Социология (стр. 5 из 15)
Выборочные методы – технология для определения выборки.
Репрезентативность выборки – характеристика выборки, при которой она представляет собой выдержанную по масштабу уменьшенную модель генеральной совокупности.
Погрешности выборки – отклонения между характеристиками генеральной совокупности и выборки.
Планирование эмпирического исследования. Планируя эмпирическое исследование, на этапе расчета выборочной совокупности следует обратить внимание на следующие проблемы
Надо соотносить все расчеты с целью и задачами исследования. Все собираемые данные должны соответствовать цели исследования, но и никакие важные данные нельзя упустить.
Надо определить желательную степень точности результата (погрешность выборки). Расчет выборки. При расчете выборки учитываются определенные свойства единиц совокупности, которые называются характеристиками или просто признаками генеральной совокупности.
Обозначим численные значения какого-либо признака генеральной совокупности (N) через Y, Y1, …, Ynили, в общем виде, Yi (i – 1, 2, …, n).
При расчетах объема выборки наиболее часто используются следующие характеристики.
1). Доля единиц, попадающих в некоторую определенную группу (например, доля студентов, владеющих английским языком, отличников и т. п.), среднее значение (например, средний возраст, средний балл на экзаменах, средний доход и т. п.):
– для генеральной совокупности, 
– для выборочной совокупности.2). Суммарное значение:
– для генеральной совокупности, 
– для выборочной совокупности,где уn– какой-либо признак совокупности
3). Отношение двух суммарных или средних значений (например, отношение дохода к числу членов семьи):
R=Y/X,
где Y и X – суммарные или средние значения какого-либо признака совокупности; R – отношение этих двух суммарных или средних значений.
Каждый честный исследователь, применяющий методы выборочного статистического наблюдения, всегда стремится к тому, чтобы повысить точность результатов своей работы, т. е. уменьшить случайную ошибку выборки и таким образом иметь возможность с большей вероятностью указать меньшие пределы, в которых может находиться неизвестная характеристика (так называемый доверительный интервал).
Типы выборок. Рассмотрим теперь основные типы выборок:
1) простой случайный отбор;
2) районированный (типический) случайный отбор;
3) систематический отбор.
Простой случайный отбор. Пусть генеральная совокупность содержит некоторое конечное число N единиц. Если эти единицы различны между собой, то число различных выборок объема n, которые могут быть извлечены из N единиц, определяется комбинаторной формулой:
,где С
Например, если генеральная совокупность содержит пять единиц, обозначаемых A, B, C, D и E, то существует десять различных выборок объема 3:
| ABC | ABD | ABE | ACD | ACE |
| ADE | BCD | BCE | BDE | CDE |
Простым случайным отбором называется способ извлечения n единиц из N, при котором каждая из C выборок имеет равную вероятность быть отобранной. Иногда этот способ отбора называют простым случайным отбором. Здесь термин «случайный» употребляется как синоним термина «равновероятный».
На практике простую случайную выборку получают, отбирая последовательно единицу за единицей. Единицы в генеральной совокупности нумеруются числами от 1 до N, затем выбирается последовательность n случайных чисел, заключенных между 1 и N. Эту последовательность можно выбирать либо пользуясь таблицей случайных чисел, либо с помощью барабана с пронумерованными карточками. В этом случае равную вероятность быть отобранными имеют все C возможных выборок.
Отбор может быть как бесповторным, так и повторным,
т. е. карточки либо не возвращаются в барабаны, либо возвращаются.При использовании таблицы случайных чисел вычеркиваются или оставляются отобранные числа. Чаще пользуются бесповторным отбором, например, при телефонных, почтовых опросах и т. п.
Отобрав для работы какой-либо тип выборки, мы должны оценить стандартные ошибки по выборке. Эта процедура преследует три цели:
Сравнение точности, которую дает принятая для работы выборка, с точностью других способов отбора.
Оценка объема выборки, необходимого для данного исследования.
Оценка точности, которой возможно достигнуть в проводимом исследовании.
Приведем основные формулы для расчетов. В них входит понятие дисперсии
. Как правило, для генеральной совокупности она заранее неизвестна, но её можно оценить по данным выборки: 
Отклонение средних значений выборки от среднего значения генеральной совокупности при предложении нормального распределения можно оценить по формуле:
,Здесь t– квантиль нормального распределения, соответствующий желательной вероятности. На практике пользуются следующими значениями t:
| Доверительная вероятность (в %) | 50 | 80 | 90 | 95 | 99 |
| Значение t | 0,67 | 1,28 | 1,64 | 1,96 | 2,58 |
Тогда нижняя и верхняя доверительные границы имеют вид
для среднего значения:  | для выборки:  |
| для суммарного значения: | |
 |  |
Если объем выборки меньше 60 единиц, то процентные значения квантиля можно взять из таблиц t-распределения Стьюдента с (n– 1) степенями свободы. Эти таблицы есть во всех статистических справочниках.
Полное соответствие t-распределения имеет место в случае, когда сами наблюдения y распределены нормально и N стремится к бесконечности.
Следующий шаг – определение объема выборки. Здесь, в первую очередь, следует сформулировать ряд требований к выборке. Данные требования вытекают из разработанных гипотез и ожидаемых конечных результатов. Это – определение желаемой доверительной вероятности (как правило, 0,95, реже 0,99), способ отбора и некоторые другие. Если мы хотим дифференцировать выводы исследования по некоторым подгруппам выборки, то желательные доверительные вероятности должны быть заданны для каждой подгруппы.
На этом этапе важно также сопоставить полученное значение n с ресурсами, выделенными для проведения данного социологического исследования (тираж анкет или интервью, необходимое количество анкетеров, транспортные расходы и т. д.
Анализ результатов. Анализ результатов составляет содержание этапа 5 конкретно-социологического исследования.
Этап 5. Анализ и интерпретация результатов исследований. Это последний этап, на котором проводится аналитическая работа. Вся информация, полученная из разных источников (данные ЭВМ, статистическая отчетность и т. д.) пропускается через структурную модель в соответствии с задачами и гипотезами исследования, заложенными в программе.
Получив исходный (первичный) массив информации (опросные документы, числовые показатели и др.) необходимо свести их в информационные таблицы. Основная задача данного этапа – получение статистических оценочных показателей, позволяющих провести сравнение различных подгрупп выборки (частичных совокупностей) и на основе их анализа сделать достоверные выводы.
Для решения данных задач используется аппарат математической статистики. Указанный аппарат широко разработан для различных целей во многих сферах науки и техники. Рассмотрим основные статистические показатели, которыми пользуются социологи.
Признаки, отмечаемые при наблюдении, можно разделить на два вида:
Общие признаки, необходимые для установления однородности массива единиц.
Основные признаки, составляющие главную цель исследования.
Здесь нужно отметить, что достижение полной однородности единиц наблюдения является неосуществимым, а основные признаки определяются в зависимости от цели и задач исследования. Основные признаки отбираются очень тщательно, и число их должно быть ограничено. Одновременное изучение большого числа основных признаков довольно сложный процесс, так как различные статистические характеристики , работающие при одновременном изучении многих признаков, утрачивают ясность и смысл при большом числе признаков.
Как общие, так и основные признаки могут быть качественными и количественными. Качественные признаки не поддаются измерению, тогда как количественные могут быть измерены, т. е. выражены при помощи чисел.
В результате первичной систематической обработки материала подсчитывается число единиц наблюдения, обладающих конкретным значением того или иного признака. Получаем простое распределение признаков, или вариационные ряды.