2. Типы вероятностного отбора

Выборочное обследование может проводиться при помощи вероятностного не-вероятностного отбора.

При вероятностном отборе каждый объект генеральной совокупности (например, респондент) имеет равные шансы (вероятность) попасть в выборочную совокупность. Статистический расчет объема и ошибки выборки можно выполнить только для вероятностных выборок.

Достоинства вероятностного отбора: возможность применения математического аппарата теории вероятности; единственно полностью объективный метод проведения выборочных обследований среди населения; существует возможность расчета стандартной ошибки среднего значения; можно избежать смещения, вызванного стремлением интервьюеров опрашивать только доступных информаторов.

Трудности, связанные с проведением вероятностного отбора: на практике существует слишком мало списков генеральной совокупности; значительные денежные и временные затраты посещения информаторов, выбранных наугад; необходимость повторных посещений в случае неудачного первоначального посещения.

Обычно используются следующие методы вероятностного отбора:

Случайная выборка. Главный принцип случайной выборки – равенство шансов каждой единицы генеральной совокупности попасть в выборочную совокупность. Требование случайности отбора достигается на практике с помощью жребия (лотереи) или таблицы случайных чисел.

Механическая выборка (систематический отбор). Механическая выборка является упрощенным вариантом случайной выборки. Единицам генеральной совокупности не приписываются номера, как в случайной выборке, они упорядочиваются в соответствии с фамилиями, адресами, телефонами (основываясь на алфавитных списках, картотеках, схемах и т. п.). Из полученного таким образом списка единицы отбираются через равные интервалы (шаг выборки) в выборку. Шаг выборки рассчитывается путем деления размера генеральной совокупности на объем выборки.

Стратифицированная выборка. При стратифицированном отборе генеральная совокупность разделяется на однородные группы (страты) по какому-либо признаку. Поскольку группы однородные, внутригрупповая дисперсия мала, а межгрупповая – велика. Это значит, что объекты в группе очень похожи друг на друга, а сами группы сильно различаются между собой. Из выделенных страт производится случайный отбор единиц по принципам случайной или механической выборок.

Гнездовая выборка. Принципы построения гнездовой выборки противоположны принципам стратифицированной выборки. Единицами гнездовой выборки являются не индивиды, а группы, гнезда (например, населенные пункты, районы, предприятия, школы). Единицы исследования здесь размещены компактно. Группы отбираются случайно (равновероятностно). Объекты, отобранные в группу, подлежат сплошному обследованию. Например, городские микрорайоны отбираются по равновероятностной (случайной) процедуре, а далее проводится сплошной опрос жителей микрорайонов, то есть опрашиваются все жители отобранных в выборку микрорайонов. Межгрупповая дисперсия здесь меньше, чем в стратифицированной выборке, а внутригрупповая не имеет значения, поскольку обследуются все единицы совокупности (группы).

3. Не-вероятностные выборки. Достоинства и недостатки

В не-вероятностных выборках не выполняется условие равной вероятности попадания каждого объекта генеральной совокупности в выборку.

Достоинства: не-вероятностные выборки требуют меньших временных и финансовых затрат. Во многих случаях не-вероятностные выборки предпочтительнее вероятностных с точки зрения бюджета исследования.

Недостатки: невозможность рассчитать ошибку выборки (погрешность) и в силу этого оценить надежность полученных данных.

Квотная выборка. Это один из наиболее популярных методов формирования выборки. При использовании квотного метода отбирают один или несколько признаков, по которым будет контролироваться выборка. Количество единиц в выборке, обладающих определенными характеристиками, должно быть пропорционально количеству таких единиц в генеральной совокупности. Считается, что при использовании метода квот можно делать выборку меньшего объема, чем при случайном отборе, так как квотный отбор дает почти полное совпадение выборочной и генеральной совокупностей по заданным параметрам. Однако это утверждение невозможно проверить при помощи математических методов. Чаще всего в качестве параметров квотирования используются социально-демографические признаки, так как они часто носят ключевой характер; легко получить информацию о распределении по этим признакам единиц в генеральной совокупности.

Стихийная выборка. По данной выборке опрашивают наиболее доступных респондентов. Исследователь полагается на принцип принадлежности респондента к проектируемой генеральной совокупности. Часто допускаются систематические ошибки, которые сложно контролировать. Особенно это характерно для уличных опросов. Во-первых, интервьюер устанавливает контакты с понравившимися ему респондентами; во-вторых, опрашиваются только те респонденты, которые имеют возможность и желание взаимодействовать с интервьюером.

Метод основного массива. Предполагает включение в выборку более 50 % объектов генеральной совокупности. Преимущество опроса по методу основного массива состоит в том, что выборка имеет высокий удельный вес в генеральной совокупности. За счет этого удается устранить возможные смещения. В принципе достаточно опросить большую долю респондентов генеральной совокупности, что минимизирует отличие выборочной средней от генеральной средней.

Метод снежного кома. Используется для поиска труднодостижимых респондентов. Отбор единиц методом снежного кома осуществляется следующим образом: первоначально определяется группа подходящих респондентов, в ходе опроса которых выясняются адреса других лиц (знакомых, родственников, друзей, партнеров), которых затем также опрашивают. Процедура возобновляется – узнаются адреса третьих лиц и т. д. Выборка строится постепенно, этап за этапом, подобно процессу лепки снежного кома.