Репрезентативная совокупность. Репрезентативные и нерепрезентативные выборки
Репрезентативность выборки
Наименование параметра | Значение |
Тема статьи: | Репрезентативность выборки |
Рубрика (тематическая категория) | Психология |
Требования к выборке
К выборке применяется ряд обязательных требований, определенных, прежде всего, 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 определенных заболеваний и т.д., исходя из целей 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 всегда будет иметь некоторые отличия, обусловленные функциональной и возрастной изменчивостью, присущей всем людям. Подобная выборка по характеру проведения процедуры является повторной, хотя смысл термина здесь, очевидно, иной, чем в случае с шарами.
Важно подчеркнуть, что все 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% всех 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 всего 3% от общей численности населения США. Очевидно, что выборка студентов нерепрезентативна в качестве модели, претендующей на представительство всего населения страны.
Репрезентативная выборка, или, как еще говорят, представительная выборка, - это такая выборка, в которой все 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 всей 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 всегда появляется соблазн распространить свои выводы на всю генеральную совокупность. Для того чтобы избежать подобной ошибки, нужно не просто обладать здравым смыслом, но, прежде всего, хорошо владеть основными понятиями математической статистики.
Репрезентативность выборки - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Репрезентативность выборки" 2017, 2018.
Это означает,что если вы, опросив, предположим, 400 человек в районном городе, где численность взрослого платежеспособного населения составляет 100 тыс. человек, выявили, что 33% опрошенных покупателей предпочитают продукцию местного мясокомбината, то с 95%-ной 39 вероятностью можете утверждать, что постоянными покупателями этой продукции являются 33+5% (т.е. от 28 до 38%) жителей этого города.
Можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки (см. выше).
Сегодня многие трудные расчеты берет на себя техника, а статистические программы можно получить по Интернету. Вот и с расчетом выборки ленивому социологу предоставили такую возмож-
ность на веб-сайте Аналитического центра «Бизнес и маркетинг» (http://www.bma.ru/enter.htm), где пользователю надо лишь внести необходимые данные, а затем нажать на кнопку «Рассчитать».
Контроль и ремонт выборки
Качество социологической информации может снизить множество факторов: неправильно сформулированные анкетные вопросы, не так выбранный метод исследования, пропущенные ответы в анкетах, нечетко спланированная выборка и др.
Практика эмпирических исследований - зарубежных и отечественных, фундаментальных и прикладных - свидетельствует, что ошибки, в том числе при составлении выборки, встречаются почти в каждом исследовании. Другой вопрос - значимые или незначимые смещения такого рода. А поскольку ошибки, накладки и смещения происходят всегда, то для специалистов, занятых контролем и ремонтом выборки, работа всегда найдется. Да и саму эту область методической науки преждевременная старость не ожидает. Не только в науке, но и в любой другой сфере профессия контролеров и ремонтников всегда была хлебной и престижной.
Контролем выборки будем называть процесс научного сравнения генеральной и выборочной совокупностей, выявление степени их расхождения, обнаружение причин отклонения и разработку возможных способов устранения погрешностей. В узком смысле - это уравнивание выборочных и генеральных распределений социально-демографических характеристик респондентов.
Под ремонтам выборки надо понимать сам процесс устранения погрешностей, т.е. расхождения двух совокупностей, теми способами, методами и инструментами, которые предлагает методическая наука.
Таким образом, второй прием выступает практической реализацией первого, аналитического, а оба они составляют два обязательных этапа проведения социологического исследования.
Часто контроль выборки употребляют в расширенном значении, включая в него также ремонт выборки. В этом случае говорят о широком понимании ремонта выборки как первичной статистической обработки данных, включающей коррекцию: а) выборочной совокупности; б) распределений социально-демографических характеристик респондентов; в) резко выделяющихся и пропущенных ответов, а также взвешивание исходных данных. Указанные виды коррекции призваны отремонтировать самое главное - выборку исследования, повысить степень ее репрезентативности. Почему это главное? Анкета может быть исключительно интересной, глубокой
Основная цель ремонта выборки - повышение качества уже собранной информации. Процедура ремонта выборки включает несколько операций 40 .
Коррекция выборочной совокупности. Далеко не всегда отобранные респонденты, по самым разным обстоятельствам, могут или желают отвечать на вопросы. Кто-то заболел или уехал в срочную командировку, другой отказывается по идейным соображениям или не способен отвечать в силу умственной недостаточности. Кого-то трудно застать дома, хотя анкетер приходил к нему не единожды.
Возникает проблема замены респондентов, которая может быть решена с помощью нескольких методов: выбор следующего по списку респондента (например, следующего номера в телефонном справочнике), использование первоначальной выборки больших размеров и формирование повторной выборки. В последнем случае, если процент ответов оказался намного ниже, чем ожидалось, основа выборки расширяется за счет дополнительных имен, найденных, например, случайным образом. Самым эффективным способом считается поиск эквивалентной замены. Если, к примеру, в вашу выборку попал работающий пенсионер такой-то национальности и овдовевший, то желательно подыскать ему в качестве замены другого пенсионера сходного возраста, национальности, овдовевшего и работающего. Нередко подобный способ превращается в трудо- и времязатратное мероприятие. Если список генеральной совокупности невелик и найти замену не удается, следует отказаться от эквивалентного метода и перейти к другому.
Коррекция распределений демографических характеристик респондентов. Если по окончании исследования в паспортичке вашего исследования получилось, что у вас, к примеру, перебор женщин, людей с высшим образованием или пожилых людей в сравнении с теми процентными долями, которые они имеют в генеральной совокупности, то можно применить три способа: 1) удалить те группы респондентов, которые оказались представлены в избыточном количестве; 2) доопросить те группы, которые оказались представ-
ленными в недостаточном количестве; 3) математически повысить значение ответов, представленных недостаточно, или снизить - представленных избыточно. Но сначала желательно выяснить, а влияет ли то и другое на содержание ответов. Может быть, все можно оставить и так.
Взвешивание исходных данных - математический способ повышения или понижения значения ответов конкретной группы респондентов (например, незамужних сельских женщин в возрасте от 30 до 45 лет). Взвешивание означает присваивание каждому респонденту определенного веса (коэффициента, на который нужно умножить все мнения-ответы одного или группы респондентов ради восстановления репрезентативности). По мнению А. Балабанова 41 , взвешивание - единственный способ восстановления репрезентативности в панельных исследованиях без потери точности. Поскольку способов взвешивания существует очень много, то перед социологом возникают достаточно непростые методологические проблемы, которые без соответствующей подготовки и знаний решить невозможно. Весовые коэффициенты можно определять по-разному, а сам процесс присвоения коэффициентов почти невозможно контролировать со стороны, другим исследователям. Самый простой способ - численность конкретной социально-демографической группы, например подростков от 13 до 17 лет, из генеральной совокупности (N) делят на количество респондентов, представляющих данную возрастную группу (п), полагая, что один респондент представляет мнение jVчеловек генеральной совокупности.
Сотрудники Института социологии АН СССР А.А. Давыдов и А. О. Крыштановский в свое время установили любопытные факты 42 . Оказывается, демофафические признаки респондентов почти никак не связаны с ответами об удовлетворенности работой и жизнью, оценкой темпов перестройки, одобрением деятельности политических лидеров, оценкой внешнеполитических событий и т.д. Другими словами, мужчины и женщины одинаково отвечают на вопросы об удовлетворенности жизнью или о политических событиях. Для этих индикаторов перевзвешивание проводить не нужно. Если же одна характеристика, например пол, тесно связана со всеми содержательными вопросами или разные вопросы связаны с различными характеристиками, то коррекцию придется делать по схеме, описанной в пособии.
Специалисты ВЦИОМ обеспечивают при анализе данных тщательный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста.
Коррекция резко выделяющихся ответов респондентов. При опросе иногда попадаются такие ответы респондентов, которые резко выделяются на общем фоне. Причины могут быть самые разные: респондент неправильно понял вопрос анкеты, у него оригинальные взгляды на мир или попросту решил подшутить над учеными. Могут быть и другие причины. Но вернуться к нему и переспросить уже нельзя. В таком случае, особенно если анкет много, бракованный экземпляр лучше удалить из общего массива.
Коррекция пропущенных ответов. Пропуски чаще всего возникают в открытых и табличных вопросах. Самый простой способ коррекции - исключить их или всю анкету из научного анализа. При пропуске не содержательного вопроса, а того, что. имеется в паспортичке, поступают так. Если социально-демографические характеристики не связаны с содержательными ответами, то анкете с пропущенными значениями следует присвоить наиболее часто встречающиеся в выборке социально-демографические характеристики либо определить их случайным образом или пропорционально (если таких анкет много). Если же связь есть, то следует определить, к ответам какой группы (например, мужчин или женщин) ближе ответы в анкете, где графа «пол» не указана, и внести этот признак 44 .
Если данных получено много, то ремонт выборки может осуществляться за счет сокращения выборочной совокупности. Это, по мнению А.А. Давыдова и А.О.Крыштановского, наиболее рациональный подход к ремонту выборки, поскольку данная стратегия не опирается ни на какие дополнительные допущения. Если объем выборки незначителен, то для ее ремонта нужно принимать ряд дополнительных допущений, которые не следуют из собранного материала и истинность которых трудно проверить.
Переформирование выборки осуществляется тогда, когда проверка показала, что выборка не представляет совокупность в целом. В этом случае выбираются новые респонденты, и они добавляются к ранее использованной выборке, пока не достигается удовлетворительный уровень репрезентативности.
Далеко не все социологи, организующие эмпирическое исследование, включают данные о контроле и ремонте выборки в его «паспортичку». Так, среди 300 исследований, содержавшихся в Банке данных ИС АН СССР на 1988 г., лишь в десяти осуществлялся ремонт выборки 45 . Для сравнения отметим: за рубежом ремонт выборки уже давно стал распространенным методом повышения качества социологической информации.
Раньше причины отставания таились в отсутствии вычислительной техники, специализированного программного обеспечения, методических пособий, недостаточной квалификации исследователей. Сегодня есть и техника, и нужные программы, но проблема не решена. Видимо, ее нельзя свести лишь к техническим аспектам.
На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. В социологии при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, предшествующих опросов на том же объекте. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки (пол, возраст, национальность, семейное положение). Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, такой способ контроля называется апостериорным, т.е. осуществляемым после опыта.
Например, институт Дж. Гэллапа, использующий выборки объемом 1500 чел., контролирует репрезентативность по имеющимся в национальных цензах данным о распределении населения по полу, возрасту, образованию, доходу, профессии, расовой принадлежности (белый - цветной), месту проживания, величине населенного пункта 46 . В исследованиях, проводимых ВЦИОМ, надежность выборочных данных определяется методом апостериорного контроля. В анкету мониторинга обязательно включают несколько вопросов, по которым имеется надежная информация в Госкомстате РФ. К ним обычно относятся пол, возраст, образование, тип поселения, семейное положение, сфера занятости, должностной статус респондента. Четыре показателя - пол, возраст, образование и место жительства респондента используются для выделения контролируемых групп при определении весов
опрошенных - они должны соответствовать аналогичным группам в генеральной совокупности 47 . Поскольку из официальной статистики известно, сколько в России мужчин и женщин, то легко сравнить по этим цифрам данные мониторинга и определить погрешность.
В обследованиях Центра «Социо-Экспресс» Института социологии РАН репрезентативность всероссийской выборки (проектный объем 2 тыс. чел.) контролируется по региональным пропорциям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов. Опрос производится методом формализованного интервью по месту жительства. В основе размещения выборки лежат десять экономико-географических зон, в каждой из которых выделяются крупные города (численностью свыше 500 тыс. населения), средние города (50-500 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские населенные пункты. Авторы полагают, что предельная ошибка их выборки не превышает 3% 48 .
Эффективным контролем выборки и вообще качества данных в исследовании служит публикация ключевых характеристик исследования, прежде всего методического инструментария. Если автор исследования скрывает информацию, указывая на коммерческую тайну, то обязательно должно возникнуть подозрение в его нечистоплотности. Как справедливо замечает А. Балабанов, все методики измерений, даже в сфере маркетинговых исследований и масс-медиа, давно известны, они абсолютно открыты и не могут являться объектом коммерческой тайны. Более того, отсутствие данных о методике измерений является нарушением всех имеющихся в мире соглашений, в частности о медиаизмерениях 49 .
Паспортичка выборки
При написании научного отчета и публикации статьи в академическом журнале от авторов исследования всегда требуют четких разъяснений относительно самого исследования и выбороч-
ной совокупности: кто и когда проводил исследование, какие методы исследования использовались, каковы тип, объем и характер выборки, ошибка репрезентативности, состав выборочной совокупности по главным параметрам (например, пол, возраст, национальность, образование), контроль данных и др. Если эти сведения отсутствуют, то статью в журнал обычно не принимают, а если они присутствуют лишь частично, то им не доверяют серьезные исследователи. Таким образом, паспортичка исследования и паспортичка выборки необходимы авторам не меньше, чем редакторам и читателям.
Паспортичка выборки появляется у социолога дважды. Первый раз характеристику типа выборки с кратким обоснованием целесообразности ее использования в соответствии с целями исследования, требованиями репрезентативности и организационными возможностями исследования социологу приходится давать в Методическом разделе программы своего исследования. Раздел о выборке содержит ответы на следующие вопросы:
♦ Каков эмпирический объект исследования?
♦ Является ли исследование сплошным или выборочным?
♦ Если оно является выборочным, то претендует ли оно на репрезентативность?
♦ Если оно претендует на репрезентативность, то какова генеральная совокупность?
♦ Сколько ступеней отбора применяется в выборке?
♦ Какова единица отбора на каждой ступени?
♦ Какая стратегия отбора применяется на каждой ступени (случайная, квотная)?
♦ Какая конкретно разновидность случайного отбора применяется?
♦ Какие параметры используются при квотной выборке?
♦ Что является основой выборки (список, картотека, карта)?
♦ Какова единица наблюдения на последней ступени отбора?
Принципы выборки описываются не только для метода опроса, но и для каждого метода, используемого в исследовании: анализ документов, наблюдение и т.д.
Условный пример описания выборки. В исследовании эффективности бригадных форм организации труда возможна такая стратегия. 1. В качестве эмпирического объекта принимаются рабочие, объединенные в бригадную форму организации труда. 2. Исследование выборочное. 3. Генеральной совокупностью выступают все рабочие, объединенные в бригадную форму. 4. Применяются три ступени отбора. 5. На первой ступени выделяются бригады, занятые в основном и вспомогательном произвол-
стве. Для последних применяется сплошной опрос (в связи с их малочисленностью), а для первых - выборочный. 6. Вторая ступень - отбор бригад, занятых в основном производстве. По показателям, характеризующим конечные результаты, бригады разделяются на три группы: а) передовые; б) средние; в) отстающие. В зависимости от числа бригад на каждую группу составляют список, и по нему делается случайный непропорциональный отбор (например, по три бригады в каждой) с помощью опреде-ленного «шага выборки». 7. Третья ступень - в отобранных бригадах проводится сплошной опрос. Единицей наблюдения выступает отдельный работник 50 .
Второй раз с описанием выборки социолог встречается уже после проведения исследования - когда пишет научный отчет или научную статью в журнал.
Неполное описание паспортных данных исследования, к сожа-лению, самая распространенная болезнь российских ученых. Не-которые не знают, как именно их составлять, другие считают та-кие сведения необязательными или неважными. А есть и такая ка-тегория исследователей, которым сообщить просто нечего, поскольку, описав все сведения о выборке, они разоблачат свою неграмотность. Распространенный случай - социолог как-то про-вел исследование, каким-то образом построил выборку и что-то там получил. Но сформулировать паспортичку, выразить на научном языке свои действия он не может.
Хроническая болезнь отечественных социологов - отсутствие или недостаточно высокая методическая культура. Она касается не только организации и проведения полевого исследования, но и публикации его результатов в открытой печати. Подобный факт известен всем и о нем переодически говорят с 1960-х по 2000-е гг. Иногда наших социологов и психологов удается, что называется, застичь на месте преступления.
Согласно данным исследования В.В. Солодникова, который провел вторичный анализ публикаций в трех академических жур- налах: «Социологические исследования», «Вопросы психологии»
и «Психологический журнал» за 1986-1992 гг., ни социологи, ни психологи не утомляют себя выдвижением, обоснованием и проверкой гипотез. Большинство ученых (от 61 % у психологов до 92% у социологов) обходится без такого познавательного инструмента, нарушая все каноны научного метода. Только в 8% социологических публикаций гипотезы формулируются в явном виде. Плохо обстоит дело у социологов и психологов с описанием объекта исследования: мало кто указывает количество опрошенных, пол и возраст респондентов, редко сообщается уровень образования опрошенных, место проживания, продолжительность семейной жизни (для состоящих в браке), доход и профессиональный статус. Проблема репрезентативности, т.е. сравнение выборочной и генеральной совокупностей по указанным признакам, почти совсем не обсуждается. Кроме того, единичны упоминания социологов о пилотаже инструментария, об использовании ранее апробированных методик. Хотя самым распространенным методом сбора эмпирической информации выступает опрос, редко кто описывает, какой именно его вид применялся в зависимости от места, времени или способа заполнения анкеты.
2.12. Репрезентативность
Репрезентативность (франц. representatif - показательный) - свойство выборочной совокупности представлять характеристики генеральной совокупности. Репрезентативность выборки означает, что с некоторой наперед заданной или вычисленной на фактической выборке погрешностью установленное на выборочной совокупности можно отождествить с генеральной совокупностью или, если использовать язык статистики, найти оценки параметров генеральной совокупности. Во-первых, каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку. Во-вторых, во избежание направленного отбора выбор единиц генеральной совокупности нужно производить независимо от изучаемого признака. В-третьих, отбор должен производиться по возможности из однородных совокупностей. В-четвертых, число единиц генеральной совокупности, отобранных для обследования, должно быть достаточно большим.
Процесс непосредственного определения репрезентативности выборки складывается из этапов: сопоставление средних показателей распределений выборочной и генеральной совокупностей; сопоставление форм распределения этих показателей. Средний показатель распределения обычно берется как средняя 144
арифметическая или средневзвешенная арифметическая этого распределения.
В случае изучения совокупностей с альтернативными признаками вместо средней арифметической вычисляется доля единиц, обладающих рассматриваемой характеристикой, относительно всей совокупности. Если обозначить объем совокупности символом N, а явление с данным признаком - М, то Р - доля явлений с этим признаком определяется:
где Q - доля явлений с альтернативным признаком.
Пользоваться выводами, полученными на основании исследо-вания выборочной совокупности, можно в том случае, если раз-ность между средними арифметическими (или средними долями)" признаков выборочной и генеральной совокупностей стремится к нулю. Предполагается, что это требование удовлетворяется при выполнении четырех условий, оговоренных выше. Правда, зная только выборочные средние показатели, нельзя дать точные оцен-ки их разности, так как неизвестны средние показатели генераль-ной совокупности. Кроме того, сами значения выборочных средних могут колебаться в зависимости от того, какие единицы генеральной совокупности попадут в выборку. Поэтому оценка репрезентативности выборочной совокупности по средним показателям ее распределения сводится к поиску ошибки репрезентативности.
Сравнение выборочной и генеральной совокупностей по средним показателям не дает полного представления о генеральной совокупности. Так, в двух совокупностях с одинаковыми средними показателями расхождения между максимальным и минимальным значением признака, определяющие форму его распределения, могут быть различны. Если представить такое распределение графически, то оно образует симметричную колоколообразную (нормальную) кривую, отражающую тот факт, что сумма многих независимых произвольно распределенных случайных переменных приближенно распределяется по нормальному закону. Ордината у, которая определяет высоту кривой для каждой точки х, представляет собой плотность вероятности для значения х г
Максимум плотности вероятности приходится на среднее значение переменной и равен единице. Это означает, что чем меньше
случайное значение переменной отличается от ее среднего значения, тем больше вероятность его проявления. И наоборот, чем больше отклонение значений переменной от ее средней величины, тем вероятность их появления меньше. Таким образом, значения отклонений от средних величин, т.е. значения вида х (- х, несут информацию о вариации изучаемых переменных. Если бы все значения признака были одинаковы и совпадали с его средней величиной, то совокупность значения этого признака была бы предельно однородной.
Обычно число положительных отклонений от среднего арифметического значения совокупности примерно равно числу отрицательных отклонений, т.е. сумма всех отклонений неизбежно стремится к нулевому значению. Поэтому, если бы потребовалось просуммировать все отклонения признака в совокупности, эта сумма всегда была бы равна нулю:
Во избежание этого каждое отклонение возводят в квадрат и находят сумму квадратов - дисперсию.
Нормальное распределение в полной мере характеризуется параметрами: jc - среднее значение признака и а - среднее квадратичное (стандартное) отклонение. Среднее х определяет положение распределения относительно оси х; стандартное отклонение показывает форму кривой; чем больше значение а, тем шире кривая и тем ниже ее максимум.
Площадь под нормальной кривой располагается таким образом, что в границах х ± о находится 68% всего распределения признака, в границах х ± 2<т - 95,5, в пределах х ± Зет - 99,7%. Вероятность того, что разность между случайной переменной, распределенной примерно по нормальному закону, и ее средним значением по абсолютной величине превосходит Зет, меньше 0,3%. Отсюда следует, что практически со стопроцентной точностью можно утверждать:
Оценка репрезентативной выборочной совокупности по форме распределения показателей представляет собой сравнение мер вариации этих показателей в выборочной и генеральной совокупностях. Дисперсия генеральной совокупности известна далеко не в сегда, однако в математической статистике доказано, что меж-
ду генеральной и выборочной дисперсиями существует соотношение вида:
где п - объем выборки.
Проблема репрезентативности выборки имеет важное значение как проблема правомерности экстраполяции выводов, полученных при анализе выборочной совокупности, на всю генеральную со-вокупность 52 .
Глава 3. ПРОГРАММА
Похожая информация.
Свойство выборки, благодаря которому результаты выборочного исследовании позволяют делать выводы о генеральной совокупности и эмпирическом объекте в целом, называется репрезентативностью.
Репрезентативность (представительность) выборки - это способность выборки воспроизводить определенные характеристики генеральной совокупности в пределах допустимых погрешностей. Выборку называют репрезентативной, если результат измерения определенного параметра для данной выборки совпадает с учетом допустимой погрешности с известным результатом измерения генеральной совокупности. Если выборочное измерение отклоняется от известного параметра генеральной совокупности больше выбранного уровня погрешности, то такая выборка считается нерепрезентативной.
Предложенное определение прежде всего устанавливает связь между выборочной и генеральной совокупностью исследования. Именно генеральную совокупность представляет выборка, и только на генеральную совокупность могут быть распространены выявленные в выборочном исследовании тенденции. Теперь должно быть понятно, почему ранее такое внимание было уделено задачам корректного определения генеральной совокупности и ее описания в исследовательской документации и публикациях. Выборка не может представлять иную совокупность, отличную от той, из которой фактически проводился отбор единиц для измерения. Если исследователь заблуждается относительно фактических границ генеральной совокупности, то его выводы будут некорректны. Если он по ошибке или намеренно расширяет или искажает границы генеральной совокупности в отчетных материалах, публикациях, презентациях по результатам исследования, то это вводит в заблуждение пользователей и может рассматриваться в качестве фальсификации результатов.
Проверка репрезентативности осуществляется посредством сравнения отдельных параметров выборки и генеральной совокупности. Распространенным заблуждением является существование репрезентативных выборок «вообще».
Репрезентативность или нерепрезентативность выборки может быть установлена исключительно в отношении отдельных переменных. Более того, одна и та же выборка может быть репрезентативна по одним параметрам и нерепрезентативна - по другим.
Как правило, в профессиональном дискурсе социологов репрезентативность представляется как дихотомическое свойство - выборка либо репрезентативна, либо нет. Но это не вполне корректный подход. В действительности выборка может одни параметры генеральной совокупности воспроизводить более точно, а другие - менее точно. Поэтому корректнее (хотя с практической точки зрения и менее удобно) вести речь о мере репрезентативности конкретной выборки по конкретным параметрам.
Как и в случае с выборкой в целом, ключевым моментом в определении репрезентативности выборки является обоснование погрешности, в пределах которой выборка признается репрезентативной для целей исследования. Возможно и обратное - фиксация размера фактических ошибок и констатация факта, что выборка представляет генеральную совокупность с определенными погрешностями. И опять-таки ключевую роль в этом играет характер использования результатов исследования. Следовательно, одна и та же выборка может быть признана достаточно репрезентативной для одних целей (например, для прогноза явки избирателей на предстоящих выборах), но недостаточно репрезентативной для других (например, для определения рейтингов кандидатов и прогноза результатов голосования).
По каким параметрам следует проверять репрезентативность выборки? Во-первых, таких параметров в большинстве исследовательских ситуаций немного. Ведь сопоставить результаты выборочного измерения с данными о генеральной совокупности можно только при наличии последних. А исследования проводятся потому, что таких данных как раз не хватает. Поэтому еще на этапе моделирования объекта и последующей разработки инструментария целесообразно предусмотреть измерение одного или нескольких контрольных параметров, по которым доступны данные, характеризующие генеральную совокупность. Это создаст необходимую эмпирическую базу для проверки репрезентативности.
Во-вторых, нужно стремиться проверять репрезентативность выборки по параметрам, имеющим существенное значение для предметной области исследования. В современной практике широкое распространение получил контроль репрезентативности по основным демографическим параметрам - полу, возрасту, образованию и пр. Эти данные, как правило, доступны для любого территориального объекта, так как фиксируются во время переписей населения и впоследствии пересчитываются статистическими учреждениями с применением обоснованных математических моделей. По этой причине обязательное включение нескольких демографических переменных в «паспортичку» стало общепринятой профессиональной нормой. Однако такая практика может быть отнесена к разряду наивных и подвергнута обоснованной критике. Дело в том, что основные и общедоступные для сравнения демографические параметры далеко не всегда играют роль структурирующих факторов в отношении предметов социологических исследований. Их природа сама по себе не является социальной, а влияние на объекты исследований часто достаточно опосредованно. Поэтому репрезентативные по демографическим параметрам выборки на деле могут скрывать значительные проблемы в виде системных ошибок и неконтролируемых смещений. Напротив, демографическая репрезентативность эффективных с точки зрения целей и задач исследования выборок может оказаться невысокой.
Вот интересный пример из практики. В 2009 г. одна из исследовательских компаний, работающих на Урале, выполнила опрос в г. Ки- зеле Пермского края. В ходе проведения полевых работ исследователи столкнулись с серьезными препятствиями для набора предусмотренной планом исследования выборки - отсутствием достаточного количества доступных респондентов, ухудшением погодных условия. Судя по всему, исследовательская компания не была в полной мере готова к осуществлению работ в таком масштабном проекте. Ее производственные мощности работали на пределе возможностей, чтобы в течение недели обеспечить опрос 6000 респондентов на достаточно обширной территории. В результате фактическая выборка во многих местах проведения опроса была, по признанию самих исследователей, наполнена всеми, кого удалось привлечь к участию в исследовании. Установленные техническим заданием демографические квоты были нарушены в большинстве районов опроса. В некоторых районах искажение пропорций наполнения выборки по отношению к квотному заданию достигали для отдельных категорий населения 2,5 раза, что фактически ставило под сомнение сам факт применения квотной выборки. Казалось, заказчик исследования имеет все основания для предъявления обоснованных претензий к исследователям.
Однако проведенная по поручению арбитражного суда экспертиза установила, что такие значительные искажения квот и, соответственно, явная нерепрезентативность полученной выборки по основным демографическим параметрам практически не привели к искажению данных исследования! Путем перевзешивания массива данных эксперты получили эффект репрезентативной по контролируемым параметрам выборки. Практически все проверенные экспертами частотные распределения данных показали статистически не значимые различия между результатами обработки фактического и перевзвешенного массивов. Де-факто это означает, что, несмотря на грубейшие нарушения технологии опроса и практическое игнорирование квотных заданий, исследователи предоставили заказчику те же самые данные, на которые он мог рассчитывать, если бы процедуры формирования выборки были полностью соблюдены и демографическая репрезентативность была обеспечена.
Как такое могло произойти? Ответ прост - использованные для контроля репрезентативности демографические параметры практически не имели (и это подтвердил корреляционный анализ) влияния на предметные переменные исследования - оценки населением социально- экономического положения и параметры его общественно-политической активности. К тому же размер выборки был весьма велик относительно генеральной совокупности (фактически исследование охватывало четверть взрослого населения муниципального округа), что в результате действия закона больших чисел привело к стабилизации наблюдаемых распределений задолго до того, как требуемое число респондентов было опрошено.
Практический вывод из этой поучительной истории состоит в том, что усилия и ресурсы следует направлять на обеспечение и контроль репрезентативности в отношении таких параметров выборки, которые, как предполагает исследователь, оказывают существенное влияние на предмет исследования. Это означает, что параметры для контроля репрезентативности должны выбираться специально для каждого исследовательского проекта соответственно его предметной специфике. Например, оценки социально-экономического положения всегда сильно связаны с реальным благосостоянием семьи респондента, его позициями на рынке труда и в бизнес-сфере. Соответственно, именно эти параметры целесообразно использовать для контроля репрезентативности. Другое дело, что получить объективные данные, характеризующие по ним генеральную совокупность, может быть непросто. Здесь нужен творческий подход и, возможно, компромисс. Например, уровень благосостояния можно проконтролировать по наличию автомобиля в семье респондента, ведь статистика зарегистрированных автомашин в регионе может быть доступна.
Интересно, что в исследовательских отчетах и публикациях практически всегда упоминаются именно репрезентативные выборки. Неужели нерепрезентативные выборки настолько редки? Конечно нет. Выборок, которые являются проблемными с точки зрения репрезентативности по тем или иным параметрам, в исследовательской практике встречается достаточно. Скорее их даже больше, чем выборок, репрезентативность которых может быть оценена не формально (по демографическим параметрам), а по существу. Однако их публичное упоминание в профессиональной социологической среде, к сожалению, табуировано. И никто из исследователей не готов признать, что репрезентативность его выборки по существенным для предметной области измерения параметрам проблематична либо не проверяема.
На самом деле обнаружение признаков нерепрезентативности выборки не является катастрофой. Во-первых, существующие технологии «ремонта» (перевзвешивания) выборки во многих случаях позволяют полностью исключить эффект нерепрезентативности относительно беспокоящего социолога или его клиента параметра. Суть метода перевзвешивания состоит в присваивании различным категориям наблюдений (в случае опроса - респондентов) определенных весовых коэффициентов , компенсирующих недостаточное или избыточное фактическое представительство данных категорий в выборке. В дальнейшем эти веса учитываются при проведении всех расчетных операций с массивом данных, что позволяет получать распределения, полностью соответствующие сбалансированному (соответствующему расчетным квотам) массиву данных. Современные статистические программы, такие как БРвв, позволяют производить расчеты с учетом весовых коэффициентов в автоматическом режиме, что делает эту процедуру достаточно легкой для исполнения.
Во-вторых, даже если получить «хорошую» репрезентативную выборку не получается, «умеренной» репрезентативности может оказаться достаточно для решения многих исследовательских задач. Напомним, что репрезентативность - это скорее мера соответствия, чем дихотомический маркер. И только отдельные исследовательские задачи - в основном связанные с точным прогнозированием определенных событий - требуют от выборок действительно высокой (статистически подтвержденной) репрезентативности.
Например, для того, чтобы прогнозировать рыночную долю нового продукта в маркетинговом исследовании требуется выборка, охватывающая и репрезентирующая потенциальных клиентов. Однако чаще всего маркетологи не имеют достаточных данных о том, кто на самом деле образует круг их клиентов, тем более - потенциальный. В этой ситуации проверить репрезентативность выборки вообще невозможно - ведь неизвестно, какие параметры она должна воспроизводить. Тем не менее многие маркетинговые задачи успешно решаются, так как для выявления клиентских предпочтений, реакции на рекламные материалы, анализа отзывов на новый продукт статистически репрезентативные выборки не нужны - достаточно обеспечить охват типичной клиентуры, которую легко найти прямо в магазинах. Нерепрезентативные выборки вполне подходят для решения поисковых задач, выявления сильно выраженных тенденций, анализа специфики отдельных категорий (представленных маленькими самостоятельными подвыборками), сравнения таких категорий между собой (двумерный анализ), анализа взаимосвязей между переменными и других задач, в которых точность полученных статистических распределений имеет второстепенное значение.
Репрезентативность выборки
Большинство социологических исследований носит не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование называется выборочным.
При построении социологической выборки используется множество специальных терминов, в том числе два важнейших – генеральная ивыборочная совокупность .
Совокупность, из которой отбираются варианты для совместного изучения, называется генеральной, а отобранная из генеральной совокупности часть ее членов носит название выборки ,или выборочной совокупности . Объем генеральной совокупности обозначается символом N , а объем выборочной совокупности – n .
Генеральной совокупностью считают все население или ту его часть, которую социолог намерен изучить, совокупность людей, обладающих одним или несколькими свойствами, подлежащими изучению. Часто генеральная совокупность (еще называемая популяцией) настолько крупная, что опрос каждого представителя чрезвычайно обременителен и дорогостоящ. Это те, на кого направлен теоретический интерес социолога (в том смысле, что узнать о каждом представителе генеральной совокупности ученый может только косвенно – на основе информации о выборочной совокупности).
Выборкой называется совокупность элементов объекта социологического исследования, подлежащая непосредственному изучению. Понятие выборки в статистике и социологии рассматривается в двух значениях:
– выборка (как результат действия) – представительная часть генеральной совокупности, в которой закон распределения признака соответствует закону распределения этого признака в генеральной совокупности;
– выборка (как способ или процесс действия) – способ отбора объектов генеральной совокупности в выборочную.
Выборка должна наилучшим образом репрезентировать объект исследования (генеральную совокупность).
Выборочная совокупность – уменьшенная модель генеральной совокупности. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает. В выборку, или выборочную совокупность, входят только те, кого социолог намеревается непосредственно опросить. Представим, что предметом его исследования, т. е. темой, выступает экономическая активность пенсионеров. Все пенсионеры – пожилые люди в возрасте старше 55 (женщины) и 60 (мужчины) лет – будут составлять генеральную совокупность. По специальным формулам социолог рассчитал, что ему достаточно опросить 2,5 тысячи пенсионеров. Это и станет его выборочной совокупностью.
Основное правило ее составления гласит: каждый элемент генеральной совокупности должен иметь одинаковые шансы попасть в выборку .Но как этого добиться? Прежде всего, надо узнать как можно больше свойств, или параметров, генеральной совокупности, например, разброс в возрасте, доходах, национальности, местах проживания респондентов. Разброс в возрасте респондентов называется вариацией ,конкретные величины возраста – значениями , а совокупность всех значений образует переменную .
Таким образом, переменная «возраст» имеет значения от 0 до 70 (средняя продолжительность жизни) и более лет. Значения группируются в интервалы: 0–5, 6–10, 11–15 лет и т. д. Их можно группировать иначе, все зависит от задач исследования. Интервалы значений переменной «возраст» в случае с пенсионерами начинаются с 55 и 60 лет.
Все население, целая нация или очень большая социальная группа редко выступают генеральной совокупностью. В большинстве эмпирических исследований социолога интересует частная проблема, например, рост числа разводов среди молодых семей в крупных городах или интерес к инвестиционной деятельности среди представителей среднего класса столичного города. Разводы и инвестиционная деятельность – это те темы, которые интересуют конкретного исследователя в данный период времени. Соответственно все люди, втянутые в этот процесс или участвующие в данном событии, будут называться группой интереса .Их могут быть тысячи или десятки тысяч человек. Они составляют исходную популяцию, или генеральную совокупность, из которой социолог строит выборочную совокупность и опрашивает ее.
Сущность выборочного метода заключается в том, чтобы по свойствам части (выборки) судить о численных характеристиках целого (генеральной совокупности), по отдельным группам элементов – об их общей совокупности, которая иногда мыслится как совокупность неограниченно большого объема. Основу выборочного метода составляет та внутренняя связь, которая существует в популяциях между единичным и общим, частью и целым.
Репрезентативной выборкой в социологии считается такая выборочная совокупность, основные характеристики которой полностью совпадают (представлены в той же пропорции или с той же частотой) с такими же характеристиками генеральной совокупности. Только для этого типа выборки результаты обследования части единиц (объектов) можно распространять на всю генеральную совокупность. Необходимое условие для построения репрезентативной выборки – наличие информации о генеральной совокупности, т. е. либо полный список единиц (субъектов) генеральной совокупности, либо информация о структуре по характеристикам, существенно влияющим на отношение к предмету исследования.
Под репрезентативностью в социологии понимают такие свойства выборки, которые позволяют ей выступать на момент опроса моделью, представителем генеральной совокупности. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой точную модель генеральной совокупности, которую она должна отражать (по значимым для исследования параметрам). В той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно применить ко всей совокупности.
Репрезентативным считается такое исследование, при котором отклонение в выборочной совокупности по контрольным признакам не превышает 5 %. При пилотажном опросе небольшой генеральной совокупности (например, в рамках факультета численностью до 100–250 человек) репрезентативным будет сплошное анкетирование. В масштабах вуза достаточно будет опросить 25 % от общего числа студентов.
Как только социолог определился с тем, кого он хочет опросить, он определил основу выборки .После чего решается вопрос о типе выборки.
Типами выборки называются основные разновидности статисти-ческой выборки: случайная (вероятностная) и неслучайная (невероятностная). Тип выборки говорит о том, как люди попадают в выборочную совокупность, объем выборки сообщает о том, какое их количество туда попало.
Перейдем к характеристике наиболее распространенных выборок.
В формировании выборочной совокупности важную роль играет определение ее объема и обеспечение репрезентативности.
«Если тип выборки говорит о том, как попадают люди в выборочную совокупность, то объём выборки сообщает о том, какое их количество попало сюда». То есть объем выборки - это количество единиц попавших в выборочную совокупность. И очень важно, чтобы выборка была репрезентативной, то есть не искажала представлений о генеральной совокупности в целом. «Требования репрезентативности выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности».
Одна из ключевых проблем, встающих, как правило, перед социологом, решающим: доверять полученным в ходе него данным или нет, это то, сколько же человек должно быть опрошено для того, чтобы получить действительно репрезентативную информацию. К сожалению, единой и четкой формулы, используя которую можно было бы рассчитать оптимальный объем выборочной совокупности, не существует в природе. И объясняется это весьма просто. Дело в том, что определение объема выборочной совокупности - это проблема не столько статистическая, сколько содержательная.
Иными словами, объем выборочной совокупности зависит от множества факторов, основные из них следующие:
- 1. затраты на сбор информации, включая временные;
- 2. стремление к определённой статистической достоверности результатов, которую надеется получить исследователь;
- 3. ценность и новизна информации, получаемой в результате опроса.
Объем выборки обусловлен степенью однородности или неоднородности, генеральной совокупности, количеством характеризующих ее признаков. Однородной считается совокупность, в которой контролируемый признак, например уровень грамотности, распределён равномерно, то есть не образует пустот и сгущений, тогда опросив лишь несколько человек, можно сделать вывод о том, что большинство людей грамотны. Чем более однородна генеральная совокупность, тем меньше объем выборки. Например, «допустим, мы осуществляем отбор из генеральной совокупности в 2000 человек, контролируя состав выборочной совокупности по признаку «пол»»: 70% мужчин и 30% женщин. Согласно теории вероятности, можно предположить, что примерно среди каждых десяти отбираемых респондентов встретятся три женщины. Если мы хотим опросить по крайней мерее 90 женщин, то исходя из вышеупомянутого соотношения, нам необходимо отобрать не менее 300 человек. А теперь предположим, что в генеральной совокупности 90% мужчин и 10% женщин. В этом случае, чтобы в выборочную совокупность попало 90 женщин, необходимо отобрать уже не менее 900 человек». Из примера видно, что объем выборки зависит от разброса признака (дисперсии), и его нужно вычислять по признаку, дисперсия значений которого наибольшая.
«Степень однородности социального объекта зависит, в сущности, от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый «элементарный» объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолированно, тем больше должен быть объем выборки».
В репрезентативной выборке все элементы генеральной совокупности представлены в той же пропорции. Но как бы тщательно не соблюдать этот принцип, случайные ошибки все же будут. Мы имеем возможность определять ошибку репрезентативности. Ошибкой репрезентативности, как правило, называют «расхождение между двумя совокупностями - генеральной, на которую направлен теоретический интерес социолога и представление о свойствах которой он хочет получить в конечном итоге, и выборочной, на которую направлен практический интерес социолога, которая выступает одновременно как объект обследования и средство получить информацию о генеральной совокупности». Важно учитывать, что при помощи выборочного метода никогда нельзя получить абсолютно точную оценку наблюдаемого признака, всегда существует вероятность ошибки, но, если вероятность ошибки мала, то она скорее всего не произойдет. В отечественной литературе наряду с термином «ошибка репрезентативности» встречается и другой - «ошибка выборки». Обычно они используются как синонимы, но понятие «ошибка выборки» количественно более точное, чем «ошибка репрезентативности». Ошибка выборки - это «отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности. На практике она определяется путём сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними».
Репрезентативность выборки определяется двумя компонентами: систематическими и случайными ошибками. Случайные ошибки связаны «со статистическими погрешностями (зависят от динамики исследуемых признаков) и непредвиденными нарушениями процедуры сбора информации (процедурные ошибки, допущенные при регистрации признаков)». Случайные ошибки уменьшаются с увеличением объема выборочной совокупности. Случайную ошибку можно измерить методами математической статистики, если при формировании выборочной совокупности соблюдался принцип случайности, обеспечивающийся строго определенными правилами, которые составляют метод формирования выборочной совокупности, и устранить.
На практике принцип случайности соблюсти очень сложно, а иногда просто невозможно, что приводит к появлению систематической ошибки, которые возникают «из-за неполной объективности выборки генеральной совокупности (недостаток информации о генеральной совокупности, отбор наиболее «удобных» для исследования элементов генеральной совокупности), а так же из-за несоответствия выборки целям и задачам исследования». Иногда такие ошибки называют ошибками смещения. Они возникают при различных телевизионных опросах, когда телеведущий предлагает телезрителям позвонить по определённым номерам телефонов, послать смс-сообщение и высказать своё мнение по какой-то проблеме. Естественно мы не можем утверждать что эти люди отражают мнение всего населения страны, и даже телеаудитории. Вероятнее всего в таких опросах участвуют более образованные и активные люди, чем вся генеральная совокупность, поэтому любой телевизионный опрос содержит в себе систематическое искажение и носит поверхностный характер.
Но систематические ошибки возникают и в ходе корректно организованного опроса. Например, на улице на вопросы интервьюера отвечают только те, кто никуда не спешит. Искажения можно избежать, если соблюдать принципы случайного отбора и опрашивать, к примеру, каждого десятого прохожего.
Причины возникновения систематических ошибок:
- 1. «в ходе исследования была не правильно составлена основа выборки (использовались устаревшие, неполные данные либо отсутствовала статистика по некоторым важным для формирования выборки признакам),
- 2. неудачно выбран способ отбора единиц наблюдения,
- 3. часть респондентов по разным причинам «выпала» из опроса (отсутствовала, отказалась отвечать) и так далее».
При помощи математических средств такие ошибки устранить невозможно, поэтому необходимо осуществить логический анализ причин появления систематических ошибок и разработать меры, которые смогли бы их устранить. «Величину ошибок смещения определить при помощи математических формул практически не возможно, поэтому они автоматически переходят на результаты и выводы исследования. Ошибки смещения бывают обычно следствием:
- - неверных исходных статистических данных о параметрах контрольных признаков генеральной совокупности;
- - слишком малого (статистически не значимого) объёма выборочной совокупности;
- - неверного применения способа отбора единиц анализа (например, отбор из неверно составленного списка, неудачный выбор места и времени проведения опроса)» .
Существуют определённые пределы ошибки выборки, которые зависят от цели исследования. В экономических и демографических прогнозах, например при переписи населения, требуется повышенная надёжность и точность. Для таких прогнозов существенные ошибки оборачиваются миллионными потерями материальных ресурсов и просчетами в прогнозах и планировании. Но чаще поводятся социологические исследования для уяснения общих тенденций, общей ориентировки в социальной сфере не требующие стопроцентной надёжности. Существует приблизительная оценка на надёжность результатов исследования: «повышенная надёжность допускает ошибку выборки до 3%. Обыкновенная - до 3-10%, приближенная - то 10 до 20%, ориентировочная - от 20 до 40%, а прикидочная - более 40%».
Таким образом, существует несколько способов, чтобы избежать ошибки:
- § каждый элемент генеральной совокупности должен иметь одинаковую вероятность попасть в выборочную совокупность;
- § генеральная совокупность должна быть желательно однородной;
- § необходимо иметь сведения о структуре генеральной совокупности и её характерные черты;
- § при составлении выборочной совокупности заранее учесть случайные и систематические ошибки.
Например, если опросив 380 человек в поселении, где общая численность платёжеспособного населения 10 тысяч человек, мы выявили что 36% опрошенных покупателей, предпочитают отечественную продукцию, то с 95-процентной степенью вероятности мы можем утверждать, что отечественную продукцию постоянно покупают 46±5% (то есть от 41 до 51%) жителей этого поселения.
Многие обстоятельства усложняют проблему расчёта выборки и нередко могут привести к тому, что формально-статистически репрезентативная выборка окажется качественно непредставительной».
Качество выборки оценивают по двум показателям: репрезентативность и надежность. О репрезентативности уже говорилось выше. А чтобы создать надежную выборку необходимо правильно построить ее основу. Для этого соблюдаются следующие требования:
- 1. Полнота выборки, которая требует наличия всех элементов генеральной совокупности в основе выборки. Если в выборку не включены многие единицы наблюдения, тем более, несущие в себе существенные особенности и характеристики объекта, то результаты исследования будут неполными и однобокими.
- 2. Отсутствие дублирования, которое подразумевает недопустимость повторного включения в выборку одной и той же единицы наблюдения (например, ученик перешел учиться в другую школу, его включили в новый список, не вычеркнув при этом из старого, таким образом, он дважды попал в выборку).
- 3. Точность информации выборки, предполагающая исключение несуществующих единиц наблюдения из основы выборки. Например, в избирательных списках, которые готовятся для очередных выборов депутатов различного уровня, нередко остаются умершие люди или жильцы снесенных домов.
- 4. Адекватность, которая означает, что основа составленной выборки должна соотноситься с решением поставленных в исследовании задач. Например, полный список всех учащихся школы -- хорошая основа для того, чтобы сформировать выборку при изучении проблемы общей успеваемости. Но если нас интересует отношение старшеклассников к основным учебным дисциплинам, то этот список может быть использован только для формирования новой основы выборки -- списка старшеклассников.
- 5. Удобство работы с основой выборки, при котором необходимо четко пронумеровать все элементы, которые в нее входят, а составленные списки централизованно хранить.
«Существует два основных подхода к обоснованию репрезентативности выборки:
- 1. При статистическом подходе репрезентативность обеспечивается специальными вероятностными методами извлечения выборки. Для обобщения результатов исследования на генеральную совокупность применяются строгие индуктивные процедуры статистического вывода, оценивается ошибка выборки с заданной вероятностью.
- 2. Внестатистическое обоснование репрезентативности предполагает теоретическое доказательство того, что выборка достаточно хорошо представляет генеральную совокупность. При использовании этого подхода статистическое оценивание ошибок выборки не производится».
На первый взгляд, кажется, что обеспечить репрезентативность выборки на практике просто невозможно, но на самом деле всё зависит от программных целей и задач исследования.
Если мы проводим обследование большой общественной значимости, по завершению которого нужно будет сделать выводы обо всей генеральной совокупности, то необходимо чётко следовать всем требования репрезентативной выборочной процедуры, так как ошибки в таких исследованиях недопустимы.
Если перед нами стоят более скромные задачи и уровень надежности выводов можно смело понизить, то необходимо следовать всем требованиям по качественному представительству выборочной совокупности. Если мы решим подчёркивать статистическую надёжность данных, то введём в заблуждение тех людей, кто привык верить математическим расчётам. Нельзя забывать, что та информация, которую мы получаем путём опросов и других способов, лишь условно переводится в количественные показатели. И не редкость когда количественные показатели только приблизительно отражают существо социальных процессов. «Поэтому усилия, направленные на строгость статистического обоснования результатов, приобретают смысл только при условии серьёзного качественного анализа проблемы, содержательного её изучения».
Необходимо помнить, что социолог должен сосредотачивать своё внимание именно на существе социальных проблем, привлекать к работе других специалистов, практиков и теоретиков, внимательно изучать литературу в области экономики, психологии, социологии о предмете исследования. И для решения статистических задач, по поводу типа и объема выборки, он сначала должен чётко сформулировать конкретные вопросы, которые необходимо решить, а уже потом обращаться к соответствующим расчётам различных статистик.