признаков расслоения (место проживания), респондентов отбирают случайным методом. Репрезентативность контролируется по региональным пропорциям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов¹. Следовательно, мы получаем районированную выборку, когда процедурам чисто случайного отбора предшествует расслоение генеральной совокупности на однородные части. Расслоение вызывается естественной сложностью структуры генеральной совокупности, не однородной по социальным, экономическим, демографическим и другим характеристикам. Статистический смысл районирования заключается в выделении такого числа и таких статистически однородных групп (типических), чтобы колеблемость изучаемых признаков внутри них была меньше, чем между ними. Признак, на основании которого производится расслоение генеральной совокупности, называется признаком расслоения или районирования. Типическими признаками могут быть регион (административный, географический), возраст, пол, стаж, признак содержания и оплаты труда и т.д. – один или несколько из тех трех групп признаков по которым ведется в последствии и детерминационный анализ – основной вид анализа для аналитического и содержательного описания проблемы исследования.

Организация районированного отбора требует знания конкретной информации о наличии в генеральной совокупности тех признаков, которые должны быть положены в основу типических групп, т.е. признаков районирования. Отбор элементов из генеральной совокупности, разделенной на слои или районы, осуществляется с помощью следующих приемов:

- пропорционального отбора, когда из каждого слоя берут нормированную процентную ставку (например, 5%);

- диспропорционального или оптимального отбора, цель которого получить максимальную однородность элементов внутри каждой группы отбора. Чем однороднее слой генеральной совокупности, тем больше элементов этого слоя попадет в выборку.

Качество выборки (районирования) тем выше, чем меньше колеблемость признака расслоения внутри типической группы и чем больше различия между самими группами. Например, районирование по признаку содержания труда тем эффективнее, чем однороднее по уровню механизации и сложности труда каждая отбираемая группа и чем резче по этому признаку группы отличаются друг от друга.

Гнездовая выборка (или серийная выборка) — вид выборки, при котором отбираемые объекты представляют собой гнезда (кластеры) более мелких единиц. Гнездовая, отличается от районированной выборки тем, что единицы отбора представляют собой статистические серии, т.е. совокупности статистически различимых единиц отбора. Такими единицами или гнездами могут быть семья, группа, класс, бригада. Выбор гнезд осуществляется по правилам чисто случайной выборки, а сами гнезда, попавшие в выборку, подвергаются сплошному обследованию.

Основными особенностями гнездовой или серийной выборки являются следующие аспекты:

• каждый элемент гнездовой (серийной) выборки должен принадлежать одному гнезду;

• гнезда должны быть однотипными (напр., бригаду не путать со сменой);

• гнездо (а), как и в генеральной совокупности должно иметь естественный (реальный) состав.

Имея простой механизм отбора, данный тип выборки особенно эффективен для естественных гнезд (семья, группа и т.д.) т.к. такие гнезда, как правило, сконцентрированы в одном месте. Обследуемые совокупности наблюдаются в своей естественной среде. После отбора небольшого числа территориальных сегментов (населенных пунктов, районов, домов, подъездов) проводится выборочный или сплошной опрос проживающих в них людей. Преимущества гнездового отбора: осуществить отбор и обследование нескольких компактных групп много проще, чем десятков или сотен отдельных единиц, что дает существенный ресурсный и организационный выигрыш. Проблемы гнездовой выборки связаны с определением размера гнезда (числа единиц, образующих гнездо), количества гнезд, которые надо обследовать, с их размещением в генеральной совокупности. Чаще всего данный тип выборки используется при опросе выборных предпочтений населения.

Основное преимущество всех разновидностей чисто случайного (вероятностного) выбора состоит в том, что в них используются формулы расчета V(объема) выборки и ошибки выборки.

Cлучайные выборки могут быть одно - или многоступенчатыми (из-за сложности объекта), например, отрасль, подотрасль, затем:

I ступень - отбор предприятий

II ступень - отбор бригад

III ступень - отбор рабочих из бригад

Здесь тип выборки один и тот же – ЧСВ (чисто случайная выборка) Соединение в многоступенчатой выборке различных типов выбора (ЧСВ, районированной и серийной) делает выборку комбинированной. Все это возможно, если генеральная совокупность имеет обозримый объем, где единицы отбора удается пронумеровать, и каждая из них получает равную вероятность попасть в выборку.

Упрощенным вариантом чисто случайной выборки является систематический отбор. Если таблицы случайных чисел под рукой нет, можно воспользоваться алфавитным списком, например, персонала предприятия (картотека всегда есть в отделе кадров) или избирательного участка (при опросе по месту жительства). Процедура систематического отбора проста: количество единиц генеральной совокупности, предположим 2000 работников предприятия, делится на количество анкет, скажем 200, и определяется шаг выборки. Он предполагает, что, начиная с любого номера из списка, опрашивается каждый десятый (2000:200=10). В основу систематической выборки положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые обеспечивают равновероятное попадание в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Стратифицированная случайная выборка основана на выборке по каждой страте отдельно. Например, известно, что больше всего бедных среди пожилых, безработных и в неполных семьях. Исследуя проблемы бедности, можно с равным успехом выбрать в качестве объекта любую из трех указанных страт. В отобранных районах или стратах выбор единиц обследования проводится по вероятностному методу. Достоинство стратифицированной случайной выборки состоит в том, что она повышает точность результатов и при этом экономит время, силы, деньги, позволяет сократить объем без ущерба для заданного уровня точности.

Неслучайный способ формирования ВС. К нему относятся квотная, стихийная, метод основного массива и целевая выборки.

Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Квотная выборка строится как модель, воспроизводящая структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) распределения изучаемых признаков. При этом предполагается, что наборы признаков, по которым собираются квоты, являются решающими для предмета исследования. На их основе (квот) устанавливается, сколько лиц и с какими характеристиками следует опросить. Квота — это некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования или профессии, которых опрашивает социолог. Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования (стратифицирования) и применения вероятностных процедур. Социолог разыскивает респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном месте (районе проживания) и беседует с ним.

Стихийный отбор только внешне похож на вероятностный, случайный. Социолог, приблизительно зная, кого ему надо опросить, идет на улицу или останавливается у дверей магазина, опрашивая всех, кого удастся, или тех, кто похож на представителей генеральной совокупности, например, молодых людей в возрасте от 20 до 30 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не применяется, и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно (но можно «добрать» желаемые группы). Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор может принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие, в так называемом интерактивном опросе, ставшем особенно модным у нас в конце 90-х годов.

К стихийному отбору тесно примыкает метод основного массива. Процедура его крайне проста: из жителей данного района или работников предприятия опрашивается простое большинство. В результате средние генеральной и выборочной совокупностей сближаются, а V выборки составляет преимущественную часть генеральной совокупности и перекрывает возможное смещение. К подобному методу в прошлом часто прибегали заводские социологи, не искушенные в математических процедурах составления сложной выборки, зато располагающие материальными и временными ресурсами для опросов.

При целенаправленной выборке (ЦВ) из генеральной совокупности выбираются типичные элементы для создания модели генеральной совокупности. Ее преимущества - экономное выявление тенденций, на основании того факта, что любая социальная группа имеет ядро, обладающее всеми инвариантами исследуемых качеств. Основной недостаток - субъективная основа формирования, что не позволяет сделать надежные выводы о количественных распределениях в генеральной совокупности.

Основные этапы формирования выборочной совокупности. Программа исследования включает, как правило, три основных этапа по отработке процедур отбора:

1. Обоснование структуры ВС в соответствие с целью, задачами и гипотезами исследования, что дает возможность учитывать только те характеристики генеральной совокупности, которые существенны для задач, поставленных в исследовании.

2. Уточнение структуры выборочной совокупности с учетом наличной информации, прежде всего, результатов пилотажных исследований.

3. После окончательного выяснения структуры выборочной совокупности, например, распределения индивидов по местам локализации, профессии, квалификации, полу, возрасту и т.д. социолог выбирает тип и объем выборки (количество единиц выборочной совокупности), составляется необходимый перечень единиц, отрабатывается методика организации выборочного обследования с целью предотвращения ошибок, вызывающих смещение выборки.

Для обеспечения (заданного уровня) репрезентативности требуется полный и точный перечень состава генеральной совокупности. Элементы отбора называются единицами отбора, которые могут совпадать с единицами наблюдения, поскольку последней считается элемент генеральной совокупности, с которого непосредственно ведется сбор информации. Обычно единица наблюдения — это отдельный человек. Отбор из списка лучше всего производить, нумеруя единицы и используя таблицу случайных чисел, хотя часто используется квазислучайный метод, когда из перечня простого берется каждый n-й элемент.

Поскольку социальные объекты - это сложно структурированная система, то основной задачей отбора становится обеспечение репрезентации по главному направлению анализа данных. Накопленный опыт показывает, что в большинстве случаев, этих направлений три:

1. Социально-демографическая и половозрастная структура;

2. Социально-профессиональная, квалификационная, статусная;

3. Пространственная локализация (территориальная, региональная, административная, производственная);

Первое “замыкает” на себя многие показатели семейного состояния, уже известные по другим данным, жизненный опыт, профессиональный стаж, рабочий стаж. Второе - это свидетельство рода трудовых занятий, особенности режима труда и отдыха с выходом на другие косвенные показатели жизнедеятельности людей. Третье - условия жизнедеятельности (например, город и село, центр и периферия, административные и линейные службы), а также подчеркивает адресность выводных рекомендаций.

Указанная триада обеспечивает формирование структуры выборки, представительность получаемой информации для анализа и решения многих социальных проблем. Для каждого признака устанавливаются процентные пропорции в генеральной и выборочной совокупности. Расхождение структур двух совокупностей ведет к ошибке репрезентативности. Таким образом, структура выборки, это процентные пропорции признаков объекта, на основании которых составляется выборочная совокупность. Понятно, что в принципиальном плане, характер выборки зависит от цели и конкретных условий исследования (национальных, религиозных, международных), требований надежности, как, например, при выборочных бюджетных исследованиях или переписях населения.

Надежность результатов выборочного исследования. Если тип выборки говорит о том, как попадают люди в выборочную совокупность, то объем выборки сообщает о том, какое их количество попало в нее. Объем выборки - количество единиц выборочной совокупности. Поскольку выборочная совокупность (или выборка, что одно и то же) — это часть генеральной совокупности, отобранной с помощью специальных методов, — ее объем всегда меньше объема генеральной. Поэтому так важно, чтобы часть не искажала представления о целом, а надежно репрезентировала его.

Специалисты считают, что оптимальный объем выборки - не обязательно большой. Конечно, чем больше объем выборки, тем выше точность результатов. Однако огромная выборка не гарантирует успеха, если генеральная совокупность «сильно перемешана», т.е. является неоднородной. Однородной считается такая совокупность, в которой контролируемый признак, например, уровень профессиональной квалификации, распределен равномерно, не образует пустот или сгущений. В этом случае, опросив нескольких человек, можно быть уверенным, что группа представляет собой профессионально подготовленных людей к данному виду деятельности.

Таким образом, на репрезентативность данных влияют не сколько количественные характеристики выборочной совокупности (ее объем), а скорее качественные характеристики генеральной совокупности — степень ее однородности. Репрезентативность - свойство выборочной совокупности представлять основные параметры генеральной совокупности. Если совпадения нет, говорят об ошибке репрезентативности — мере отклонения статистической структуры выборки от структуры соответствующей генеральной совокупности (статус, доход, образование, возраст и т.д.) Иными словами, ошибкой репрезентативности называется расхождение между двумя совокупностями — генеральной и выборочной.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечественной литературе можно встретить другой - «ошибка выборки». Иногда они употребляются как синонимы, а иногда термин «ошибка выборки» используется как количественно более точное понятие. Ошибка выборки - отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик (структуры) генеральной совокупности. На практике она определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними величинами. Традиционно, при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, результаты предшествующих опросов. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Сравнение средних величин генеральной и выборочной совокупностей, определение на основе этого ошибки выборки и ее уменьшение называется контролем репрезентативности.

В опросах ведущих социологических институтов и агенств ( Дж. Гэллапа, ВЦИОМ, ФОМ и др.), репрезентативность контролируется по надежным статистическим данным по признакам расслоения (это указанная выше триада или другие признаки). Ошибку выборки невозможно установить, если неизвестны значения переменной в выборочной и генеральной совокупностях.

Ошибки выборки подразделяются на два типа: случайные и систематические. Случайная ошибка влечет за собой вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. К случайным ошибкам относят статистические погрешности, присущие самому выборочному методу. Они уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности.

Второй тип ошибок выборки — систематические ошибки. Классический пример - опрос жителей города по телефону, когда отбираются только «выигрышные» элементы генеральной совокупности, например, только обеспеченные пенсионеры. Неконтролируемые перекосы в распределении выборочных наблюдений могут быть вызваны: 1) заменой требуемых единиц наблюдения другими, более доступными, когда выборка не соответствует задачам исследования (социолог надо изучить только работающих пенсионеров, а опросил всех подряд); 2) неполным охватом выборочной совокупности (недополучение анкет, неполное их заполнение, труднодоступность единиц наблюдения). 3) незнанием характера генеральной совокупности (социолог считал, что 70% всех пенсионеров не работает, неработающих оказалось только 10%); Таким образом, указанные ошибки определяются, прежде всего, уровнем организации выборочного исследования. Попросту говоря это результат деятельности самого исследователя. Систематические ошибки при возрастании объема выборки растут.

Смещение выборки наиболее типичная систематическая ошибка, избежать которую можно безусловным выполнением правила обеспечения потенциальной возможности попадания в выборку каждой единицы наблюдения. Системная ошибка возникает и при неполноте (отсутствии) каких-то единиц наблюдения (объектов оценивания) т.е. при игнорировании какого-то внешнего параметра, не контролируемого при оценке стататистических погрешностей и обнаруживающегося лишь в ходе анализа. Для исследователя оценить последствия систематической ошибки - задача непростая. Это различные смещения выборки в сторону одного из полюсов исследуемой совокупности (выборочного параметра): опрос дневной смены, где работают все учащиеся; матери с малолетними детьми и т.д.

Чтобы предупредить ошибки, необходимо обеспечить следующие условия: каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку; отбор желательно производить из однородных совокупностей, предварительно их локализовав; детальное знание статистически характеристик генеральной совокупности; учет вероятности случайных и систематических ошибок при составлении выборочной совокупности

Чтобы избежать или уменьшить вероятность ошибки, существует и другой способ - увеличивать размеры выборки (в идеале до объема генеральной: когда обе совокупности совпадут, ошибка выборки вообще исчезнет). Но экономически такой метод возможен редко. Остается другой путь совершенствовать математические методы составления выборки. Они-то и применяются на практике. Таков первый канал проникновения в социологию математики. Второй канал — математическая обработка данных.

В реальной социологической практике единицы наблюдения бывают труднодоступны. Что делать? Исключив из идеальной генеральной совокупности наиболее труднодоступные единицы наблюдения, мы получим более узкое понятие — реальную генеральную совокупность. В методологической литературе первая получила название концептуального объекта, а вторая — проектируемого. Концептуальный объект исследования - идеальный конструкт, обозначающий рамки темы исследования. Проектируемый объект исследования - совокупность доступных исследователю единиц. Поскольку два объекта различаются, то следует заново определить генеральную совокупность. Старое определение: генеральная совокупность — это та совокупность, из которой предполагается производить выборку единиц. Новое, рабочее определение: генеральная совокупность — это та совокупность, из которой производится выборка единиц. Из какой генеральной совокупности — теоретической или реально существующей - должен исходить социолог? Конечно, из второй. И с ней же сравнивается ВС после полевого исследования, при установлении меры отклонения, т.е. определения репрезентативности.

Основные статистические показатели выборочного социологического исследования. Прежде всего, это надежность выборки. Надежность результатов выборочного исследования может быть определена по шкале интервалов ошибки выборки:

- повышенная надежность - допустимая ошибка выборки до 3%;

- нормальная надежность - от 3 до 10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03-0,01);

- приблизительная надежность - от 10 до 20%;

- прикидочная - до 40%.

Для аналитико-экспериментальных исследований проблема статистической репрезентативности становится второстепенной по отношению к требованиям обеспечения качественного представительства изучаемых объектов. Это определяет тип выборки. Например, дескриптивное исследование жителей города может быть обеспечено представительством всех групп в n с отклонением ± 5% (высокий доверительный интервал) от истинного. Это дает качество и надежность. Но необходимо ли строго выдерживать оба требования? Существуют некоторые предпосылки сомнений этого требования. Перовое. Репрезентативность необходима только в целях получения суммарных данных для описания объекта в целом. Второе. С точки зрения практики нам важно знать различие условий и образа жизни специфических, а не общегородских групп ветеранов, подростковых, молодежных, иных малочисленных групп. В этом случае для достоверности статистического анализа специфики условий и образа жизнедеятельности, каких либо малых групп, репрезентативная выборка может быть заменена целевой. Особенно важна такая замена в исследованиях экспериментального плана, например, эффективности социальных нововведений. Общие требования к такой выборке: равное представительство экспериментальных единиц наблюдения, по сопоставимой триаде, за исключением самой новации.

Объем численность выборки (V).Мы уже указывали, что не всегда большая выборка, - хорошая выборка. Ее объем численность (V) определяется: 1) степенью однородности (H - homogenious) изучаемых субъектов и тогда V обратно пропорционален ей, для определенного уровня достоверности выводов). 2) глубиной предполагаемого анализа, поскольку социальные объекты, даже самые малые, являются чрезвычайно многозначными. Лишь в абстракции, для простоты анализа мы их “огрубляем”. Детальный анализ объекта с большим числом свойств, с определением причинно-следственных связей для отдельных подвыборок, требует глубинного анализа и, соответственно, большого объема “n”. Необходимый объем выборки для соблюдения требуемого уровня доверительного (нормального) интервала ошибки выводного анализа рассчитывается обычно с помощью статистического критерия Стьюдента.

Чем меньше объем сравниваемых групп (подвыборок), например, ветераны-одиночки мужчины, ветераны–одиночки женщины и ветераны- семейные, тем процент различия в сопоставляемых частотах, абсолютных и относительных, должен быть больше, чтобы утверждать, что мнение этих подгрупп различается. При этом, если численность подвыборок различна, то базой определения допустимой ошибки является наименьшая подвыборка. (Рассмотрим пример трехмерного распределения).

Существует следующая градация соотношения данных показателей.

V выборки по численности	50	75	100	150	200	300	500	1000	1500
Значимая разность в %, при ошибке выборки не более 5%	20	17	14	11,5	10	8	6,3	4,5	2

Приведенные расчеты показывают, что выборки на уровне 500 человек позволяют анализировать таблицы сопряженности двух переменных размером 7*7 градаций, а выборка в 1000 единиц расширяет возможности уверенного анализа для таблиц 9*9 градаций. Все это при условии обеспечения высокого доверительного интервала, не превышающего 5-процентной статистически значимой ошибки выборки.

Общее правило определения объема выборки: Объем выборки при заданном уровне доверительного интервала должен быть не менее чем nК или nM единиц наблюдения (n - объем выборки по столбцу, К - число столбцов, или соответственно, по числу строк таблицы, в соответствии с избранным направлением анализа двумерного распределения – по строкам или столбцам). Уровень доверительного интервала допустимой ошибки задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Здесь имеется в виду так называемые случайные ошибки, вытекающие из природы любых статистических погрешностей.

Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок. В.И. Паниотто дает следующую таблицу расчета величины репрезентативной выборки с допущением 5-процентной ошибки.

V N	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000
V n	222	286	333	350	360	370	385	398

Из расчета видно, что для совокупности меньше 100000 выборка может составлять всего 400 единиц.

Если рассматривать N от 5 тыс. и больше, то согласно В.И. Паниотто, можно указать величины фактической ошибки выборки в зависимости от ее объема, что важно, памятуя, что величина допустимой ошибки зависит от цели, которую Вы ставите, т.е. она не обязательно должна приближаться к 5-процентному уровню.

→ (если) n при N большем

или равном 5000 = 25 45 100 123 156 204 400 625

то фактическая ошибка при данном объеме n составляет в процентах:

= 20 15 10 9 8 7 5 4.

Итак, обобщим основные моменты темы. При проведении теоретико-прикладного СИ объем выборки зависит от 3-х условий: а) от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам; б) от степени дробности группировок анализа, планируемого по задачам исследования; в) от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования.

Для гарантии надежности ее объема для СИ очень важно улавливать разницу между проблемой ошибки репрезентативности выборки и надежности вывода из данного конкретного распределения в рамках выборочной совокупности. Пусть выборка достаточно репрезентативна, и, ошибка по тому или иному параметру выборки незначительна. Тогда оценка уровня достоверности вывода по каждому конкретному распределению остается проблемой самостоятельного анализа при получении соответствующих компьютерных данных.

Баланс между этими проблемами определяется целью исследования. В случае дескриптивного обследования большой значимости, с выводами относительно генеральной совокупности в целом, следует максимизировать требования репрезентативности выборочной процедуры. Затрачиваемые усилия будут оправданы т.к. ошибки в выводах такого рода не допустимы.

При скромных задачах СИ, формально-статистические требования могут быть снижены, с одновременным достижением качественного представления генеральной совокупности в выборочной совокупности. Проведение качественного анализа при данном качестве исходной информации - свидетельство профессионального опыта социолога.

Вместе с тем, всегда необходимо помнить, что убедительность статистических расчетов иногда вводит в заблуждение, поскольку реальная социальная природа того, что кроется за шкалами, переменными и статистическими коэффициентами таблиц лишь условно, в абстракции переводится в количественные показатели. Строгость статистической обоснованности имеет смысл только при условии глубокого теоретического анализа проблемы, ее содержательного изучения и социально-философского осмысления существа проблем СИ. Зачастую, получение повторяемых результатов на непредставительных данных важнее, чем статистически достоверный вывод, но полученный по единственной выборке или ее части.

Вопросы для самоконтроля и повторения:

Дайте понятие выборочного метода.

Как соотносятся понятия «генеральная совокупность» и «выборочная совокупность»?

Выделите основные этапы проектирования выборки.

Каким образом осуществляется классификация техник выборки?

Охарактеризуйте вероятностные выборки: простая случайная, систематическая случайная, стратифицированная, гнездовая, маршрутная.

Опишите невероятностные выборки: квотная, преднамеренная, по методу «снежного кома».

Дайте понятие целевой выборки. В каких случаях она применяется?

Раскройте сущность многоступенчатых выборок.

Какие факторы оказывают влияние на объем выборки?

Как осуществляется расчет выборочной совокупности? Какие показатели необходимы для расчета выборочной совокупности?

Дайте понятие репрезентативности выборки. Какие факторы оказывают влияние на репрезентативность выборки?

Дайте понятие ошибки выборочной совокупности. Как осуществляется расчет ошибки выборки?

Опишите известные Вам типичные ошибки выборки.

Список литературы по теме:

1. Бабосов Е. М. Выборочный метод в социологическом исследовании. /В кн.: Бабосов Е. М. Прикладная социология. - Минск: ТетраСистемс, 2000. – С. 330 - 346.

2. Гречихин В. Г. Выборочный метод в социологическом исследовании. /В кн.: Гречихин В. Г. Лекции по методике и технике социологических исследований. - М.: Изд-во МГУ, 1988. - С. 58 - 94.

3. Выборочный метод в социологическом исследовании. /В кн.: Рабочая книга социолога. - М.: Наука, 1983. - С. 200 - 236.

4. Гмурман В. Г. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: «Высшая школа», 1998.

5. Давыдов А.А. Репрезентативность выборки //Социологические исследования. - 1990. - №1. - С. 115 - 121.

6. Здравомыслов А. Г. Выборка в социологическом исследовании. /В кн.: Здравомыслов А. Г. Методология и процедура социологических исследований. - М.: Мысль, 1969. - С. 94 - 108.

7. Капитонов Э. А. Выборочный метод. /В кн.: Капитонов Э. А. Социология ХХ века. - Ростов-на-Дону: Изд-во «Феникс». 1996. - С. 414 - 432.

8. Ноэль Э. Массовые опросы. Введение в методику демоскопии. - М.: Ава-Эстра, 1993.

9. Паниотто В. И. Качество социологической информации. - Киев: «Наукова Думка», 1986.

10. Чурилов Н. Н. Проектирование выборочного социологического исследования (некоторые методологические и методические проблемы). - Киев: Наукова думка, 1986.

11. Филатова О. Г. Методика и техника социологического исследования. - СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2000. - С. 14 - 19.

12. Ядов В.А. Программные требования к выборке. /В кн.: Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. – М.: «Добросвет», 1998. - С. 111-122.