1)Одной из задач, которые стоят перед социологом при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Множество элементов, составляющих объект исследования называют генеральной совокупностью (ГС). Наиболее простым, на первый взгляд, способом сбора данных является сплошное обследование ГС. Однако применение сплошного обследования не всегда представляется возможным. В этом случае применяется выборочное обследование. 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

Кроме того выборочный метод имеет более широкую область применения. 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).

Генеральная совокупность – совокупность единиц объекта исследования, относительно которой делаются выводы.

Выборочная совокупность – часть единиц генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных техник для непосредственного участия в исследовании.

Репрезентативность – свойство выборочной совокупности повторять генеральную совокупность по значимым для целей и задач исследования характеристикам.

Доверительный интервал – диапазон, в пределах которого находится значение изучаемого параметра в генеральной совокупности. Соответственно, величина диапазона – это статистическая погрешность (ошибка) выборки. Приемлемой ошибкой считается 3-5%. Она может быть увеличена, если для исследователя достаточно лишь приблизительных данных.

Доверительный уровень – отражает вероятность попадания исследуемой характеристики в доверительный интервал. Это означает, что всегда есть шанс построить нерепрезентативную выборку. Как правило, используются доверительный уровень в 95%, однако в зависимости специфики исследования возможны и другие: 90%, 99%, 99,9%.

Корректировка выборки – установление соответствия между структурой выборочной совокупности и структурой генеральной совокупности по значимым для исследования параметрам. Корректировка производится либо добором необходимых анкет (интервью), либо с помощью статистического взвешивания¹. Причинами смещения выборки мо работа интервьюеров, высокий процент отказов, труднодоступностью определенных категорий респондентов и т.д.

2) Существует способы математического определения для объёма выборки. Опытным путём установлено ,что объём выборки колеблется от 396-1000 1200 человек. Иногда , если г.с очень большая – население страны , то выборка увеличения до 2х , 3х тысяч.

Существует целый ряд факторов работающих на увеличение объёма .

1 фактор-разновидность (гс) – в гс присутствуют почти все значения этого или иного признака. Чем более разнородная гс ,тем при прочих равных условиях надо брать большой правило объём.

2 фактор-дробность полученной информации. Существует такое правило ,что выводам полученном на основе статистического анализа можно доверять , если в каждой клетки аналитической таблице присутствует не менее 10 человек . Чем более дробный мы предполагаем сделать анализ , тем при прочих равных условиях, мы должны брать большой объём выборки.

3 фактор-ресурсы ,которыми владеет исследователь ( денежные, временные , человеческие).

3)

Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса:

Случайные (вероятностные) – это такие способы отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, чаще всего равную, вероятность быть выбранным.

Неслучайные – все остальные способы отбора.

Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки - списки элементов генеральной совокупности. Они должны отвечать требованиям полноты, точности, отсутствия дублирования, адекватности целям исследования и удобства работы².

Строго говоря, лишь вероятностные выборки являются репрезентативными, следовательно, только для них может быть рассчитана статистическая погрешность.

К вероятностным способам отбора относят:

Простой случайный отбор, в рамках которого элементы отбираются либо с помощью таблицы случайных чисел, либо с помощью генератора случайных чисел. : Механический отбор, Кластерный (гнездовой) отбор, Стихийный отбор, Целевой отбор, Типологический отбор, Квотный отбор.

Механический отбор, где элементы генеральной совокупности выбираются через шаг, определяемый по формуле:

k= ;

где

k – шаг выборки,

N – объем генеральной совокупности,

n – объем выборочной совокупности.

Первый элемент определяется случайно в пределах шага выборки. Например, при помощи функции «слчисмежду» в Microsoft Excel. В механическом отборе также нужно следить за тем, чтобы список генеральной совокупности не был отсортирован (упорядочен) по значимым для исследования параметрам.

Вычисление ошибки выборки.

При определении ошибки репрезентативности используются те же формулы, что и при случайной выборке.

Определение объема выборки.

Как следствие, при определении объема выборки так же используются те же формулы, что и при случайной выборке.

Плюсы и минусы механического отбора.

Процедура проведения механической выборки менее громоздка, чем проведение случайной выборки. Хотя применение компьютеров практически нивелирует это преимущество.

Механическая выборка может быть как более точной, так и менее точной по сравнению со случайной выборкой. Это продемонстрирует следующий пример.

4) Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса:

Случайные (вероятностные) – это такие способы отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, чаще всего равную, вероятность быть выбранным.

Неслучайные – все остальные способы отбора.

Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки - списки элементов генеральной совокупности. Они должны отвечать требованиям полноты, точности, отсутствия дублирования, адекватности целям исследования и удобства работы³.

Строго говоря, лишь вероятностные выборки являются репрезентативными, следовательно, только для них может быть рассчитана статистическая погрешность.

К вероятностным способам отбора относят:

Простой случайный отбор, в рамках которого элементы отбираются либо с помощью таблицы случайных чисел, либо с помощью генератора случайных чисел. : Механический отбор, Кластерный (гнездовой) отбор, Стихийный отбор, Целевой отбор, Типологический отбор, Квотный отбор.

Гнездовая (серийная) выборка. Практическая реализация.

Здесь отбираются не люди, а группы. Группы отбираются случайным образом, а внутри них проводится сплошной опрос. Например, в ВУЗе с большим количеством студенческих групп отбор можно проводить путем случайного отбора этих групп и дальнейшего сплошного опроса в этих группах.

Вычисление ошибки выборки.

Формулы для расчета ошибки репрезентативности при гнездовом отборе даны в таблице 15.

Таблица 1.

Формулы ошибки репрезентативности для стратифицированной выборки. [3, 29]

Предмет изучения.	Повторный отбор.	Бесповторный отбор.
Среднее значение признака.
Доля признака.

Где:

- межгрупповая дисперсия.

r – число групп в выборке.

- групповая средняя.

- общая средняя.

R – число групп в генеральной совокупности.

- межгрупповая доля.

Ясно, что доверительный интервал при гнездовой выборке будет меньше (выборка точней) при той же надежности чем при случайной, т.к. межгрупповая дисперсия меньше общей дисперсии.

Внутригрупповая дисперсия нам не нужна, т.к. мы опрашиваем все гнездо целиком и поэтому отклонения выборочного показателя от генерального внутри этой группы не имеем. Следовательно, нас должно волновать то, правильно ли мы выбрали сами группы. Поэтому мы и учитываем лишь межгрупповую дисперсию.

Определение объема выборки.

Формулы для вычисления объема выборки – преобразованные формулы ошибки репрезентативности. Они даны в следующей таблице.

Таблица 2.