Районированная и стратифицированная выборки

Если генеральная совокупность велика, а такое в эмпиричес­ком исследовании случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные час­ти, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Такую раздробленную на части выборку правильнее всего было бы на­зывать расслоенной. Однако в русском языке подобный термин не утвердился, видимо, как не соответствующий нормам правиль­ного произношения.

Поскольку в отечественной социологии очень много иностран­ных слов — и это правильно с точки зрения унификации научной терминологии, приведения ее к международным стандартам, — то слову «расслоенная» попытались найти эквивалент. В числе пре­тендентов оказались две наилучшие кандидатуры, а именно тер­мины «районированная» и «стратифицированная».

В русском языке первое слово явно тяготеет к географическо­му языковому ареалу и обозначает территориальную зону. По­скольку генеральную совокупность, особенно очень большую, например население всей страны, можно разбивать в том числе и по региональному признаку, в отечественной литературе утвердил­ся термин «районированная выборка». Но наряду с тем генераль­ную совокупность можно расслаивать и по стратам (полу, возрас­ту, доходам и т.д.), получая в качестве критерия уже не географи­ческий район, а социальную группу.

В итоге сложилась практика различения двух разновиднос­тей расслоенной выборки. Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицирован­ной, если по экономико-географическим районам, то —райони­рованной.

В литературе (да и в маркетинговой практике) два термина — районированная и стратифицированная выборки — нередко счи- таются эквивалентными. Происходит это потому, что в основе той и другой лежит одна и та же процедура расслоения, а расслаивать в социологии можно двояко: либо по социальным группам (тогда речь идет о социальной структуре и стратификации как ее част-ном виде), либо по географическим районам. Когда объединяют оба понятия в одно, как правило, дают обобщающее определение подобной выборки, например, такое:

Районированная выборка — вид выборки, при котором отбору предшествует процедура районирования (расслоения, стратифика­ции), т.е. разделения исходной совокупности на статистически или качественно однородные подсовокупности, называемые слоями,

стратами или типичными группами. Отбор единиц, который мо­жет носить как случайный, так и направленный характер, произ­водится независимо из каждого слоя, поэтому районированная выборка равносильна ряду выборок, извлеченных из меньших со­вокупностей-страт¹⁵.

В этом определении исходное понятие «районированная выбор­ка» без ущерба для дела можно заменить на «стратифицирован­ную выборку». Таким образом, одинаково правильно будет как разделять одну выборку на две самостоятельные разновидности, районированную и стратифицированную, так и подавать их как единое целое. За единство двух приемов выступает практика со­циологических исследований. Оказывается, в крупномасштабных проектах социологи начинают с районированной выборки, а за­тем переходят на стратифицированную. Так, например, в обсле­дованиях Центра «Социо-Экспресс» Института социологии РАН в основе построения районированной 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. Внутри отобранных городов респондентов отбирают случайным методом. Репрезентативность контролируется по региональным пропорци­ям численности населения, пропорциям между городским и сель­ским населением, пропорциям между населением указанных ти­пов населенных пунктов¹⁶.

В международной практике не используется русское слово «район» как географическая зона (ареал, регион, часть террито­рии), поэтому здесь не встретишь и термина «районированная выборка». Вместо него употребляют термин «стратифицированная выборка», подразумевая, что, разбивая единое целое на части, не обязательно точно указывать, что они собой представляют — груп­пы или районы.

В таком случае стратифицированная выборка (stratified sampling) — вероятностная выборка, обеспечивающая равномерное представи­тельство в выборочной совокупности различных частей, типов, групп и слоев населения.

В английском языке слово «стратификация» мало чем отлича­ется от слов «расслоение», «разделение», «разбиение». Это социо­логи придали стратификации социальный смысл, а в геологии, 104

откуда мы позаимствовали термин, стратификация означает вер­тикальное расслоение земли на однородные пласты. Ни классов, ни доходов, ни социальных групп здесь нет.

Надо учитывать и другой нюанс. Дело в том, что в зарубежных словарях, прежде всего американских и главным образом ведущих, все, что связано с территориальным признаком, в том числе и рас­слоение по районам, относится к квотной выборке. К примеру, в знаменитом Оксфордском словаре социологии на термин «stratified sampling» стоит отсылка: см. sampling. Открываем с. 576—577 и чи­таем о том, что в случае стратифицированной вероятностной {random) выборки речь идет о разбиении совокупности на подгруп­пы, т.е. страты, например мужчин и женщин, а о районированной выборке в нашем понимании не говорится ни слова. Близкий к районам термин «local areas» употребляется Гордоном Маршаллом (а он считается знатоком в этом деле) только в связи: 1) с первой стадией многоступенчатого отбора, 2) с квотной выборкой¹⁷.

Возвращаясь от лингвистических тонкостей к методическим, подчеркнем вот еще что: отбор единиц, который может носить как случайный, так и направленный характер, производится незави­симо из каждого слоя или района, поэтому районированно-стра-тифицированная выборка (если можно так выразиться) равносиль­на ряду выборок, извлеченных из меньших совокупностей-страт (районов).

Стратифицированная случайная выборка (в узком значении) основана на выборке по каждой страте отдельно. Это повышает точность результатов либо уменьшает время, силы и стоимость исследования, допуская меньшие размеры выборки при заданном уровне точности. Например, известно, что бедность наиболее ча­сто встречается среди пожилых, безработных и в монородительс­ких семьях. Исследуя проблемы бедности, можно с равным успе­хом выбрать в качестве объекта любую из трех страт. В отобран­ных районах или стратах выбор единиц обследования проводится по вероятностному методу.

Основная цель всякого расслоения — повышение точности вы­борочных оценок. Слои выделяются таким образом, чтобы дис­персия изучаемых переменных внутри слоев была значительно меньше, чем между ними. При расслоении вариация между сло­ями не входит в среднюю ошибку выборки, а компенсируется са­мой процедурой выделения слоев. Поэтому расслоение позволяет⁵ добиться более высокой степени точности оценок по сравнению

с простым случайным отбором. Если каждый слой представляет собой статистически однородную группу, то для любого из них даже выборка малого объема позволит получить достаточно точ­ные оценки, которые, будучи объединены, дадут хорошую оцен­ку для всей совокупности.

Различают стратификацию одномерную и многомерную в за­висимости от того, один или несколько признаков положены в основу разделения совокупности. Эти признаки должны иметь тесную связь с изучаемыми переменными, от их выбора в высо­кой степени зависит эффективность расслоения.

2.4.4. Гнездовая выборка

Противоположность районированной и стратифицированной выборке составляет гнездовая выборка.

Гнездовая выборка — вид выборки, при котором отбираемые объекты представляют собой группы или гнезда (кластеры) более мелких единиц. Гнездом называют единицу отбора высшей ступе­ни, состоящую из более мелких единиц низшей ступени. В выборку могут быть включены как все единицы низшего уровня, так и их часть. Число единиц, образующих гнездо, называют его размером.

В качестве гнезд выступают населенные пункты, районы, дома, подъезды, предприятия, цехи, бригады.

Гнездовой отбор обладает большими организационными пре­имуществами — проще осуществлять отбор и обследование не­скольких компактных групп, чем десятков или сотен отдельных единиц. Технические преимущества гнездового отбора особенно ощутимы при построении территориальной выборки. Отбор не­большого числа территориальных сегментов (населенных пунктов, районов, жилых кварталов и т.п.), затем выборочный или сплош­ной опрос проживающего в них населения существенно уменьша­ют стоимость исследования и сроки проведения.

Процедурно такой метод применить легче, чем вероятностный либо районированный. Проблемы, которые возникают здесь, свя­заны с определением величины гнезда, количеством гнезд, ко­торые надо обследовать, их размещением в генеральной совокуп­ности.

Основные рекомендации при выборе гнезд сводятся к тому, чтобы различия между гнездами были бы по возможности более неоднородными. Это правило прямо противоположно основному принципу расслоения, в соответствии с которым выигрыш в точ­ности тем больше, чем более однородными будут выделенные

слои. Другая рекомендация касается выбора размера гнезд: боль­шое число малых гнезд предпочтительнее малого числа крупных¹⁸.

Пример стратифицированной выборки. Первое исследование по уровню жизни населения проведено в конце 60-х гг. XX в. груп­пой исследователей (под рук. Н.М.Римашевской) из Центрально­го экономико-математического института АН СССР в городе Та­ганроге¹⁹. Проект назван Таганрог-1. Исследование в конце 70-х гг. названо Таганрог-2, а в 1988-1989 гг. названо Таганрог-3. Это го­род на юге России с населением около 300 тыс. человек. Семья — это группа лиц, живущих вместе на одной жилой площади, веду­щих совместное хозяйство и находящихся в отношениях родства, брака или опекунства. В 1989 г. в Таганроге около 10% населения имели душевые доходы ниже 75 руб., т.е. были бедными. Основой выборки служили данные о структуре жилого фонда и числе про­живающих. На первом этапе город поделен на районы, на втором вычислялись доли разных типов жилья с разным уровнем его оп­латы и коммунальными удобствами. На третьем этапе жилой фонд делился по числу квартир в домах. Для каждой страты — района, типа застройки, размера жилья — заводился лист с адресами и чис­лом квартир. Так планировалась выборка и организовывался отбор домохозяйств в Таганроге-2. Использовалась трехуровневая проце­дура территориального стратифицированного отбора.

Пример районированной выборки. Эмпирической основой рабо­ты «Динамика социальной структуры красноярского региона» явились социологические исследования, проведенные сотрудни­ками Красноярского государственного университета под руковод­ством проф. В.Г.Немировского: 1) опрос 1488 жителей Краснояр­ского края в мае 1991 г.; 2) опрос 1240 жителей края в июне 1992 г.; 3) опрос 1050 жителей края в мае 1995 г.; 4) опрос 1820 жителей края в апреле 1998 г.; 5) опрос 1460 жителей края в январе 1999 г. Каждое исследование проводилось по общекраевой выборке ме­тодом формализованного интервью. Использовалась многоступен­чатая, районированная выборка, сформированная в соответствии с половозрастной структурой населения края. В процессе постро­ения выборки на первой ступени генеральная совокупность дели­лась на ряд слоев в зависимости от места жительства респонден­та: в городской (в крае 27 городов) и сельской местности (послед­няя подразделяется на 41 административный район); размера населенного пункта: жители крупного города (Красноярск), сред-

него города, малого города, сельскохозяйственных районов, рай­онов с преобладанием лесной промышленности. Затем осуществ­лялся типологический отбор районов и городов в каждом из выделенных слоев. На второй ступени отбора проводилось райо­нирование уже внутри населенных пунктов или сельских районов. Так, в городах выделялись административные, промышленные, «спальные» районы, места индивидуальной застройки. В сельской местности признаком расслоения служил размер населенного пун­кта — райцентр, село, деревня. В следующей ступени проводился квотный отбор. В рамках конкретной территориальной зоны ан­кетер должен был опросить определенное число лиц с заданными социально-демократическими характеристиками²⁰.

При гнездовой выборке (которую иногда называют также клас­терной²¹) определяются группы или гнезда элементов и составля­ются их списки. Затем из этого списка единиц выборки проекти­руется выборка. Потом только для этих единиц идентифицируются и отбираются элементы. Возьмем, например, составление опрос­ного списка на 1000 человек (размер выборки) для изучения об­щественного мнения населения города. Поскольку мы не распо­лагаем списком всех жителей города, мы могли бы начать с полу­чения карты города, чтобы определить все его кварталы и составить их список. Этот список кварталов становится остовом выборки, из которого случайным образом или систематически проводится выборка кварталов. Затем будет спроектирована вы­борка жилых домов из каждого квартала. Затем будет установле­на связь с семьями, проживающими в отобранных домах, и в каж­дой семье кто-то будет проинтервьюирован для опросного листа. Предположим, что имеется 500 кварталов и из них случайным образом отобрано 25. В этих 25 кварталах идентифицированы 4000 семей. Связь будет установлена с четвертью этих семей, потому что требуется выборка из 1000 индивидов. Эти 1000 семей будут отобраны случайным или систематическим образом.

Пример гнездовой выборки. Исследование Т. Б. Бердниковой и МАЛямина «Социальные последствия трансформации собствен­ности»²², проведенное в 1999 г., охватывало 500 респондентов в Белгородском, Губкинском, Корочанском и Ровеньском районах Белгородской области. Отбор респондентов осуществлялся мето­дом гнездовой двухступенчатой выборки. В качестве гнезд (клас-

теров) или групп выделялись районы Белгородской области. На первом этапе проведен отбор гнезд в соответствии с требования­ми минимальных различий между ними и максимальной неодно­родности составляющих их единиц. В рамках самих гнезд отбор респондентов осуществлялся по методу многоступенчатой квот­ной выборки, репрезентативной по отношению к социально-демографической структуре работников предприятий различных форм собственности. Квотными признаками выступали: пол, воз­раст, место проживания. Опрос руководителей проводился по той же методике, но квотными признаками выборки в данном случае были: пол, возраст, образование, стаж работы. Отбор респонден­тов для экспертного опроса проводился по методу случайной вы­борки по следующим критериям: род деятельности, наличие спе­циального опыта, участие в приватизации и акционировании.

Пример кластерной выборки. В исследовании, проведенном B.C. Журавлевым²³ в 1999 г. в школах и училищах Екатеринбур­га была использована многоступенчатая выборка с применением на первой ступени кластерной выборки. Были отобраны учебные заведения Екатеринбурга, находящиеся в «опасных» районах в не­посредственной близости от вокзалов, парков и лесопарков и т.д. Опрашивались учащиеся профессионального училища, школ и гимназии города. Внутри кластеров отбор стратифицировался. В каждом кластере опрашивалось по 100 респондентов. Генераль­ная совокупность насчитывает 80 тыс. человек. Объем выбороч­ной совокупности составил 500 человек, что достаточно для по­лучения репрезентативных данных, учитывая однородность гене­ральной совокупности и небольшой вариационный размах.

2.5. Методы невероятностной (неслучайной) выборки

Неслучайная (невероятностная) выборка — это способ отбора единиц, при котором мы не можем заранее рассчитать вероятность попадания каждого элемента в состав выборочной совокупности, что, разумеется, не дает возможности рассчитать, насколько пра­вильна (репрезентативна) выборка. По этой причине предпочте­ние обычно отдается вероятностной выборке, хотя иногда по ус­ловиям исследования оказывается единственно возможным про­вести неслучайную выборку.

Таким образом, можно заранее сказать, что по содержательным критериям невероятностная (она же целевая и целенаправленная) выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недо­статки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно пре­восходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и пре­имущества — более глубокое, качественное и всестороннее рас­крытие предмета по сравнению с вероятностной.

Известны следующие разновидности неслучайной выборки: квотная выбор­ка, метод снежного кома, метод основного массива, метод стихийного отбора.

Несомненно, принцип отбора единиц в неслучайной выборке отличается от традиционного. Рассмотрим, чем именно.

Как и для вероятностного способа отбора, основная цель не­случайного отбора состоит в получении совокупности, репрезен­тирующей изучаемый объект. Однако в отличие от вероятностной выборки статистические выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать не совсем правомерно. Эти выводы могут с большей или меньшей степенью вероятности распространяться лишь на генеральную совокупность (которая не всегда совпадает с объектом исследования).

Выделяют два основных вида неслучайного отбора:

♦ направленный отбор (другие названия — целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению);

♦ стихийный.

Направленный отбор характеризуется выбором единиц по ка­кому-либо заранее определенному принципу. Наиболее распрос­траненными формами направленного отбора считаются: выбор типичных объектов (методов типичных представителей), метод «снежного кома» и выбор квотами.

Метод типичных представителей часто оказывается удобным на высших ступенях отбора, когда необходимо ограничиться небольшим количеством объектов. Отбор типичных объектов может в достаточ­ной мере обеспечить репрезентативность полученных данных только в том случае, если приняты меры по обоснованию выбора объектов. Для этого необходимо иметь дополнительную информацию по ряду признаков, которые могут рассматриваться в качестве контрольных.

Метод «снежного кома» (snowball sampling) — разновидность целе­направленного выбора, при котором предполагается, что отбор допол­нительных (последующих) респондентов производится после ссылки на них первоначально отобранных. Такая процедура используется при изучении особенных, редких, неслучайных совокупностей.

Этот метод обычно применяется для отбора экспертов и ред­ко встречающихся групп респондентов (так называемых редких элементов) — например потребителей, обладающих очень высо­кими доходами, или представителей элитных групп. По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определенным сочета­нием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включен­ных в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент ука­зывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (и даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера), и выборка с каждым шагом разрастается, подобно снежному кому.

Метод стихийного отбора только внешне похож на случайный отбор, поскольку социолог, приблизительно зная, кого ему надо оп­росить, идет на улицу или останавливается у станции метро, опраши­вая всех, кого удастся или кто похож на представителей генеральной совокупности, например людей в возрасте от 30 до 40 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не приме­няется, и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно. Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возмож­ность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор мо­жет принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие в так называемом интерак­тивном опросе, ставшем особенно модным у нас с конца 1990-х гг.

Стихийные выборки формируются произвольно и часто неза­висимо от самого исследователя. Примерами стихийного отбора могут служить опросы с помощью средств массовой информации, выборка «первого встречного», опросы покупателей в залах супер­маркетов, пассажиров на остановках и в общественном транспорте

и т.д. Одна из особенностей стихийной выборки состоит в том, что мы зачастую не можем заранее предсказать ее размеров (как, например, при опросах с помощью СМИ — достаточно вспомнить опросы интерактивного телевидения). Главный недостаток сти­хийных выборок состоит в том, что для них часто невозможно уточнить, какую генеральную совокупность они представляют.

К стихийному отбору тесно примыкает метод основного мас­сива. Метод основного массива представляет опрос 60—70% гене­ральной совокупности. Процедура его крайне проста: из жителей данного района или работников предприятия опрашивается про­стое большинство. В результате средние генеральной и выбороч­ной совокупностей сближаются, а выборочная совокупность со­ставляет преимущественную часть генеральной и перекрывает возможное смещение. К подобному методу в прошлом часто при­бегали заводские социологи, не искушенные в математических процедурах составления сложной выборки, зато располагающие материальными и временными ресурсами для опросов.

Кроме того, к невероятностным методам отбора относятся также:

♦ отбор на основе принципа удобства;

♦ отбор на основе суждений.

Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключа­ется в том, что формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций исследователя образом, например с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиции доступности респондентов. Формирование выборки на основе суждений осно­вано на использовании мнений квалифицированных специалис­тов, экспертов относительно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы.

Квотная выборка

Квотная выборка — микромодель объекта социологического исследования, формируемая на основе статистических сведений (параметров квот) преимущественно о социально-демографи­ческих характеристиках элементов генеральной совокупности. Нужные данные обычно берут из статистических справочников.

Квотный метод выборки предполагает предварительное нали­чие статистических сведений по ряду существенных либо корре­лирующих с ними характеристик генеральной совокупности. Од­нако эти сведения не используются для определения объема вы­борки, так как в последующем отбор респондентов осуществляется не случайно, а целенаправленно, при помощи интервьюеров.

Принцип квотной выборки, или же принцип отбора единиц на­блюдения по методу квот, восходит к представлению о подобии объектов в случае пропорциональности их структурных элемен­тов. Этот метод основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Анкетер получает задание опросить некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии. Удельный вес квоты в выборочной со­вокупности должен соответствовать ее удельному весу в генераль­ной совокупности.

Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования (стратифицирования) и применения вероятностных процедур. Социолог разыскивает респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе и беседует с ним.

Приведем пример расчета выборки по таким параметрам кво­ты, как пол и возраст, в реальном социологическом исследовании. Обосновывая репрезентативность выборки при опросе избирате­лей в ходе избирательной кампании по выборам депутатов Город­ской думы Нижнего Новгорода, мы опирались на данные Облком-стата о половозрастной структуре населения районов города. Так, половозрастная структура населения Советского района выгляде­ла следующим образом (табл. 2.2):

Половозрастная структура населения Советского района

Таблица 2.2

	Всего	Мужчины	Женщины	Мужчины, %	Женщины, %
Все население				45, 1	54, 9
В том числе по возрастам:
до 1 года				51, 4	48, 6
1 —6 лет				51, 1	48, 9
7 —9 лет				50, 6	49, 4
10-15лет				51, 0	49, 0
16-19лет				49, 8	50, 2
20 — 24 года				50, 3	49, 7
25-29 лет				55, 0	45, 0
30 — 34 года				48, 5	51, 5
35 —39 лет				47, 3	52, 7
40 — 44 года				46, 8	53, 2
45 —49 лет				45, 7	54, 3
50 — 54 года				44, 3	55, 7
55-59 лет				42, 0	58, 0
60 —69 лет				39, 0	61, 0
70 лет и старше				20, 8	79, 2

Учитывая, что в состав выборки должны были войти избирате­ли, т.е. лица в возрасте не моложе 18 лет, мы взяли в качестве ос­новы выборки ту часть таблицы, где представлено половозрастное распределение населения от 20 лет (разделить предыдущую стро­ку, выделив из нее лиц 18—19 лет, не представлялось возможным). В итоге распределение половозрастной структуры выборки по числу респондентов в каждой из 20 выбранных половозрастных групп (две по полу и 10 по возрасту) выглядело следующим образом (табл. 2.3):

Таблица 2.3

Половозрастная структура выборочной совокупности

 

 

	Генеральная совокупность	Выборочная совокупность
число	доля(в%)	число
Всего	муж.	жен.	муж.	жен.	всего	муж.	жен.	всего
Основавыборки				43, 4	56, 6	100, 00
Возраст (лет)
20-24				50, 3	49, 7	9, 30
25-29				55, 0	45, 0	9, 22
30-34	12 093			48, 5	51, 5	9, 41
35-39				47, 3	52, 7	11, 17
40-44				46, 8	53, 2	10, 98
45-49				45, 7	54, 3	9, 94
50-54				44, 3	55, 7	5, 66
55-59				42, 0	58, 0	9, 32
60-69	17 503		10 675	39, 0	61, 0	13, 62
70 и старше				20, 8	79, 2	11, 38

Численность каждой из половозрастных групп в трех последних столбцах таблицы пропорциональна²⁴ численности каждой из со­ответствующих групп в генеральной совокупности.

Степень репрезентативности квотной выборки повышается прямо пропорционально степени устойчивости значений тех ха­рактеристик, по которым задаются квоты, поэтому признаки, из­меняющие свои значения слишком быстро, здесь стараются не применять. Иногда у исследователей возникает соблазн увеличить число контролируемых квотных параметров в надежде, что это повысит степень достоверности получаемых результатов. Однако на практике это ведет к нарастанию систематической ошибки и затрудняет работу интервьюера.

Квотная выборка — почти обязательный момент в проведении научного эксперимента, если он практикуется в социальных на-

уках. Что касается опросов общественного мнения, здесь квотная выборка применяется наряду с вероятностными выборками, по-рой для взаимного контроля представительности результатов оп-роса. Метод квот удобен также для построения выборки в случае небольшой генеральной совокупности либо в случае сильной «ско­шенности» распределения в ней элементов наблюдения.

Пример квотной выборки. В проведенном Е.Л. Могильчак в 2000 г. ис-следовании экономических диспозиций студентов 1-4-го курса экономичес-кого факультета Уральского государственного университета и финансового факультета Уральского государственного экономического университета по Екатеринбурга объем квотной выборки составил 380 человек (по 190 сту-дентов от каждого вуза), критериями выступили три признака: пол, курс, успеваемость. Выборка формировалась на каждом факультете в отдельно-сти, ошибка по квотным признакам не превышала 3%. Респондентам пред-лагалось выразить свое согласие с каждым из десяти суждений, отражаю-щих отношение к собственности по пятичленной шкале, включающей зна­чения от «полностью согласен» до «совершенно не согласен» Дифференциация осуществлялась на основании следующих критериев: ха-рактер санкций, характер объекта собственности, характер субъекта соб-ственности, характер прав собственника²⁵.

Квотная выборка у прикладных социологов вошла сегодня в моду, но не от хорошей жизни. По научным критериям она ни-когда не выровняется с классической выборкой, т.е. случайной! которая считается эталоном. Точность результатов по квотном выборке определить нельзя.

Правда, на практике случайный отбор встречается редко, ибо для него обязательно нужен список единиц генеральной совокуп-ности. Если его нет или есть, но такого качества, что для науч-ных целей его лучше не использовать, то и говорить о случайной выборке нельзя.

Многоступенчатая выборка

Отметим, что в реальной практике чаще всего применяется многоступенчатая выборка, построенная с применением проя цедуры поэтапного отбора объектов опроса. При этом совокупч ность объектов, отобранных на предыдущем этапе (ступени)

становится исходной для отбора на следующем. Соответствен­но различают единицы отбора первой ступени (первичные еди­ницы), единицы отбора второй ступени (вторичные единицы) и т.д. Объекты самой нижней ступени, с которых ведется не­посредственный сбор информации, называются единицами на­блюдения.

Приведем пример многоступенчатой выборки, которую мы рассчитывали в ходе одного из маркетинговых омнибусных²⁶ ис­следований, проводившихся при нашем участии в ряде крупных регионов России в 1995 г. одним из столичных маркетинговых центров. Для Нижнего Новгорода объем выборки был задан в 900 человек. В качестве единиц отбора первой ступени были определены три городских района из восьми с объемом выборки 300 респондентов по каждому. Здесь, как и на следующей ступе­ни, был использован метод типичных представителей. Определив среднюю численность населения одного района, мы остановили свой выбор на трех районах — Канавинском, Советском и Ниже­городском, численность населения которых в наименьшей степе­ни отклонялась от этого среднего значения. За основу выборки на второй ступени были взяты списки избирателей (большинство из которых выступают самостоятельными экономическими агента­ми рынка в качестве покупателей). Здесь в качестве единиц отбо­ра второй ступени были определены по три избирательных учас­тка. Также были рассчитаны средние размеры каждого из участ­ков и отобраны те из них, где численность избирателей в наименьшей степени отклонялась от средней. На третьей ступе­ни за основу выборки принимался список избирателей каждого участка. Было определено, что на каждом участке предстоит оп­росить по 100 человек (я₍.= 100). На этом последнем этапе для окончательного отбора единиц наблюдения применялся метод си­стематической выборки. Определив шаг выборки, мы получили списки респондентов с домашними адресами. Поскольку во всех районах имелись электронные версии списков избирателей, вся процедура заняла менее одного дня.

Отметим, что и в приведенном выше примере опроса изби­рателей в ходе избирательной кампании фактически использо-

валась многоступенчатая выборка. На первой ступени была про­изведена квотная выборка по параметрам пола и возраста, а на втором рассчитана территориальная квота — по параметрам чис­ленности каждого избирательного округа. Затем была опять просчитана половозрастная квота для каждой из первичных единиц отбора (округов). Кроме того, была задана половозраст­ная квота для каждого из тридцати анкетеров по отдельным

участкам опроса.

К многоступенчатому отбору прибегают в тех случаях, когда генеральная совокупность имеет настолько большой объем, что простой случайный или систематический отбор элементов привел бы к чрезмерному распылению выборки по всей территории. По­просту говоря, такой метод применяют в тех случаях, когда изу­чают достаточно большие группы людей или крупные общности, скажем регион или город.

В многоступенчатой выборке каждая единица отбора представ­ляет собой гнездо единиц более низкого уровня, поэтому много­ступенчатый отбор позволяет локализовать выборку в меньшем числе точек. Большой массив социолог начинает последователь-но сужать, проходя множество ступеней, доводя большую сово-купность до такой малой величины, что ее можно охватить одним взглядом, а если это территория, то обойти ногами. Город делит-ся на районы, те — на кварталы, затем выделяют избирательные участки, а в них отбирают домохозяйства.

Многоступенчатая выборка поначалу напоминает огромную воронку, поскольку широкое горлышко (огромную совокупность респондентов или объектов) через ряд процедур сводят к узкой горловине, с которой социолог в конечном итоге и имеет дело.

Однако то, что облегчает его жизнь на этапе составления вы-борки, сильно затрудняет его существование на конечной фазе, когда он подсчитывает величину ошибки и думает, на какую ге-неральную совокупность он может распространить свои выводы

При этом не стоит забывать: чем больше ступеней в многоступенчатом oт боре, тем больше ошибка выборки. В любом случае при многоступенчатом отборе ошибка всегда больше, чем при простом случайном. И еще: на каж-дой ступени все равно применяется случайный отбор.

Такая вот странная диалектика у нас получается: число оши-бок на каждой ступеньке возрастает, они накапливаются с каж-дым шагом и разрастаются к концу исследования до неуправляе-мых размеров. Вместо обратной пирамиды, т.е. воронки, мы по-лучили теперь прямую пирамиду (рис. 2.4).

 

Специалисты об этом явлении говорят так: на каждой ступени процессу независимого извлечения выборки сопутствует своя вы­борочная ошибка. Отдельные ошибки складываются в общую ошибку многоступенчатой выборки. Таким образом, увеличение количества ступеней, с одной стороны, приводит к сокращению базовых точек опроса и, следовательно, к экономии людских и материальных ресурсов, с другой — к уменьшению точности вы­борочных оценок²⁷.

2.7. Идеальные и реальные совокупности

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. ВАЖНЕЙШИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРКИ
2. Виды выборки, способы отбора и ошибки выборочного наблюдения
3. Какие способы отбора, обеспечивают репрезентативность выборки?
4. Необходимая численность выборки
5. Распределение выборки учащихся по группам адаптации
6. Расчеты репрезентативной выборки