Выборочный метод в социологии - Методичка

Настоящее методическое пособие является результатом серии семинаров по теме «Выборочное исследование в социологии», проведенной Социологическим клубом «Город» Государственного университета - Высшей Школы Экономики. Цель работы - составить общее представление о выборочном методе и о возможностях его применения в социологии.Множество элементов, составляющих объект исследования называют генеральной совокупностью (ГС). Суть выборочного метода заключена в том, что обследованию подвергается только часть элементов ГС, которая называется выборочной совокупностью (ВС). Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования [6, 16]. Широта области применения выборочного метода объясняется тем, что небольшой (по сравнению с ГС) объем выборки позволяет использовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (например, видео-и аудиоаппаратуры). Если выборка проходит в несколько этапов (многоступенчатая выборка), то единицы отбора и единицы наблюдения могут не совпадать.Выборка называется собственно случайной, если при извлечении выборки объема n все возможные комбинации из n элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема N, имеют равную вероятность быть извлеченными [16] Каждый элемент генеральной совокупности заносится на бумажку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае выпавшие номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в барабан, перемешиваются и не глядя вытаскиваются. Эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются) [1, 101]. Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. От оценки необходимо потребовать следующие свойства: состоятельность - оценка называется состоятельное, если при увеличении числа опытов оценка сходится по вероятности с искомым параметром, несмещенность - оценка называется несмещенной, если выполнялось условиеКорректировка применяется для повышения точности выборки при существующей методике отбора в выборочную совокупность. Необходимо отметить, что исследователю важно не столько, чтобы средняя всех выборочных показателей была равна генеральному показателю (т.е. была несмещенной), сколько, чтобы стандартная ошибка (дисперсия) всех возможных выборок была наименьшей, т.е., чтобы риск ошибиться в отдельной выборке был как можно меньше [6, 35]. Следующий пример продемонстрирует возможность применения корректировки результатов выборки. Допустим, что в нашу выборку, проведенную случайным методом, попали респонденты B,C,J. Средний доход в этом случае (равный 3433) оказывается намного выше аналогичного показателя в генеральной совокупности (2675).Итак, рассмотрев вкратце один из методов корректировки, можно перейти непосредственно к рассмотрению типов (модификаций) собственно случайного отбора. Использование различных типов случайного отбора позволяет несколько сгладить некоторые из вышеупомянутых трудностей, возникающих при проведении собственно случайного отбора. Так при случайном отборе ошибка выборки контролируется только за счет изменения объема выборки. В рассматриваемых же нами типах случайного отбора эффективность выборки можно повысить за счет моделирования выборки без увеличения ее объема. Это означает, что по некоторым параметрам составляется модель генеральной совокупности для того, чтобы уже на стадии, предшествующей стадии случайного отбора, повысить соответствие этих параметров в выборке и генеральной совокупности.Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки. Как следствие, при определении объема выборки так же используются те же формулы, что и при случайной выборке. Из всех респондентов проведем механическую выборку путем отбора каждого четвертого респондента, начиная с первого. Если посчитать стандартное отклонение для этих четырех выборок и для всех возможных выборок при случайном отборе, то механическая выборка окажется точнее (510 против 786).При проведении стратифицированного отбора, генеральная совокупность сначала разбивается на группы (страты) по какому-либо признаку. Стратифицированная выборка может быть пропорциональной объему группы (в этом случае каждая страта имеет одинаковую долю в выборке) или непропорциональной (в этом случае доля страты в выборке зависит от доли этой страты в генеральной совокупности); также она может проводиться пропорционально колебанию признака в группах. Если же мы отберем такой же процент мужчин и женщин, как в генеральной совокупности (например, 49% мужчин и 51% женщин), то это будет непропорциональный отбор. А если мы знаем, что рассматриваемый нами признак (например, количество выкуриваемых за день сигарет), среди мужчин колеблется несильно, т.е. среди мужчин достаточно мало совсем не курящих и злостных курильщ

Содержание

Введение

1. Суть выборочного метода и его роль в социологии

2. Случайные (вероятностные) методы отбора

2.1 Собственно случайная выборка

2.2 Корректировка выборочных показателей

3. Выборочные методы с внедрением элемента неслучайности

3.1 Механическая выборка

3.2 Стратифицированная (районированная) выборка

3.3 Гнездовая (серийная) выборка

4. Неслучайные (невероятностные) методы отбора

4.1 Почему применяют неслучайный отбор

4.2 Классификация методов неслучайного отбора

Литература

Настоящее методическое пособие является результатом серии семинаров по теме «Выборочное исследование в социологии», проведенной Социологическим клубом «Город» Государственного университета - Высшей Школы Экономики.

Цель работы - составить общее представление о выборочном методе и о возможностях его применения в социологии. Работа содержит классификацию типов случайной и неслучайной выборки, описание каждого метода, их преимущества и недостатки. Для каждого типа случайной выборки приведены формулы расчета ошибки репрезентативности (выборочного среднего) и объема выборки.

Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятности и математической статистики.

Авторы выражают огромную благодарность Ю. Н. Толстовой и А.О. Крыштановскому, за помощь в проведении и организации семинаров, подборе материала и постоянные консультации.