Рабочая книга социолога. Вторая структура социологического знания общая социологическая теория

• Название: Вторая структура социологического знания общая социологическая теория
• Анкор: Рабочая книга социолога.doc
• Дата: 19.11.2017
• Размер: 3.63 Mb.
• Имя файла: Рабочая книга социолога.doc
• Тип: Глава; #10295
• Категория: Социология. Политология
• страница: 20 из 38

Серийная (гнездовая) выборка.

При серийной выборке единицы отбора представляют собой статистические серии, т. е. совокупности статистически различимых единиц. В качестве таких единиц могут выступать семья, бригада, школьный класс, небольшие производственные коллективы в учреждениях, почтовые отделения, врачеб­ные участки, населенные пункты, территориальные общности и т. п. Отобранные в выборку серии подвергаются сплошному или выборочному обследованию. Второй вариант используется в практике социологических Исследований гораздо чаще, чем первый. Собствен­но говоря, любая многоступенчатая выборка представляет собой гнездовую выборку, в которой единицы отбора на высших ступенях являются гнездами из единиц отбора нижних ступеней.

Организация серийной выборки. Серийная выборка имеет суще­ственные организационные преимущества перед простой случайной выборкой, так как значительно легче произвести отбор и изучение нескольких коллективов, бригад, цехов и т. д., находящихся на одном месте, чем нескольких сотен пространственно разбросанных людей. Процедура отбора позволяет сконцентрировать выборку в сравнительно небольшом числе пунктов.

Серийная выборка может организовываться по схемам простой случайной и систематической выборок. Наконец, она может форми­роваться после предварительного районирования генеральной сово­купности.

В первых двух случаях к информации о генеральной совокупно­сти— основе выборки—предъявляются те же требования, что и ко всем вероятностным выборкам: размещение элементов генеральной совокупности (серий) не должно быть каким-либо образом система­тизировано.

Метод маршрутного опроса. Этот метод социологи часто используют, когда единицей наблюдения выступает семья.

В выборочную совокупность, например намечено включить определенное число случайно отобранных семей или квартир. На карте города или населенного пункта нумеруются все улицы. С помощью таблицы случайных чисел отбираются большие числа, которые поз­воляют идентифицировать семьи или квартиры, попавшие в выбор­ку. Каждое большое число рассматривается как состоящее из трех компонентов: первые две или три цифры в нем указывают номер улицы, следующая цифра — номер дома, последняя цифра — номер квартиры в выбранном доме.

Например, число 42—25—3 указывает квартиру № 3 дома № 25 на 42-й улице.

Организация серийной выборки методом маршрутного опроса наиболее приспособлена к городам, где преобладают отдельные квартиры, или к населенным пунктам, где еще сохраняется частное домовладение (в последнем случае отпадает необходимость выбирать номер квартиры).

Возможности и ограничения серийной выборки. При серийной выборке всегда имеет место занижение по сравнению с генеральной совокупностью дисперсии изучаемого признака в силу определен­ного сходства единиц в сериях.

Например, вполне объяснима заметная связь между членами семьи. Характер профессий детей в определенной мере может зави­деть от профессии родителей. Очевидна связь членов семьи в отно­шении их социальной принадлежности.

С точки зрения статистика, сходство элементов серий приводит к избыточности однотипной, повторяющейся информации. Социолог должен учитывать этот органически присущий серийной выборке статистический порок при прочих равных условиях, выбирая в ка­честве гнезд такие общности, которые содержат максимально разно­родные конечные единицы наблюдения. Так, при изучении, ска­жем, качества медицинского обслуживания населения города разум­но в виде гнезд выбрать совокупность жителей, обслуживаемых отдельными почтовыми отделениями, или проживающих на терри­тории отдельных жэков, но никак не врачебные участки, поскольку последний выбор привел бы к искажению результатов.

Расчет характеристик серийной выборки. Расчет характеристик серийной выборки имеет некоторое отличие от простой случайной и систематической выборок. Это отличие связано прежде всего с вычислением дисперсий и ошибки выборки.

Вычисление средней ошибки серийной выборки основано на дис­персии серийных средних.

Пример. И генеральной совокупности, включающей 16 семей, сделана серийная выборка, состоящая из четырех семей (в каждой семье по 4 человека). Перед исследователями стоит задача найти оценку средней заработной платы в генеральной совокупности, оцен­ку ее дисперсии и среднюю ошибку выборки (табл. 18).

Средняя ошибка бесповторной серийной выборки определяется



 

 



 

Расчет дисперсии серийных средних

 



 

Тогда

 



 

 

В зависимости от выбранной доверительной вероятности средняя заработная плата для генеральной совокупности 83,5 ± 21,53.-На­пример, исследователь может с вероятностью в 0,95 утверждать, что в данной генеральной, совокупности средняя заработная плата не меньше 80,6 руб. и не больше 86,5 руб.

Так как вычисление ошибки для серийной выборки основано на дисперсии серийных средних, то серийный отбор будет тем репре­зентативнее, чем меньше степень колеблемости серийных средних, измеряемая величиной их дисперсии.

 

4. 
   4.                Стратифицированный отбор
   

 

Понятие стратифицированной выборки.

Вероятностная выборка с любой техникой отбора (простая случайная, систематическая, серийная или многоступенчатая) становится стратифицированной, если процедурам отбора предшествует выделение в генеральной со­вокупности однородных частей, называемых стратами,

В статистическом смысле стратификация соответствует выделе­нию таких статистически однородных групп, колеблемость изучае­мых признаков которых внутри меньше, чем между ними.

Эта дифференциация внутри генеральной совокупности на ка­чественно более однородные группы содержательно связана пред­метом исследования.

Стратификация совокупности оказывается необходимой во всех случаях когда совокупность является неоднородной по социальным, экономическим и другим характеристикам единиц наблюдения.

Так исследуя профессиональную ориентацию школьников в пределах одного города, можно в одну страту отнести 16 школ расположенных в районе старых застроек, во-вторую-20 школ, расположенных а районах новостроек. Для опроса можно выбрать вы­пускников из двух школ первой страты, а также из •двух школ второй страты. Если такая группировка школ действительно отражает различия районов которые существенно учитывать исследо­вании профессиональной структуры, то, колеблемость изучаемых признаков внутри каждой группы школ должна быть меньше, чем между группами.

В качестве страт могут быть использованы как естественные обрывания, так и специально формируемые для определенного исследования. Например, такими стратами могут выступать мико-географические регионы или области страны, города, классифицированные их административному статусу и по численности населения. Стратами могут выступать, и идеальные образования. Примером является выделение в генеральной совокупности при ис­следовании отношений молодежи к труду шести групп по содержанию⁵.

Стратифицирующий признак. Признак, по значениям которого производится стратификация генеральной совокупности, называется признаком стратификации. Стратификация может проводиться по одному или нескольким признакам.

Организация стратифицированной выборки.

Организация стра­тифицированной выборки требует представления о характере распределения по всей совокупности тех признаков, которые должны быть положены в основу образования типических групп страт. Неправильный выбор признака для группировки элементов генеральной совокупности может не увеличить репрезентативность выборочных данных по сравнению со случайной выборкой того же объема.

Организация стратифицированной репрезентативной выборки связана на практике с известными трудностями, особенно если вы­деленные страты неравночисленны. Математическая статистика рекомендует в этих случаях, чтобы размеры выборки из каждой страты были пропорциональны средним квадратическим отклонениям в соответствующих стратах генеральной совокупности. Но дисперсии, как правило, неизвестны. Поэтому часто при организации отбора из страт генеральной совокупности производится отбор пропорциональ­но их размеру (доле) в общей численности совокупности.

Еще один употребляемый в социологии вариант выбора — это отбор одинакового количества единиц наблюдения из неравных ти­пических групп.

Выборка организуется в зависимости от рассмотренных вариан­тов отбора с объемом, который рассчитывается по следующим .формулам.

1. Пропорционально среднеквадратическому отклонению в типической группе, найденному по результатам пробного исследо­вания. Размер (n_i) выборки из i-й типической группы равен



 

где п — объем всей выборки; N_i=объем i-й группы в генеральной совокупности; l— количество групп. Весь объем выборки равен

 

 

 

 

 

 



Расчет характеристик стратифицированной выборки.

Характери­стики такой выборки рассчитываются как «взвешенные» величины: показатели по каждой страте комбинируются в общую среднюю; вклад групповых средних пропорционален «весу» каждой страты в выборочной или генеральной совокупности.

В стратифицированной выборке общая дисперсия выборки имеет как бы два источника: дисперсию групповых средних, которые характеризуют каждую страту s_x², и среднюю дисперсию из дисперсий внутри каждой из этих страт s²_i. Первую составляющую принято называть межгрупповой дисперсией, а вторую — внутригрупповой дисперсией.

Это записывается следующим образом: s= s_x² + s²_i (7)

Расчет средней ошибки при отборе, пропорциональном численности единиц в стратах, производится по формуле

 

 






 

или, если пренебречь отношением n/N,

 






 

В выражениях (8) и (9) s²_i вычисляется исходя из формулы (7), т. е. s²_i=s²-s²_x, где s² — общая дисперсия выборки — подсчитывается как для простой выборки, не принимая во внимание страти­фикацию.






 

Из соотношения для средней ошибки (7) следует, что ошибка стратифицированной выборки меньше средней ошибки чисто слу­чайной выборки либо равна ей, когда межгрупповая дисперсия равна нулю.

Пример. Предположим, что выборка содержит 5 страт (группы семей по среднему доходу⁶). Необходимо определить величину рас­ходов на годовую, подписку. Из каждой 2-й страты взяты по две семьи (объем выборки n = 10, см. табл. 19).






 

 

 






.

Таким образом, как видно из рассмотренного примера, страти­фицированная выборка при прочих равных условиях дает более точные результаты.

 

5. 
   5.                Многоступенчатые и комбинированные способы, формирования выборочной совокупности
   

 

Выборка может строиться как одно или многоступенчатая. При многоступенчатом отборе на каждой ступени меняется единица отбора. Например, на первой ступени производится отбор промышленных предприятий, на второй — отбор бригад на предприя­тиях, попавших в выборку на первой ступени, на третьей — отбор рабочих из бригад, попавших в выборку на второй ступени отбора, и т. д.

Необходимость многоступенчатого отбора вызвана, как правило, отсутствием информации о всех единицах генеральной совокупности. При многоступенчатом отборе для организации первой ступени не­обходимо иметь информацию о распределении' того или иного приз­нака по всей совокупности единиц отбора первой ступени. Для организации второй ступени нужна уже только информация об отобранных единицах первой ступени.

На первой ступени, как правило, используется случайный отбор, а, начиная со второй ступени случайно отбирается количество еди­ниц, пропорциональное размеру соответствующей единицы преды­дущей ступени и т. д.

Доли отбора на каждой ступени комбинируются таким образом, чтобы в целом доля отбора выборки обеспечивала всем единицам генеральной совокупности равные шансы попасть в выборку.

Пропорциональный способ организации многоступенчатой вы­борки имеет определенные неудобства. Социолог, с одной стороны, уменьшает объем выборки в целях экономии средств и сокращения сроков проведения исследования, а с другой,— соблюдая принцип пропорциональности, он может получить очень малочисленные группировки по отдельным факторам, которые окажутся недостаточ­ными для статистического анализа.

Существует несколько способов формирования многоступенчатых выборок.

Для примера рассмотрим способ организации двухступенчатой выборки, отбор единиц которой на первой ступени осуществляется с вероятностью, пропорциональной размеру. Воспользуемся для при­мера условиями и задачами организации выборки в известном ис­следовании ленинградских социологов.

Единицы первой ступени отбора — предприятия города.

Составляется полный список единиц наблюдений первой ступени отбора — промышленных предприятий и численности молодых рабочих на каждом из них. Генеральная совокупность включала 50 таких предприятий.

 



 

Единицы отбора ранжируются по численности рабочих, выделенных в качестве единиц наблюдения принимается решение о вклю­чении в выборку определенного числа заводов, например пяти. По таблице случайных чисел выбирается чисел (М₁, М₂, М₃, М₄ и М₅)между N₁ и N (общей кумулированной численностью рабочих в генеральной совокупности). В выборку включаются те предприятия, чьи номера оказались в той же строке (j), которая соответствует кумуляте, содержащей одно из чисел М_k k=1/5 т. е. i = f, если N₁+N₂+…+N_j-1< М_k < N₁, + N₂ +…+ N_j по всем k.

Вторая ступень отбора реализуется следующим образом. На каждом предприятии, включенном в выборку; выбирается одно и то же число рабочих (единиц второй ступени отбора). Далее отбор может быть случайным или систематическим.

Ошибка многоступенчатой выборки (на примере двухступенча­той выборки). При многоступенчатом отборе (начиная с двухсту­пенчатого) следует учитывать специфику расчета ошибки выборки. Каждая ступень отбора делает свой «вклад» в отклонение находи­мых оценок от истинных значений характеристик в генеральной совокупности.

Для достаточно большого объема выборки существуют упрощенные формулы расчета средней ошибки.



 

где s²₁ —дисперсия единиц первой ступени отбора и n¹ —их числен­ность; n²₂ —дисперсия единиц второй ступени отбора и n² — их численность в составе единиц первой ступени отбора в выборке.

В формуле учтены оба источника ошибок репрезентативности при двухступенчатом отборе. Первый член формулы под корнем указывает на дисперсию, вызванную формированием первой - ступе­ни отбора. Второй член указывает на внутригрупповую дисперсию, связанную с организацией второй ступени выборки.

Упрощенность этой формулы состоит в том, что внутригрупповые дисперсии рассчитываются внутри каждой единицы первой ступени после отбора из нее единиц второй ступени. Здесь указана «невзвешенная» средняя из квадратов ошибок по всей сумме единиц второй ступени (n²). Это второй источник случайных ошибок.

Многофазовый отбор.

Многофазовый отбор является особым ви­дом многоступенчатого отбора. Он заключаемся в том, что из сфор­мированной выборки большего объема производится новая выборка (подвыборка) меньшего объема и т. д.

Особенностью этого способа формирования выборочной совокуп­ности, является то, что независимо от числа фаз в последующих подвыборках используется неизменно одна и та же единица отбора, что и в основной выборке.

К многофазовому отбору, прибегают тогда, когда в рамках ис-⁴ следования, которое проводится на большой выборке, возникает не­обходимость тщательного изучения более узкого круга вопросов. Для этих целей формируется вторая фаза — та же выборка в миниатю­ре и т. д.

Как и в многоступенчатых выборках, при многофазовом отборе каждая фаза является источником случайных ошибок.

Пример двухфазовой стратифицированной выборки⁷. В ходе ис­следования сельского населения возникла необходимость более углубленно изучить его культурные потребности и материальные затраты на «потребление культуры».

Основная выборка (n) была сделана из стратифицированной ге­неральной совокупности — изучаемый регион был разделен на 5 страт по типу хозяйств: от мелких (1)до самых крупных (5). Вто­рая фаза выборки (n²) была организована из этой основной..



 

При исчислении выборочных показателей по выборке необходимо учитывать оба компонента случайной ошибки (как и в случае двухступенчатого отбора), связанного со структурой выборки первой фазы (n) и второй фазы (n^п).

Комбинированные выборки.

Соединение в многоступенчатой вы­борке различных приемов отбора (простого случайного, системати­ческого или серийного) делает выборку комбинированной.

Как уже указывалось, большинство используемых в современ­ных социологических исследованиях выборок являются комбиниро­ванными.

Одноступенчатая стратифицированная выборка. Комбинированная одноступенчатая выборка использовалась социологами ИСИ АН СССР при формировании выборочной совокупности для изучения индивидуальной производительности труда (индивидуальных норм выработки) рабочих сдельщиков.

Пример. На основе предварительного анализа пилотажного мас­сива из шести возможных для формирования выборки признаков (возраст, образование, стаж по профессии и на данном заводе, заработная плата и квалификация) были выбраны два заработная плата и, стаж по профессии. Эти признаки обнаружили наибольшее влияние на изучаемый показатель — норму выработки⁸.

Генеральная совокупность была стратифицирована на 6 страт, различающихся уровнем заработной платы.

Отбор в стратах имел случайный характер — по распределению второго по «весу» признака (стаж по профессии).

Были известны следующие данные по генеральной совокупности.



 

где S²=m(1 — m), m-выборочная доля. Дисперсия качественного признака (выполнение нормы сдельщиками) при отсутствии информации была принята равной s² = 0,5 • 0,5 =0,25. Доверительная ве­роятность 1 — a = 0,95; предельная ошибка репрезентативности D= 0,05.

В связи с тем что построение репрезентативной районированной выборки означает сохранение в выборке пропорции для групп ге­неральной совокупности, для определения размера групп выборочной

 






совокупности принимается следующий план⁹: n_i/n=N_i/N, где N и n —
размеры соответственно генеральной совокупности и выборки; N_i и-
n_i — размеры соответственно страт в генеральной и выборочной совокупностях. Рассчитывается численность каждой страты (представительство групп заработной платы) в выборке.

 

 

Пропорциональное построение выборки соответствовало следующим необходимым размерам групп:

Следующая стадия работы заключалась в расчете доли страт стажа. Для пропорционального построения выборки отбор по стажу следует согласовать с планом:

 

 

где N_iq — численность каждой страты по стажу в отдельной страте-
по уровню зарплаты в генеральной совокупности, n_iq— соответст­венно для выборки.

Когда найдены эти доли для каждой страты по стажу, рассчитывается, сколько единиц наблюдения и с каким стажем должно
попасть из каждой такой страты в выборочную совокупность. На­
пример, доля для стажа 1—2 года и заработной платы 60—80 руб.
равна 0,60, а для стажа 3—4 года в той же типической группе до­
ля равна 0,40. Исходя из них, находим размер выборки для каждой
страты:

 



 

Аналогичный расчет производится по всем остальным стратам» В результате формируется план пропорциональной выборки в абсо­лютных числах и процентах (табл. 20).

По таблице случайных чисел выбираются случайные числа в со­ответствии о размером каждой группы, представленной в выборке (табл. 20). Предварительно картотека была стратифицирована по группам заработной платы и карточки пронумерованы. Из каждой группы выбирались карточки, соответствующие случайным числам. Если стаж на выбранной карточке должен был быть представлен в данной группы, карточка отбиралась в выборку. Если стаж не должен был быть представлен в данной группе, карточка возвращалась в генераль­ную совокупность.

Появление карточек, которые возвращались в массив, потребо­вало дополнительного выбора случайных чисел для каждой группы, пока не был обеспечен намеченный по плану размер. Как видно из



 

табл. 20, некоторые смещения оказались в группах с большим стажем. Но выборка репрезентативна по контролируемому признаку —
средней норме выработки: в генеральной совокупности — 109%,
в выборке — 108,9%. Рассчитаем по этой выборке оценку доли перевыполняющих план выработки в генеральной совокупности¹⁰ (табл. 21).

 



Чтобы использовать показатель доли по выборке как оценку соответствующего параметра в генеральной совокупности, необхо­димо рассчитать среднюю ошибку выборки.

Расчет дисперсии доли в стратифицированной выборке произво­дится по формуле:



 

Расчет средней выборки производится по формуле:






 

При доверительной вероятности 0,95 предельная ошибка выборки D= ZM = 1,96 *0,0084 = 0,016, или 1,6%.

Таким образом, с вероятностью 0,95 можно утверждать, что доля перевыполняющих план будет в интервале (81 ± 1,6) %.

 

6. Неслучайные методы отбора и другие подходы к построению выборки

Выборочный метод в условиях недостатка информации о гене­ральной совокупности. Недостаток информации о, генеральной совокупности в той или иной форме свойствен любому выборочному исследованию (для восполнения недостатка оно и проводится).

Будем выделять два тина априорной информации о генеральной совокупности: а) есть перечень объектов генеральной совокупности и нет сведений о дисперсии изучаемой характеристики, б) нет пе­речня объектов генеральной совокупности.

В случае а) недостаток информации, как это уже отмечалось выше, преодолевается путем проведения одного-двух пробных ис­следований.

Для планирования пробных исследований можно рекомендовать использование таблицы достаточно больших чисел¹¹. Один, из ва­риантов таких таблиц задает численность выборки, рассчитанную на основе закона больших чисел безотносительно к объему генераль­ной совокупности. Если известен коэффициент вариаций генераль­ной совокупности, то объем выборки может быть определен по номо­граммам достаточно больших чисел.

Если генеральная совокупность позволяет найти размах колеба­ния признака, то естественно воспользоваться приближенным рас­четом дисперсии с помощью табл. 17.

Для расчетов по качественной характеристике проведение проб­ных исследований не является обязательным, так как можно поль­зоваться максимально возможным значением дисперсии s² = 0,25, получаемой при равной доле наличия и отсутствия исследуемого признака. В таком случае планируемый объем выборки оказывается несколько завышенным для выбранного уровня доверительной ве­роятности.

Случай б) значительно затрудняет использование описанных ме­тодов вероятностного отбора в социологических исследованиях. К настоящему времени наметились в социологии две тенденции в их преодолении.

Первая связана с применением более сложных схем случайного отбора стратифицированного, многоступенчатого, комбинированного (о чем речь шла в параграфах 4 и 5 настоящей главы). Вторая связана с отказом от строгого выполнения условий вероятностного отбора.

В социологии применяется ряд приемов формирования выборочных совокупностей, которые строятся по подобию вероятностных, но для которых нельзя строго обосновать, что выборочные характеристики выступают оценками соответствующих характеристик генеральной совокупности. Такие выборки можно назвать эмпирическими, так как они ре имеют теоретического вероятностного обос­нования.

Стихийная выборка. Широко известна так называемая выборка «первого встречного», которая лишь на первый-взгляд кажется вероятностной. Социолог в этом случае может бессознательно руко­водствоваться при выборе лиц для опроса чувством личной симпа­тии или антипатии, соображениями удобства и т. п.

Выборку «первого встречного» и другие, ей подобные, принято называть не вероятностными, а стихийными. Эти способы организа­ции выборки характеризуются тем, что для них невозможно уточ­нить, какую генеральную совокупность они представляют.

Примером стихийных выборок являются опросы с помощью ра­дио или телеанкет, а также анкет, опубликованных в печати. Гене­ральной совокупностью каждый раз выступает аудитория, читатели того или иного-канала, массовой коммуникации. Однако из-за не­знания каких-либо характеристик этой генеральной совокупности, а чаще всего и ее размера невозможно определить качество вы­борки: достаточно хорошо она репрезентирует генеральную совокуп­ность или дает совершенно искаженную картину.

Примером стихийного метода формирования выборки может, служить процедура, разработанная сотрудниками ИСИ АН СССР для опроса посетителей международной выставки «Связь-81»¹². Трудность построения' выборки заключалась в том, что было невоз­можно организовать точный счет посетителей, входящих на терри­торию и выходящих с территории выставки. Поэтому была предло­жена компромиссная процедура: несколько интервьюеров, стоящих на каждом входе и выходе выставки, независимо друг от друга начинали вести (со сдвигом во времени) счет посетителей — в выбор­ку отбирался десятый посетитель. Он опрашивался данным интер­вьюером, и затем этот же интервьюер вновь отбирал десятого посетителя по аналогичной процедуре. Поскольку опрос велся на входе и выходе с выставки, появилась возможность проверить репрезен­тативность результатов. Сопоставление социально-демографических показателей позволяет говорить о достаточной точности данной процедуры.

Квотная выборка. Наиболее распространенной из числа не строго случайных методик формирования выборочной совокупности явля­ется квотная выборка. Она строился как модель, воспроизводящая, структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) рас­пределений изучаемых признаков или признаков, с ними взаимо­связанных. Число единиц (элементов выборочной совокупности) по различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчетом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в гене­ральной совокупности. Квотная выборка часто применяется в мас­совых опросах населения и особенно при изучении общественного мнения. На основании квотной выборки устанавливается, сколько лиц и с какими характеристиками следует опросить.

Применение квотной выборки в «Чистом виде» возможно при наличии на момент проведения опроса достаточно подробных сведений о генеральной совокупности. Формирование модели генеральной совокупности означает наличие информации о независимом распре­делении каждого из изучаемых признаков или об их условном распределении. Эта картина с учетом размера выборки должна быть воспроизведена в модели. Самым сложным моментом является (осо­бенно если необходима всесоюзная модель) географическое соотне­сение выборки, т. е. определение, какие конкретно населенные пункты включать в выборку.

Непосредственная реализация квотной выборки соответствует организации опроса лиц согласно квотам. Существует два способа задания квот: 1) интервьюеру дается обязательный набор призна­ков, которым должен обладать каждый респондент, и. указывается общее число респондентов, подлежащих опросу; 2) задание ограни­чивается перечислением независимых характеристик контингента, подлежащего опросу в определенном населенном пункте.

Первый способ был использован советскими социологами в ис­следовании городских кинозрителей¹³. Например, задание для интер-

 






вьюера, направленного в Магнитогорск, предполагало учитывать при опросе следующие признаки респондентов (табл. 22).

При втором способе это задание выглядело бы так: опросить 6 человек со следующими свободными параметрами:



 

Формирование модели для квотной выборки полностью соответствует условиям вероятностного отбора.

Отличие квотной выборки начинается со способа отбора респондентов, который содержит опасность систематических смещений. При выборе лиц для опроса интервьюеры на практике часто совер­шают ошибки типа «выбор себе подобных», В роли интервьюеров нередко выступают студенты, молодежь, неосознанно отдающие предпочтение тем, с кем им легче общаться. Поэтому в квотных вы­борках часто наблюдается завышение доли лиц с высшим образо­ванием и более молодых возрастных групп.

По некоторым литературным данным, при условии соблюдения оптимального объема квотной выборки ее точность конкурирует с точностью случайных выборок и даже может превышать послед­нюю¹⁴. Однако отсутствие теоретических гарантий точности выво­дов, полученных с помощью квотной выборки, снижает ее ценность. В связи с этим основное достоинство выборки состоит в простоте ее реализации, быстроте проведения.

Другие сложности и, проблемы построения выборки.

Если иссле­дуется генеральная совокупность по качественному признаку, име­ющему всего лишь две градации (да — нет; имею — не имею и т. п.), то возможно применение вышеизложенного аппарата статистических оценок. Но если качественный признак имеет несколько градаций или вообще не разработана его классификация?

 






В первом случае необходимо предварительно укрупнить имею­щиеся градации, сведя их к двум более широким классам. Напри­мер, если исследуется признак с тремя градациями: не выполнив­шие план, выполнившие план и перевыполнившие план, то инфор­мация собирается по признаку, измеренному по дихотомической шкале, скажем, в виде: не выполнившие план — одна градация и выполнившие и перевыполнившие план — другая.

Значительно сложнее обстоит дело, если качественный признак оказывается даже не измеренным по номинальной шкале. Напри­мер, как применить выборочный метод для исследования образа жизни, общепринятой типологии которого пока еще нет?

Выборку для исследования подобного вопроса нельзя организо­вать, не имея некоторых показателей, так или иначе связанных с исследуемой качественной характеристикой.

Иногда удается решить вопрос об использовании определенного показателя для организации выборки по качественному признаку путем разработки соответствующих исследовательских гипотез. На­пример, при исследовании кино аудитории социолог может выдви­нуть гипотезу о зависимости вкусов и предпочтений кинозрителя от его образования. Тогда, зная, что в исследуемой генеральной со­вокупности 15% лиц с высшим образованием, 40% со средним и 45% с неполным средним он должен выдержать эти пропорции в выборке. Если исследовательская гипотеза предполагает также, что вкусы кинозрителя зависят в среднем от его возраста, то в выборке должны быть пропорционально представлены те возрастные группы генеральной совокупности, которые интересуют исследователя. Однако сравнительно редко удается ограничиться двумя-тремя показателями для адекватного представления качественной характе­ристики. Значительно чаще, прежде чем приступить к использова­нию выборочного метода (так же как и любого другого статисти­ческого наблюдения), необходимо разработать систему показателей, отражающих качественную характеристику.

Построение системы показателей— сложнейший с методической точки зрения этап всего социологического исследования. Сложность усугубляется отсутствием каких бы то ни было формальных кри­териев для отбора показателей в систему, отражающую данную ка­чественную характеристику. Вопрос в каждом случае решается на основании тщательного содержательного рассмотрения проблемы социологического исследования.

Но трудности не заканчиваются с построением системы социаль­ных показателей для исследуемой качественной характеристики. Возникает вопрос о построении выборочной совокупности по разра­ботанной системе показателей.

Если количество показателей системы невелико, то в принципе возможно последовательное применение изложенного аппарата вы­борочного метода для одной переменной. Однако этот путь требует значительных усилий, так как приходится по-новому организовы­вать выборочную совокупность при переходе от одного показателя к другому.

Перспективным оказывается принципиально другой подход при планировании выборочной совокупности, основанный на примене­нии всей разработанной системы показателей одновременно. Особен­но эффективным он оказывается, когда число показателей системы велико. А именно этот случай весьма характерен для многих социо­логических исследований.

Описываемый подход реализуется в социологических исследова­ниях с помощью того или иного метода многомерного анализа эм­пирических данных. Его сущность состоит в предварительной стра­тификации всей генеральной совокупности по всей системе показа­телей. Здесь приобретают важное значение различные методы авто­матической классификации, например таксономия, метод структурной классификации, а также причинный анализ и методы многомер­ной статистики¹⁵.

Организацию выборочного исследования с применением методов многомерного анализа социологу целесообразно проводить в тесном контакте, со специалистом по многомерной статистике. Все усилия, затраченные социологом при подготовительной работе при органи­зации выборочной совокупности по системе показателей с помощью многомерных методов, окупятся на стадии сбора социологической информации по рассчитанной таким образом выборке и анализу их результатов.

Литература для дополнительного чтения

Введение в теорию порядковых статистик/Под ред. А. Я. Боярского. М. Ста­тистика, 1970. 414 с.

Венецкий И. Г.. Теоретические и практические основы выборочного метода Учеб. пособие. М.: МЭСИ, 1975. 67 с. -

Вороное Ю. П. Распознавание образов и выборка в социологических иссле­дованиях.— В кн.: Социология и математика. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1970, с. 69—76.

Горяченко Ё. Е. Планирование выборки для комплексного социально-экономи­ческого изучения деревни— Социол. исслед., 1975, № 3, с. 45—52.

Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и эксперимент: Общие логические принципы организации. М.: Статистика, 1977. 176 с.

Йейтс Ф. Выборочный метод в переписях и обследованиях. M. Статистика, 1965. 434 с.

Кокрен У. Методы выборочного исследования. М.: Статистика, 1976. 440 с.

Королев Ю. Г. Выборочный метод в социологии: Учеб. пособие. М.: МЭСИ, 1975. 66 с.

Ноэль Э. Массовые, опросы. М.: Прогресс, 1978. Гл. 3. 381 с.

Проектирование и организация выборочного социологического исследования, М.: ИСИ АН СССР, 1977. 167 с. Ротапринт.

Процесс социального исследования. М.: Прогресс, 1975. Разд. I, § 3.2.

Райх А., Волков А. О методе распространения выборочных данных Всесоюз­ной переписи населения.— Вести, статистики, 1980,.№ 3, с. 19—31,

Территориальная выборка всоциологических исследованиях. М.: Наука; 1978. 218с.

Чернышева Т. М. О повышении точности оценки результатов выборочных обследований.— В кн.: Опыт применения прикладных методов математики и вычислительной техники в народном хозяйстве. М.: Статистика. 1978. е. Ш-188.

Шереги Ф. 9. Методические проблемы выборки и репрезентативности в социологической практике.— Социол. исслед., 1977, № 1, с, 112—122.