Репрезентативность выборки и ее проверка. Репрезентативная выборка

Анализ и оценка репрезентативности выборки
Анализ выборки проводился при помощи рандоминизации выборочной совокупности на предмет ее однородности, отсутствия статистической ошибки, а репрезентативность оценивалась путем сравнения выборочной и генеральной совокупности работников, на возможность и обоснованность распространения выявленных взаимозависимостей на всю генеральную совокупность. Однако, следует отметить, что вопросы, связанные с репрезентативностью выборки, не достаточно для применимости данной модели, поскольку успешность применения любой модели зависит не только от ее достоверности, но и от используемого метода и условий конкретной ситуации.
Способы формирования выборочной совокупности и ее отклонение от случайной определяет систематическую ошибку, которая снижает репрезентативность выборки. Достоверность рассчитанных данных и выявленных взаимозависимостей в значительной степени определяются репрезентативностью выборочной совокупности, которая, в свою очередь, зависит от процедуры отбора исследуемых единиц - самих работников из генеральной совокупности. В данном исследовании выборочная совокупность формировались из работников современных организаций. Поскольку мотивация как явление рассматривается на индивидуальном уровне, то и выборочная совокупность представляла собой совокупность работников различных организаций. Механизм и процедура выборки работников из генеральной совокупности была многоступенчатой и комбинированной.
Многоступенчатость выборки заключалась в следующем: первая ступень - отбор организаций, на этой ступени преобладал типический отбор, а выборка строилась на выборе организаций разных как по виду бизнеса и области деятельности, так и по используемой технологии и размерам. Вторая ступень выборки представляла собой выбор функционального отдела или рабочей группы, работники которой опрашивались. На этом этапе способ отбора был близок к серийному отбору, когда выборочные совокупности - объединены в небольшие группы. Третья ступень выборки - выбор непосредственно самих работников, которые анкетировались. На этой ступени, авторы пытались приблизить выборку к случайной, то есть предоставить равные шансы работникам для участия в опросе. Таким образом, на стадии выборочной совокупности авторы стремились

Таблица П10.1
Репрезентативность выборки и возможность генерализации выводов

максимально приблизить способ отбора к случайному, что способствует формированию репрезентативной, представительной выборки.
Многоступенчатость выборки способствует сглаживанию возможных систематических ошибок, а случайность выборки определяется в большей степени выборкой непосредственно самих работников современных организаций.
Сравнение выборочной совокупности с генеральной выявило некоторые особенности, которые необходимо учитывать при генерализации полученных в исследовании выводов.
Во-первых, распределение выборочной совокупности по возрасту практически совпало с генеральной совокупностью, что является свидетельством случайности выборки работников и подтверждает правильность выбранного механизма и процедуры отбора работников.
Во-вторых, распределение работающих по категориям или должностям имеет смещение в выборке от категорий рабочие/исполнитель в категорию руководители/менеджеры. Это объясняется частично тем, что в категорию менеджеры попали работники, отвечающие за весь процесс в целом (руководители проектов, процессов), а так же работники имеющие в своем подчинении других работников (руководители групп, мастера, бригадиры).
В-третьих, уровень образования отразил в себе систематические ошибки связанные с проведением данного исследования в современных организациях г. Москвы, а также в организациях «открытых» для исследования.
Проверка репрезентативности выборки опирается на случайность в опросе самих работников, объем и представительность выборки, ее соответствие генеральной совокупности, допуская при этом наличие систематической ошибки при выборе самих организаций и отделов внутри организаций.
Другим инструментом оценки репрезентативности и однородности выборки является рандоминизация - разветвленный опрос, контролируемый на предмет изменения качественного содержания выборки и ее отличия от генеральной совокупности.
Рандоминизация
Вся выборка была разделена на две подгруппы, статистическая репрезентативность подгрупп достигается случайным их разбросом, группа А - нечетные, группа Б - четные порядковые номера анкет. Репрезентативность позволяет обобщить полученные результаты на всю генеральную совокупность.
Важно отметить, небольшие расхождения в составе полученных в ходе рандоминизации подвыборок, что говорит об однородности выборки

Таблица П10.2

и приближении процедуры отбора к случайной, с другой стороны, незначительные расхождения в значении соответствующих показателей мотивации работой. На основании незначительности расхождения показателей, в пределах 5 %, отклонений (см. табл. П10.2), можно сделать вывод о правильности выбранного способа отбора работников. Исправление состава выборки для точного соответствия официальным статистическим данным, не даст значимых изменений.
Таблица П10.3
Оценка оценки однородности выборки

Продолжение таблицы П10.3

В данном исследовании важно также исследовать возможные систематические ошибки при формировании выборочной совокупности, которые не зависят от числа повторений эксперимента, но способные внести коррективы и ограничения в сферу применимости предложенной модели.

Средняя удельная ошибка составляет 3,1 %, что меньше 5 %. Результаты проведенной рандоминизации и анализа на однородность выборочной совокупности показывают, что выбранный метод формирования выборки близок к случайному.

Между временным рядом и случайной выборкой существуют принципиальные различия. Во-первых, элементы случайной выборки являются статистически независимыми, а элементы временного ряда - нет, т.к. во временном ряде можно проследить тенденцию развития и прогнозировать значения на будущее. Во-вторых, члены временного ряда не являются одинаково распределенными. В-третьих, у случайной выборки математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение являются постоянными, в отличии от временного ряда, который отражает динамику развития какого-либо признака во времени, в связи с чем могут меняться во времени и числовые характеристики.

Репрезентативность выборки - это соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности. Репрезентативность выборки определяет на сколько можно переносить выводы, сделанные по исследуемой выборке, на генеральную совокупность. Для обеспечения высокой репрезентативности выборки необходимо обеспечить большой объем выборки и наличие в ней, элементов из всех групп генеральной совокупности. Для достижения высокой репрезентативности временного ряда необходимо анализировать достаточно продолжительный объем данных, изменяющихся во времени, т.к. например, наличие данные о часовом газопотреблении за 1 января в течение нескольких лет не позволит прогнозировать объем газопотребления за другие даты. Т.е. для обеспечения репрезентативности временного ряда необходимо обеспечить наличие ряда наблюдений, в различные периоды времени.

Репрезентативность выборки определяется в первую очередь ее объемом. К тому же отбор показателей должен осуществляться из однородных групп, причем вероятность попадания любого элемента генеральной совокупности в выборку должна быть одинаковой для всех элементов. В свою очередь на объем выборки влияет способ осуществления отбора. Объем выборки определяется рядом факторов: объем генеральной совокупности, t-критерий Стьюдента, дисперсия выборки, предельная ошибка выборки и т.д. В случае временного ряда репрезентативность достигается наличием информации по разным временным периодам.

На мой взгляд, при исследовании всего временного ряда в целом удобно осуществлять типический отбор, разбив генеральную совокупность на группы, соответствующие одним суткам. И затем для каждых суток по дате выберем случайным образом одно из часовых потреблений. По полученному ряду нельзя будет судить о суточных колебаниях газопотребления, но общую тенденцию проследить будет возможно.

В нашем же случае, при исследовании относительно стабильной области газопотребления, наоборот, больший интерес составляют суточные колебания, поэтому, выборку будем осуществлять из подгрупп соответствующих одному времени потребления.

Таким образом, выберем в качестве базовой 25%-ю выборку генеральной совокупности, т.е. выберем из каждой группы часовых значений 0,25*52=13 значений случайным образом. Пронумеруем все даты (52 шт.), и с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ(1;52) определим по 13 значений каждой часовой группы.

Рисунок 18 - Определение номеров элементов, включаемых в выборку

Т.к. функция СЛУЧМЕЖДУ() пересчитывает значения после каждого операции, сохраним найденные значения в формате чисел без формулы.

Рисунок 19 - Формирование 25%-й выборки

Переместим сформированную выборку на отдельный лист.

Рисунок 20 - Сформированная базовая выборка

Основными характеристиками типической выборки являются объем выборки, выборочная средняя, выборочная дисперсия, средняя из внутригрупповых дисперсий, а также средняя и предельная ошибки выборки. В виду того, что все группы равны по числу наблюдений, среднюю из внутригрупповых дисперсий рассчитываем как среднюю арифметическую простую. Внутригрупповые и выборочную дисперсии найдем с помощью функции ДИСП().

Для типического повторного отбора средняя ошибка равна:

Для типического повторного отбора предельная ошибка равна:

Значение t-критерия Стьюдента находится по специальным таблицам. При вероятности 99,7% t=3.

Таблица 6 - Характеристики базовой выборки

Разделим базовую выборку на две подвыборки: первая будет охватывать значения от 0:00 до 11:00 включительно, вторая от 12:00 до 23:00 включительно. Гистограммы будем строить по алгоритму, рассмотренному на прошлом занятии. Для построения гистограмм определим количество и ширину интервалов для базовой выборки, а для подвыборок частоты будем определять по границам интервалов базовой выборки для наглядности изображения гистограмм.

Таблица 7 - Данные для построения гистограмм

Уже глядя на таблицу можно сказать о том, что законы распределения базовой выборки и подвыборок будут отличаться. Что подтверждает предположения, выдвинутые в п.1 и 2 о различиях между выборкой и временным рядом и репрезентативности данных временного ряда.

Рисунок 21 - Гистограмма по базовой выборке и по подвыборкам

Внешний вид диаграмм по базовой выборке и по подвыборкам 1 и 2 различается. В первых интервалах частоты по базовой выборке ближе к частотам подвыборки 1, в последних - подвыборки 2. Это связано с тем, что до 11:00 объем часового газопотребления меньше, чем после 11:00. Данная гистограмма прекрасно иллюстрирует различие между выборкой и временным рядом и статистическую зависимость элементов временных рядов. Законы распределения всех трех рассматриваемых элементов различны.

Найдем характеристики двух подвыборок.

Таблица 8 - Характеристики подвыборок

Выборочная средняя в первой и второй подвыборках отличаются от средней базовой выборки на -4,23% и +4,23% соответственно. Этот факт подтверждает возможность изменения характеристик во временных рядах по времени.

Выборочная дисперсия во второй подвыборке меньше дисперсии базовой выборки на 55,56%. Данное различие является очень существенным.

Сокращение объема выборки обусловлено разбиением базовой выборки на две равные части.

Ошибки выборки в двух подвыборках значительно выше ошибок базовой выборки.

Определим доверительные интервалы для математических ожиданий базовой выборки и двух подвыборок с помощью функции ДОВЕРИТ.

Таблица 9 - Определение границ доверительных интервалов для математического ожидания

Изобразим схематически доверительные вероятности для математических ожиданий трех рассматриваемых выборок.

Рисунок 22 - Схематическое изображение доверительных интервалов математических ожиданий базовой выборки и подвыборок

Доверительные интервалы не пересекаются между собой, следовательно вероятность равенства математических ожиданий базовой выборки и какой-либо из подвыборок равна 0. Рассчитаем для математического ожидания каждой подвыборки доверительный интервал, используя стандартное отклонение базовой выборки.

Таблица 10 - Расчет новых доверительных интервалов

Для первой подвыборки доверительный интервал изменился незначительно, т.к. стандартное отклонение первой подвыборки близко к стандартному отклонению базовой выборки. Для второй подвыборки доверительный интервал увеличился почти в два раза, что обусловлено аналогичным увеличением задаваемого стандартного отклонения. Расширение доверительного интервала связано с увеличением стандартного отклонения, которое характеризует разброс случайной величины относительно среднего значения. Увеличивается стандартное отклонение, следовательно, увеличивается разброс, что приводит к расширению границ доверительного интервала. Также косвенно обосновать расширение доверительного интервала возможно по правилу трех сигм, которое утверждает: вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидание на величину, большую чем утроенное среднее квадратичное отклонение, практически равна нулю. Чем больше значение стандартного отклонения, тем шире интервал колебаний случайной величины, и следовательно, тем шире доверительный интервал для математического ожидания. Значительное увеличение ошибок выборки и отсутствие пересечений в доверительных интервалах базовой выборки и подвыборок делают данные подвыборки не репрезентативной с точки зрения исследования всего временного ряда динамики часового газопотребления. Данные подвыборки могут быть использованы для анализа и прогноза газопотребления в различное время суток с 0:00 до 11:00 и с 12:00 до 23:00. По такому же принципу можно было сформировать подвыборки и прогнозировать часовое газопотребление в стабильный период в дневное и ночное время. В главе была изучена возможность использования части временного ряда вместо целого при анализе и прогнозе. Значительное увеличение ошибок выборки и отсутствие пересечений в доверительных интервалах базовой выборки и подвыборок делают данные подвыборки не репрезентативной с точки зрения исследования всего временного ряда динамики часового газопотребления. Данные подвыборки могут быть использованы для анализа и прогноза газопотребления в различное время суток с 0:00 до 11:00 и с 12:00 до 23:00. По такому же принципу можно было сформировать подвыборки и прогнозировать часовое газопотребление в стабильный период в дневное и ночное время.

Конечной целью изучения выборочной совокупности всегда является получение информации о генеральной совокупности. Для этого выборочное исследование должно удовлетворять определенным условиям. Одно из главных условий - репрезентативность (представительность) выборки . Как обсуждалось ранее, выделяют качественную и количественную репрезентативность.

Случайность, гарантирующая качественную (структурную) репрезентативность статистических исследований, достигается выполнением ряда условий формирования выборочных групп (совокупностей):

1. Каждый член генеральной совокупности должен иметь равную вероятность попасть в выборку.

2. Отбор единиц наблюдения из генеральной совокупности необходимо проводить независимо от изучаемого признака. Если отбор проводится целенаправленно, то и при этом необходимо соблюдать условия независимости распределения изучаемого признака.

3. Отбор должен проводиться из однородных групп.

Соблюдение условий, гарантирующих максимальную близость выборочной и генеральной совокупностей, обеспечивается специальными способами отбора. В зависимости от способа формирования различают следующие выборки:

1. Выборки, не требующие разделения генеральной совокупности на части (собственно, случайная повторная или бесповторная выборка).

2. Выборки, требующие разбиения генеральной совокупности на части (механическая, типическая или типологическая выборки, когортная, парно-сопряженная выборки).

Собственно, случайная выборка формируется случайным отбором - наудачу. В основе случайного отбора лежит перемешивание. Например: выбор шара в спортлото после перемешивания всех шаров, выбор выигрышных номеров лотереи, случайный выбор карточек больных для исследования и т.п. Иногда используют случайные числа, получаемые из таблиц случайных чисел или с помощью генераторов случайных чисел. Согласно этим числам из заранее пронумерованного массива генеральной совокупности выбираются единицы наблюдения с номерами, соответствующими выпавшим случайным числам.

При составлении случайной выборки после того, как объект выбран, и все необходимые данные о нем зарегистрированы, можно поступать двояко: объект можно вернуть, или не вернуть в генеральную совокупность. В соответствии с этим выборку называют повторной (объект возвращается в генеральную совокупность) или бесповторной (объект не возвращается в генеральную совокупность). Поскольку в большинстве статистических исследований разница между повторной и бесповторной выборками практически отсутствует, то априорно принимается условие, что выборка повторная.

Оценка необходимой численности выборки

Для того, чтобы выборочная совокупность была количественно репрезентативной по отношению к генеральной, необходимо первоначально оценить количество данных, которое требуется включить в выборочную совокупность.

При неизвестной величине генеральной совокупности величину повторной выборки, гарантирующую репрезентативные результаты, если результат отражается показателем в виде относительной величины (доли) , определяют по формуле:

где р – величина показателя изучаемого признака, в %; q = (100- p ) ;

t – доверительный коэффициент, показывающий, какова вероятность того, что размеры показателя не будут выходить за границы предельной ошибки (обычно берется t = 2, что обеспечивает 95% вероятность безошибочного прогноза);

 - предельная ошибка показателя.

Например: одним из показателей, характеризующих здоровье рабочих промышленных предприятий, является процент не болевших в течение года работников. Предположим, что для промышленной отрасли, к которой относится обследуемое предприятие, этот показатель равен 25%. Предельная ошибка, которую можно допустить, чтобы разброс значений показателя не превышал разумные границы, 5%. При этом показатель может принимать значения 25% ±5%, т.е. от 20% до 30%. Допуская t = 2, получаем

В том случае, если показатель - средняя величина , то число наблюдений можно установить по формуле:

где σ - среднее квадратическое отклонение, которое можно получить из предыдущих исследований, либо на основании пробных (пилотажных) исследований.

При бесповторном отборе и при условии известной генеральной совокупности для определения необходимого размера случайной выборки в случае использования относительных величин (доли) применяется формула:

для средних величин используется формула:

где N - численность генеральной совокупности.

Исходя из условий приведенного выше примера и принимая численность генеральной совокупности N =500 рабочих, получаем:

Нетрудно заметить, что необходимая численность выборки при бесповторном отборе меньше, чем при повторном (соответственнo, 188 и 300 рабочих).

В целом, число наблюдений, необходимое для получения репрезентативных данных, изменяется обратно пропорционально квадрату допустимой ошибки.

Механическая выборка - выборка, когда из обследуемой совокупности единицы наблюдения отбираются механически. Например: отбор каждого пятого или каждого десятого рабочего по карточкам отдела кадров предприятия или по амбулаторным картам поликлиники МСЧ.

Типическая, типологическая или районированная выборка предполагает разбивку генеральной совокупности на ряд качественно однородных групп. Например: при изучении заболеваемости студентов вуза для углубленного обследования на каждом курсе выбираются типичные по своему составу студенческие группы. Часто этот способ отбора комбинируется с другими способами. Например: территория города делится в зависимости от степени загрязнения на типичные районы, в этих районах путем случайного отбора формируются группы наблюдения.

Когортный отбор относится к целенаправленным отборам. При этом способе из генеральной совокупности отбираются лица (распределение на подгруппы при этом является неслучайным), объединенные моментом появления какого-либо признака или изучаемого воздействия, играющего существенную роль в исследовании (год рождения, начало болезни, прием препарата и т.п.).

Исследование по типу случай-контроль (СК) – тип эпидемиологического исследования, в котором распределение фактора риска сравнивается в группе пациентов с заболеванием и контрольной группе. Исследование (СК) относится к ретроспективным, поскольку исследователь, разделив пациентов на группы, по тому, есть или нет у них заболевание, выясняет у них информацию из прошлого.

Следует отдельно остановиться на использовании выборочного метода в санитарной статистике при изучении общей заболеваемости населения. Теоретические предпосылки выборочного метода были проверены в ходе специальных исследований. Так, В.С. Быховский и соавт. в 1928 году сделали параллельную обработку 132,8 тыс. карт с данными о заболеваниях сплошным методом и методом механического отбора каждой пятой карты. Анализ результатов этой обработки показал высокую репрезентативность данных выборочного исследования заболеваемости. Однако, вплоть до сегодняшнего дня, отсутствуют единые методические подходы проведения в широкой практике выборочных санитарно-статистических исследований.

Репрезентативность выборки

Требования к выборке

К выборке применяется ряд обязательных требований, опре­делœенных, прежде всœего, целями и задачами исследования. Плани­рование эксперимента должно включать в себя учет, как объёма выборки, так и ряда ее особенностей. Так, в психологических ис­следованиях важно требование однородности выборки. Оно озна­чает, что психолог, изучая, к примеру, подростков, не может, включать в эту же выборку взрослых людей. Напротив, исследо­вание, выполненное методом возрастных срезов, принципиаль­но предполагает наличие разновозрастных испытуемых. При этом и в данном случае должна соблюдаться однородность выборки, но уже по другим критериям, в первую очередь таким, как возраст, пол. Основаниями для формирования однородной выборки могут служить разные характеристики, такие, как уровень интеллекта͵ национальность, отсутствие определœенных заболеваний и т.д., исходя из целœей исследования.

В общей статистике имеется понятие повторной и безповторной выборки, или, иначе говоря, выборки с возвратом и без возврата. В качестве примера приводится, как правило, выбор шара, доставаемого из какой-либо емкости. В случае выборки с возвратом каждый выбранный шар опять возвращается в емкость и, следовательно, должна быть выбран снова. При бесповторном выборе однажды выбранный шар откладывается в сторону и больше не может участвовать в выборке. В психологических исследованиях можно найти аналоги подобного рода способам организации выборочного исследования, поскольку психологу нередко приходится несколько раз тестировать одних и тех же испытуемых при помощи одной и той же методики. При этом, строго говоря, повторной в данном случае является процедура тес­тирования. Выборка испытуемых при полной тождественности состава в случае повторных исследований всœегда будет иметь не­которые отличия, обусловленные функциональной и возрастной изменчивостью, присущей всœем людям. Подобная выборка по ха­рактеру проведения процедуры является повторной, хотя смысл термина здесь, очевидно, иной, чем в случае с шарами.

Важно подчеркнуть, что всœе требования, предъявляемые к любой выборке, сводятся к тому, что на ее базе психологом должна быть получена наиболее полная, неискаженная инфор­мация об особенностях генеральной совокупности, из которой взята эта выборка. Иными словами, выборка должна как можно более полно отражать характеристики изучаемой генеральной со­вокупности.

Состав экспериментальной выборки должен представлять (моделировать) генеральную совокупность, поскольку выводы, полученные в эксперименте, предполагается в дальнейшем пе­ренести на всю генеральную совокупность. По этой причине выборка должна обладать особым качеством - репрезентативностью, позволяющим распространить полученные на ней выводы на всю генеральную совокупность.

Репрезентативность выборки очень важна, тем не менее, по объективным причинам соблюдать её крайне сложно. Так, хоро­шо известен факт, что от 70% до 90% всœех психологических ис­следований поведения человека проводились в США в 60-х годах XX века с испытуемыми-студентами колледжей, причем боль­шинство из них были студентами психологами. В лабораторных исследованиях, выполняемых на животных, наиболее распрост­раненным объектом изучения являются крысы. По этой причине неслу­чайно психологию называли раньше ʼʼнаукой о студентах-второ­курсниках и белых крысахʼʼ. Студенты психологических коллед­жей составляют всœего 3% от общей численности населœения США. Очевидно, что выборка студентов нерепрезентативна в качестве модели, претендующей на представительство всœего населœения страны.

Репрезентативная выборка, или, как еще говорят, предста­вительная выборка, - это такая выборка, в которой всœе основ­ные признаки генеральной совокупности представлены прибли­зительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак выступает в данной генеральной совокупности. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой меньшую по размеру, но точную модель той генеральной сово­купности, которую она должна отражать. В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно с большой долей уверенности считать применимыми ко всœей генеральной совокупности. Это распространение результатов принято называть генерализуемостью.

В идеале репрезентативная выборка должна быть такой, чтобы каждая из базовых изучаемых психологом характерис­тик, черт, особенностей личности и т.п. была бы представлена в ней пропорционально этим же особенностям в генеральной совокупности. Согласно этим требованиям процедура форми­рования выборки должна иметь внутреннюю логику, способ­ную убедить исследователя, что при сравнении с генеральной совокупностью она действительно окажется репрезентатив­ной, представительной.

В своей конкретной деятельности психолог действует следую­щим образом: устанавливает подгруппу (выборку) внутри гене­ральной совокупности, подробно изучает эту выборку (проводит с ней экспериментальную работу), а затем, в случае если это позволяют результаты статистического анализа, распространяет полученные выводы на всю генеральную совокупность. Это и есть основные этапы работы психолога с выборкой.

Начинающий психолог должен иметь в виду часто повторяю­щуюся ошибку: каждый раз, когда он осуществляет сбор любых данных любым методом и из любого источника, у него всœегда появляется соблазн распространить свои выводы на всю гене­ральную совокупность. Для того чтобы избежать подобной ошиб­ки, нужно не просто обладать здравым смыслом, но, прежде всœе­го, хорошо владеть основными понятиями математической ста­тистики.

Репрезентативность выборки - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Репрезентативность выборки" 2017, 2018.

Познакомимся с тремя понятиями, которые необходимо знать любому, кто так или иначе соприкасается с социологическими исследованиями: генеральная совокупность, выборочная совокупность (выборка), репрезентативность.

Генеральная совокупность – это все единицы определенного программой объекта исследования. Если мы говорим о всероссийском опросе общественного мнения, это будет все взрослое население России. Или все московские студенты, если мы возьмемся провести среди них опрос. Или все беспризорные дети Калуги, если мы собираемся предпринять социсследование на эту тему.

Выборочная совокупность (выборка) – это часть генеральной совокупности, которую мы будет непосредственно исследовать, то есть это те люди, к которым мы обратимся с вопросами интервью или с анкетами; те материалы, которые мы будет изучать методом контент-анализа и т. п.

Иногда выборка равна генеральной совокупности (например, в случае, когда мы опрашиваем всех студентов первого курса факультета журналистики МГУ). Но обычно она меньше, иногда в несколько десятков и сотен раз. При этом практика социологических исследований доказала, что в общенациональных исследованиях достаточно выбрать для опросов 1,5–2 тысячи человек. Если выборка хорошо, правильно, репрезентативно сформирована, то она может дать объективную информацию о мнении всех россиян.

Итак, главное – это правильно сформировать выборку. Объем выборки зависит от целей исследования, специфики и степени однородности объекта исследования, дробности групп, которые предстоит изучить, и планируемой степени ее репрезентативности. Что же означает это магическое и самое важное в эмпирической социологии понятие – «репрезентативность»?

Репрезентативность – это соответствие, адекватность выборочной совокупности (выборки) по основным характеристикам генеральной совокупности. Если в структуре населения 55 % женщин и 45 %; мужчин, то и в выборке должно быть такое же соотношение. То же самое можно сказать о возрасте, профессии, типе поселения и т. п. Короче, конфигурация выборки должна совпадать с конфигурацией генеральной совокупности. Это можно изобразить на таком рисунке (рис. 8).

Самое главное в социологическом исследовании – репрезентативность выборки, потому что именно с этим связана точность и объективность полученных результатов.

Выборка может формироваться разными путями. Но основных типов два репрезентативные и нерепрезентативные выборки.

Репрезентативные выборки

Вероятностная, или случайная, выборка строится на том, что любой из объектов генеральной совокупности имеет равную вероятность попасть в выборочную совокупность. Есть несколько подвидов вероятностной выборки.

1. Систематический отбор. Он весьма популярен и часто применяется в социсследованиях. Это значит, что в зависимости от величины выборки отбирается из генеральной совокупности каждый n -ый (6, 20, 45 и т. п.) объект. Например, мы опрашиваем взрослое население одного из избирательных участков. Берем избирательные списки. Предположим, в них будет 10 000 человек. А нам нужна выборка в 500 человек. Делим число 10 000 генеральной совокупности на число 500 выборки, получаем 20. Значит, из списков будем выбирать каждого двадцатого избирателя.

Предположим, что нам нужно опросить по телефону москвичей и выяснить у них, какую в данный момент они смотрят передачу по телевизору. Берем справочную телефонную книгу, считаем, сколько в ней номеров, делим это количество на то число, которое нам надо опросить, и получаем шаг, при котором мы будет вести систематический отбор номеров.

То же самое можно делать с домами на улицах, если мы будем опрашивать наших реципиентов дома. Например, на четной стороне улицы заходим в каждый пятый дом. И так далее.

2. Отбор по принципу лотереи или жребия . Этот способ вам хорошо знаком, когда вы бросаете в шапку, вазу, ящик, например, все улицы Москвы и выбираете 20, на которых будете проводить исследование. Так же могут быть выбраны регионы, населенные пункты, почтовые отделения и т. п.

3. Отбор методом случайных чисел . Для этого составляются специальные математические таблицы случайных чисел по количеству выборочной совокупности и выбирается объект, который промаркирован предварительно этой цифрой.

Квотная выборка формируется в соответствии с квотами (то есть объектами, имеющими определенный признак по полу, возрасту, месту жительства и т. п.), которые в процентном отношении соответствуют генеральной совокупности. Предположим, что мы исследуем население небольшого города и знаем, какое в нем процентное соотношение молодых, людей средних лет и пожилых, мужчин и женщин, работающих и пенсионеров. Мы должны отобрать для опроса людей с этими характеристиками в таком же процентном соотношении. Эта выборка по степени репрезентативности близка к вероятностной.

Стратифицированная выборка отличается от квотной тем, что искусственно, в связи с целями исследования, формируются слои, страты, которые подлежат изучению и, как правило, в количественном отношении они равны. Страты должны быть более однородными, чем вся совокупность. Например, мы изучаем читателей разных изданий: «АиФ», «Известий», «Труда», «Комсомольской правды», «МК» и формируем равные страты читателей разных изданий, предположим, по 200 человек.

Районированная выборка обычно используется при исследовании районов, часто с применением географической карты, схемы населенных пунктов и т. п., из которых выбираются определенные единицы для исследования. Например, выбираются области из разных географических зон России, или округа Москвы. Иногда применяется так называемая методика географического креста, когда выбираются точки на горизонтали и вертикали этого географического креста. Так формировалась выборка в исследованиях общественного мнения в 60-е годы в Институте общественного мнения при «Комсомольской правде».

Серийная, гнездовая, кластерная выборка работает не с единицами, а с гнездами, однородными группами (семья, производственная бригада, студенческая группа, болельщики футбольного матча, телезрители, которые смотрят ТВ в одной комнате, городские районы и т. п.). Обычно в таком случае проводится сплошной опрос.

Главная » Дети » Репрезентативность выборки и ее проверка. Репрезентативная выборка