21.Простая случайная выборка - принцип построения и процедура.

Наилучшей моделью отбора является вероятностная или случайная выборка, в которой строго соблюдается принцип равенства шансов попадания в выборку и для всех единиц изучаемой совокупности и для любых последовательностей таких единиц. Далее термины «случайная и вероятностная выборки» будут использоваться как взаимозаменяемые и идентичные. Выборочная процедура обеспечивает обоснованность и « законность» выводов о генеральной совокупности, сделанных на основании небольшой выборки.

Процедура построения простой случайной выборки включает следующие шаги:

1. Нужно получить полный список членов генеральной совокупности и прономеровать этот список. Такой список называется основой выборки.

2. Следует определить предполагаемый объем выборки, т.е. ожидаемое число опрашиваемых.

3. Нужно извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько потребуется выборочных единиц.

4. Нужно выбрать из списка основы тех респондентов, номера которых соответствуют номерам выборочных чисел. От начала номеров в таблице задается произвольная цифра, выбранная случайно.

Простая случайная выборка - это не только наглядное воплощение идеи случайного отбора, но и своего рода эталон, с которым сравниваются все другие вероятностные процедуры.

Простую случайную выборку не следует рассматривать как самую примитивную форму вероятностного отбора, напротив, более сложные модели случайных выборок используют в тех случаях, когда простую нельзя применить из-за практических или финансовых ограничений. Самые очевидные ограничения для использования простой выборки возникают в случае большого объема генеральной совокупности.

Размер вероятностной выборки.

Как только человек сталкивается с проблемой выборки, он думает о количестве человек — о выборке. Но это зависит от исследования.

Как оценить хотя бы порядок числа? (10 или 100 человек?).

Вопрос об оптимальном размере вероятностной выборки всегда был спорным и в значительной степени остается таковым. Конечно, всегда лучше делать большую выборку, но не всегда это возможно. Социологи прибегают к различным приемам, чтобы использовать маленькую, но хорошую выборку.

Основные принципы, лежащие в основе современного подхода к оптимизации размера выборки. Ограничения, которыми пользуются социологи, не являются произвольными. Решение относительно размера выборки принимают с учетом целого ряда факторов, среди которых ведущими (обязательными) являются следующие:

• Ценность и новизна получаемой в результате опроса информации. Иногда информация носит уникальный характер и появление публикации носит огромный интерес.

• Затраты на проведение исследования при заданном размере выборки. Затраты имеются в виду не только финансовые, в ряде случаев время проведения тоже играют огромную роль. Исследовнаия иногда не должно затягиваться надолго.

• Некоторые исследователи полагают, что принятие решения о размере выборки может основываться на сугубо статистическом подходе. При этом в расчет принимают допустимую величину ошибки в оценке исследуемого параметра.

• Однако в ряде случаев приходится руководствоваться и содержательными соображениями, связанными с сутью темы. Например, мы можем исследовать некое масштабное явление, но при этом нам важна не главная тенденция, мода и тренд, а важен ответ определенных групп населения.

Существуют статистические формулы, связыающие размер выборки с вероятностью ошибки и величиной доверительного интервала, задающего пределы этой ошибки. Т к. использование этих формул требует принятия определенных предположений о том, как распределена интересующая исследователя величина, возникает необходимость предварительной информации, относящейся к тем параметрам, которые мы изучаем.

Во многих случаях можно руководствоваться сложившейся практикой, то есть размером выборки, использовавшейся в аналогичных исследованиях.

Ошибка растет с ростом масштабности исследования.

Довольно спокойно можно иметь 5% ошибку. В ряде случаев требуется сплошная выборка.

Таблица В.Ядова:

При 5% ожидаемой ошибки:

Это ориентировочные данные. (для общего представления. В каждом случае рассчет выборки делается самостоятельно).

Чем больше смысловых параметров вкладывается в иследования (переменных), тем сильнее растет размер выборки.

Практические рекоммендации:

Размер выборки растет:

• при необходимости опубликовать данные для отдельных подгрупп. Размеры подвыборок при этом суммируются и выборка в целом растет пропорционально числу подгрупп. Например, мы исследуем больницу, где 1000 коек. Больше всего сердечно-сосудистых заболеваний (40%), онкологических (20%), желудочно-кишечные (10%), инфекционные (15%). Но на самом деле к этому списку прибавляется еще одтельные достаточно редкие заболевания, но они и порождают проблемы для социологов. Проблемы носят не социальный, а медицинский характер. Болезни крови уникальны, например. Редкие составляют 5% от общего числа. Получается, что редкую страту мы будем изучать отдельно, а остальных по принципу либо систематической, либо стратифицированной выборки (зависит от того, какие социальные проблемы мы хотим выяснить).

• При проведении общенациональных обследований, когда велика генеральная совокупность. Естественно, при проведении масштабных исследований государственного характера и большиб количествам вопросов, выборка растет очень быстро.

• Если уже имеющейся инфомрации по ключевым вопросам явно недостаточно и степень неопределенности очень велика.

Размер выборки уменьшается:

• при исследовании организаций, институтов и прочих единиц отбора, если сравнительно невелика величина генеральной совокупности, из которой производится отбор. Даже если организация состоит всего из 300 челвоек, надо учитывать его структуру.

• При проведении локальных и региональных исследований.

• Если уже существующая информация относительно полна, а остающиеся мера неопределенности незначительна.

Усреднение, обобщение, модальность. Усреднение — взять две группы, изучить, сложить результаты. Такая операция в социологии практически невозможна! А обобщение соответственно по каждой группе — это обобщенные данные. Либо можно работать с модальной частотой (с тем, кто наиболее масштабно представлен — например ,сердечно-сосудистые заболевания в больнице).

«Типичные» размеры выборок для общенациональных вопросах варьируют в пределах от 1000 до 2500 респондентов. Для региональных опросов и опросов специальных популяций — от 200 до 500 единиц. Но указанные значения носят лишь общий характер и служат лишь ориентиром, но не нормой.

Качество выборки зависит от трех условий:

• меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам: возраст, исходное образование, ценности и т. п. Обычно очень близки различные профессиональные группы: учителя, врачи и т. д.

• От степени дробности группировок анализа — наличия большого числа позиций в некоторых шкалах. Пример: есть 10-членные, 11-членные шкалы, а если в выборке всего 100 челвоек (или в генеральной совокупности), то в идеале в каждой клеточке 10, а они сгруппируются, например, 20, а в двух других прочерк, значит о части респондентов мы ничего не знаем.

• Зависит от заданого уровня надежности результатов.