Что такое репрезентативная выборка из генеральной совокупности. Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупности. Стратифицированная случайная выборка

Один из главных компонентов тщательно продуманного исследования – определение выборки и что такое репрезентативная выборка. Это как в примере с тортом. Ведь не обязательно съедать весь десерт, чтобы понять его вкус? Достаточно небольшой части.

Так вот, торт – это генеральная совокупность (то есть все респонденты, которые подходят для опроса). Она может быть выражена территориально, например, лишь жители Московской области. Гендерно – только женщины. Или иметь ограничения по возрасту – россияне старше 65 лет.

Высчитать генеральную совокупность сложно: нужно иметь данные переписи населения или предварительных оценочных опросов. Поэтому обычно генеральную совокупность «прикидывают», а из полученного числа высчитывают выборочную совокупность или выборку .

Что такое репрезентативная выборка?

Выборка – это чётко определенное количество респондентов. Её структура должна максимально совпадать со структурой генеральной совокупности по основным характеристикам отбора.

Например, если потенциальные респонденты – всё население России, где 54% — это женщины, а 46% — мужчины, то выборка должна содержать точно такое же процентное соотношение. Если совпадение параметров происходит, то выборку можно назвать репрезентативной. Это значит, что неточности и ошибки в исследовании сводятся к минимуму.

Объем выборки определяется с учётом требований точности и экономичности. Эти требования обратно пропорциональны друг другу: чем больше объем выборки, тем точнее результат. При этом чем выше точность, тем соответственно больше затрат необходимо на проведение исследования. И наоборот, чем меньше выборка, тем меньше на неё затрат, тем менее точно и более случайно воспроизводятся свойства генеральной совокупности.

Поэтому для вычисления объема выбора социологами была изобретена формула и создан специальный калькулятор :

Доверительная вероятность и доверительная погрешность

Что означают термины «доверительная вероятность » и «доверительная погрешность »? Доверительная вероятность – это показатель точности измерений. А доверительная погрешность – это возможная ошибка результатов исследования. К примеру, при генеральной совокупности более 500 00 человек (допустим, проживающие в Новокузнецке) выборка будет равняться 384 человека при доверительной вероятности 95% и погрешности 5% ИЛИ (при доверительном интервале 95±5%).

Что из этого следует? При проведении 100 исследований с такой выборкой (384 человека) в 95 процентов случаев получаемые ответы по законам статистики будут находиться в пределах ±5% от исходного. И мы получим репрезентативную выборку с минимальной вероятностью статистической ошибки.

После того, как подсчет объема выборки выполнен, можно посмотреть есть ли достаточное число респондентов в демо-версии Панели Анкетолога . А как провести панельный опрос можно подробнее узнать .

Свойство выборки, благодаря которому результаты выборочного исследовании позволяют делать выводы о генеральной совокупности и эмпирическом объекте в целом, называется репрезентативностью.

Репрезентативность (представительность) выборки - это способность выборки воспроизводить определенные характеристики генеральной совокупности в пределах допустимых погрешностей. Выборку называют репрезентативной, если результат измерения определенного параметра для данной выборки совпадает с учетом допустимой погрешности с известным результатом измерения генеральной совокупности. Если выборочное измерение отклоняется от известного параметра генеральной совокупности больше выбранного уровня погрешности, то такая выборка считается нерепрезентативной.

Предложенное определение прежде всего устанавливает связь между выборочной и генеральной совокупностью исследования. Именно генеральную совокупность представляет выборка, и только на генеральную совокупность могут быть распространены выявленные в выборочном исследовании тенденции. Теперь должно быть понятно, почему ранее такое внимание было уделено задачам корректного определения генеральной совокупности и ее описания в исследовательской документации и публикациях. Выборка не может представлять иную совокупность, отличную от той, из которой фактически проводился отбор единиц для измерения. Если исследователь заблуждается относительно фактических границ генеральной совокупности, то его выводы будут некорректны. Если он по ошибке или намеренно расширяет или искажает границы генеральной совокупности в отчетных материалах, публикациях, презентациях по результатам исследования, то это вводит в заблуждение пользователей и может рассматриваться в качестве фальсификации результатов.

Проверка репрезентативности осуществляется посредством сравнения отдельных параметров выборки и генеральной совокупности. Распространенным заблуждением является существование репрезентативных выборок «вообще».

Репрезентативность или нерепрезентативность выборки может быть установлена исключительно в отношении отдельных переменных. Более того, одна и та же выборка может быть репрезентативна по одним параметрам и нерепрезентативна - по другим.

Как правило, в профессиональном дискурсе социологов репрезентативность представляется как дихотомическое свойство - выборка либо репрезентативна, либо нет. Но это не вполне корректный подход. В действительности выборка может одни параметры генеральной совокупности воспроизводить более точно, а другие - менее точно. Поэтому корректнее (хотя с практической точки зрения и менее удобно) вести речь о мере репрезентативности конкретной выборки по конкретным параметрам.

Как и в случае с выборкой в целом, ключевым моментом в определении репрезентативности выборки является обоснование погрешности, в пределах которой выборка признается репрезентативной для целей исследования. Возможно и обратное - фиксация размера фактических ошибок и констатация факта, что выборка представляет генеральную совокупность с определенными погрешностями. И опять-таки ключевую роль в этом играет характер использования результатов исследования. Следовательно, одна и та же выборка может быть признана достаточно репрезентативной для одних целей (например, для прогноза явки избирателей на предстоящих выборах), но недостаточно репрезентативной для других (например, для определения рейтингов кандидатов и прогноза результатов голосования).

По каким параметрам следует проверять репрезентативность выборки? Во-первых, таких параметров в большинстве исследовательских ситуаций немного. Ведь сопоставить результаты выборочного измерения с данными о генеральной совокупности можно только при наличии последних. А исследования проводятся потому, что таких данных как раз не хватает. Поэтому еще на этапе моделирования объекта и последующей разработки инструментария целесообразно предусмотреть измерение одного или нескольких контрольных параметров, по которым доступны данные, характеризующие генеральную совокупность. Это создаст необходимую эмпирическую базу для проверки репрезентативности.

Во-вторых, нужно стремиться проверять репрезентативность выборки по параметрам, имеющим существенное значение для предметной области исследования. В современной практике широкое распространение получил контроль репрезентативности по основным демографическим параметрам - полу, возрасту, образованию и пр. Эти данные, как правило, доступны для любого территориального объекта, так как фиксируются во время переписей населения и впоследствии пересчитываются статистическими учреждениями с применением обоснованных математических моделей. По этой причине обязательное включение нескольких демографических переменных в «паспортичку» стало общепринятой профессиональной нормой. Однако такая практика может быть отнесена к разряду наивных и подвергнута обоснованной критике. Дело в том, что основные и общедоступные для сравнения демографические параметры далеко не всегда играют роль структурирующих факторов в отношении предметов социологических исследований. Их природа сама по себе не является социальной, а влияние на объекты исследований часто достаточно опосредованно. Поэтому репрезентативные по демографическим параметрам выборки на деле могут скрывать значительные проблемы в виде системных ошибок и неконтролируемых смещений. Напротив, демографическая репрезентативность эффективных с точки зрения целей и задач исследования выборок может оказаться невысокой.

Вот интересный пример из практики. В 2009 г. одна из исследовательских компаний, работающих на Урале, выполнила опрос в г. Ки- зеле Пермского края. В ходе проведения полевых работ исследователи столкнулись с серьезными препятствиями для набора предусмотренной планом исследования выборки - отсутствием достаточного количества доступных респондентов, ухудшением погодных условия. Судя по всему, исследовательская компания не была в полной мере готова к осуществлению работ в таком масштабном проекте. Ее производственные мощности работали на пределе возможностей, чтобы в течение недели обеспечить опрос 6000 респондентов на достаточно обширной территории. В результате фактическая выборка во многих местах проведения опроса была, по признанию самих исследователей, наполнена всеми, кого удалось привлечь к участию в исследовании. Установленные техническим заданием демографические квоты были нарушены в большинстве районов опроса. В некоторых районах искажение пропорций наполнения выборки по отношению к квотному заданию достигали для отдельных категорий населения 2,5 раза, что фактически ставило под сомнение сам факт применения квотной выборки. Казалось, заказчик исследования имеет все основания для предъявления обоснованных претензий к исследователям.

Однако проведенная по поручению арбитражного суда экспертиза установила, что такие значительные искажения квот и, соответственно, явная нерепрезентативность полученной выборки по основным демографическим параметрам практически не привели к искажению данных исследования! Путем перевзешивания массива данных эксперты получили эффект репрезентативной по контролируемым параметрам выборки. Практически все проверенные экспертами частотные распределения данных показали статистически не значимые различия между результатами обработки фактического и перевзвешенного массивов. Де-факто это означает, что, несмотря на грубейшие нарушения технологии опроса и практическое игнорирование квотных заданий, исследователи предоставили заказчику те же самые данные, на которые он мог рассчитывать, если бы процедуры формирования выборки были полностью соблюдены и демографическая репрезентативность была обеспечена.

Как такое могло произойти? Ответ прост - использованные для контроля репрезентативности демографические параметры практически не имели (и это подтвердил корреляционный анализ) влияния на предметные переменные исследования - оценки населением социально- экономического положения и параметры его общественно-политической активности. К тому же размер выборки был весьма велик относительно генеральной совокупности (фактически исследование охватывало четверть взрослого населения муниципального округа), что в результате действия закона больших чисел привело к стабилизации наблюдаемых распределений задолго до того, как требуемое число респондентов было опрошено.

Практический вывод из этой поучительной истории состоит в том, что усилия и ресурсы следует направлять на обеспечение и контроль репрезентативности в отношении таких параметров выборки, которые, как предполагает исследователь, оказывают существенное влияние на предмет исследования. Это означает, что параметры для контроля репрезентативности должны выбираться специально для каждого исследовательского проекта соответственно его предметной специфике. Например, оценки социально-экономического положения всегда сильно связаны с реальным благосостоянием семьи респондента, его позициями на рынке труда и в бизнес-сфере. Соответственно, именно эти параметры целесообразно использовать для контроля репрезентативности. Другое дело, что получить объективные данные, характеризующие по ним генеральную совокупность, может быть непросто. Здесь нужен творческий подход и, возможно, компромисс. Например, уровень благосостояния можно проконтролировать по наличию автомобиля в семье респондента, ведь статистика зарегистрированных автомашин в регионе может быть доступна.

Интересно, что в исследовательских отчетах и публикациях практически всегда упоминаются именно репрезентативные выборки. Неужели нерепрезентативные выборки настолько редки? Конечно нет. Выборок, которые являются проблемными с точки зрения репрезентативности по тем или иным параметрам, в исследовательской практике встречается достаточно. Скорее их даже больше, чем выборок, репрезентативность которых может быть оценена не формально (по демографическим параметрам), а по существу. Однако их публичное упоминание в профессиональной социологической среде, к сожалению, табуировано. И никто из исследователей не готов признать, что репрезентативность его выборки по существенным для предметной области измерения параметрам проблематична либо не проверяема.

На самом деле обнаружение признаков нерепрезентативности выборки не является катастрофой. Во-первых, существующие технологии «ремонта» (перевзвешивания) выборки во многих случаях позволяют полностью исключить эффект нерепрезентативности относительно беспокоящего социолога или его клиента параметра. Суть метода перевзвешивания состоит в присваивании различным категориям наблюдений (в случае опроса - респондентов) определенных весовых коэффициентов , компенсирующих недостаточное или избыточное фактическое представительство данных категорий в выборке. В дальнейшем эти веса учитываются при проведении всех расчетных операций с массивом данных, что позволяет получать распределения, полностью соответствующие сбалансированному (соответствующему расчетным квотам) массиву данных. Современные статистические программы, такие как БРвв, позволяют производить расчеты с учетом весовых коэффициентов в автоматическом режиме, что делает эту процедуру достаточно легкой для исполнения.

Во-вторых, даже если получить «хорошую» репрезентативную выборку не получается, «умеренной» репрезентативности может оказаться достаточно для решения многих исследовательских задач. Напомним, что репрезентативность - это скорее мера соответствия, чем дихотомический маркер. И только отдельные исследовательские задачи - в основном связанные с точным прогнозированием определенных событий - требуют от выборок действительно высокой (статистически подтвержденной) репрезентативности.

Например, для того, чтобы прогнозировать рыночную долю нового продукта в маркетинговом исследовании требуется выборка, охватывающая и репрезентирующая потенциальных клиентов. Однако чаще всего маркетологи не имеют достаточных данных о том, кто на самом деле образует круг их клиентов, тем более - потенциальный. В этой ситуации проверить репрезентативность выборки вообще невозможно - ведь неизвестно, какие параметры она должна воспроизводить. Тем не менее многие маркетинговые задачи успешно решаются, так как для выявления клиентских предпочтений, реакции на рекламные материалы, анализа отзывов на новый продукт статистически репрезентативные выборки не нужны - достаточно обеспечить охват типичной клиентуры, которую легко найти прямо в магазинах. Нерепрезентативные выборки вполне подходят для решения поисковых задач, выявления сильно выраженных тенденций, анализа специфики отдельных категорий (представленных маленькими самостоятельными подвыборками), сравнения таких категорий между собой (двумерный анализ), анализа взаимосвязей между переменными и других задач, в которых точность полученных статистических распределений имеет второстепенное значение.

Репрезентативная выборка

Репрезентативная выборка

Репрезентативная выборка - выборка, имеющая такое же распределение относительных характеристик, что и генеральная совокупность.

По-английски: Representative sample

См. также: Выборочные совокупности

Финансовый словарь Финам .

Смотреть что такое "Репрезентативная выборка" в других словарях:

Репрезентативная выборка - Группа участников, бюлее или менее точно представляющая состав изучаемой популяцши. Выборка может отражать распределение по возрастным и пошовым признакам, а также любые другие характеристики, влияюпцие на результат эксперимента с точки зрения… …

репрезентативная выборка - — [Англо русский глоссарий основных терминов по вакцинологии и иммунизации. Всемирная организация здравоохранения, 2009 г.] Тематики вакцинология, иммунизация EN representative sampling … Справочник технического переводчика

РЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ ВЫБОРКА - (representative sample) выборка, которая является (или считается) истинным отражением родительской популяции, то есть имеет тот же профиль признаков, например, возрастную структуру, классовую структуру, уровень образования. Репрезентативная… … Большой толковый социологический словарь

РЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ ВЫБОРКА - См. выборка, репрезентативная … Толковый словарь по психологии

РЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ ВЫБОРКА - такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Репрезентативная выборка - это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной… … Социологический словарь Socium

Репрезентативная выборка - (representative sample). Выборка, точно отражающая состояние и свойства всей популяции … Психология развития. Словарь по книге

выборка представительная - (выборка репрезентативная) выборка, произведенная по правилам, то есть так, что она отражает специфику совокупности генеральной и по составу, и по индивидуальным характеристикам включаемых субъектов. Словарь практического психолога. М.: АСТ,… … Большая психологическая энциклопедия

Англ. sampling, representative; нем. Stichprobe, reprasentative. Выборка, имеющая, по сути дела, такое же распределение относительных характеристик, как и генеральная совокупность. Antinazi. Энциклопедия социологии, 2009 … Энциклопедия социологии

Representative sample Выборка, имеющая такое же распределение относительных характеристик, что и генеральная совокупность Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов

Это означает,что если вы, опросив, предположим, 400 человек в районном городе, где численность взрослого платежеспособно­го населения составляет 100 тыс. человек, выявили, что 33% оп­рошенных покупателей предпочитают продукцию местного мясо­комбината, то с 95%-ной 39 вероятностью можете утверждать, что постоянными покупателями этой продукции являются 33+5% (т.е. от 28 до 38%) жителей этого города.

Можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки (см. выше).

Сегодня многие трудные расчеты берет на себя техника, а стати­стические программы можно получить по Интернету. Вот и с рас­четом выборки ленивому социологу предоставили такую возмож-

ность на веб-сайте Аналитического центра «Бизнес и маркетинг» (http://www.bma.ru/enter.htm), где пользователю надо лишь внести необходимые данные, а затем нажать на кнопку «Рассчитать».

Контроль и ремонт выборки

Качество социологической информации может снизить множе­ство факторов: неправильно сформулированные анкетные вопро­сы, не так выбранный метод исследования, пропущенные ответы в анкетах, нечетко спланированная выборка и др.

Практика эмпирических исследований - зарубежных и отече­ственных, фундаментальных и прикладных - свидетельствует, что ошибки, в том числе при составлении выборки, встречаются по­чти в каждом исследовании. Другой вопрос - значимые или незна­чимые смещения такого рода. А поскольку ошибки, накладки и сме­щения происходят всегда, то для специалистов, занятых контролем и ремонтом выборки, работа всегда найдется. Да и саму эту область методической науки преждевременная старость не ожидает. Не только в науке, но и в любой другой сфере профессия контролеров и ремонтников всегда была хлебной и престижной.

Контролем выборки будем называть процесс научного сравне­ния генеральной и выборочной совокупностей, выявление степе­ни их расхождения, обнаружение причин отклонения и разработку возможных способов устранения погрешностей. В узком смысле - это уравнивание выборочных и генеральных распределений социаль­но-демографических характеристик респондентов.

Под ремонтам выборки надо понимать сам процесс устранения погрешностей, т.е. расхождения двух совокупностей, теми способами, методами и инструментами, которые предлагает методическая наука.

Таким образом, второй прием выступает практической реали­зацией первого, аналитического, а оба они составляют два обяза­тельных этапа проведения социологического исследования.

Часто контроль выборки употребляют в расширенном значении, включая в него также ремонт выборки. В этом случае говорят о широком понимании ремонта выборки как первичной статистичес­кой обработки данных, включающей коррекцию: а) выборочной совокупности; б) распределений социально-демографических ха­рактеристик респондентов; в) резко выделяющихся и пропущенных ответов, а также взвешивание исходных данных. Указанные виды коррекции призваны отремонтировать самое главное - выборку исследования, повысить степень ее репрезентативности. Почему это главное? Анкета может быть исключительно интересной, глубокой

Основная цель ремонта выборки - повышение качества уже собранной информации. Процедура ремонта выборки включает несколько операций 40 .

Коррекция выборочной совокупности. Далеко не всегда отобран­ные респонденты, по самым разным обстоятельствам, могут или желают отвечать на вопросы. Кто-то заболел или уехал в срочную командировку, другой отказывается по идейным соображениям или не способен отвечать в силу умственной недостаточности. Кого-то трудно застать дома, хотя анкетер приходил к нему не единожды.

Возникает проблема замены респондентов, которая может быть решена с помощью нескольких методов: выбор следующего по списку респондента (например, следующего номера в телефонном справочнике), использование первоначальной выборки больших размеров и формирование повторной выборки. В последнем слу­чае, если процент ответов оказался намного ниже, чем ожидалось, основа выборки расширяется за счет дополнительных имен, най­денных, например, случайным образом. Самым эффективным способом считается поиск эквивалентной замены. Если, к приме­ру, в вашу выборку попал работающий пенсионер такой-то наци­ональности и овдовевший, то желательно подыскать ему в каче­стве замены другого пенсионера сходного возраста, национально­сти, овдовевшего и работающего. Нередко подобный способ превращается в трудо- и времязатратное мероприятие. Если спи­сок генеральной совокупности невелик и найти замену не удает­ся, следует отказаться от эквивалентного метода и перейти к дру­гому.

Коррекция распределений демографических характеристик респон­дентов. Если по окончании исследования в паспортичке вашего исследования получилось, что у вас, к примеру, перебор женщин, людей с высшим образованием или пожилых людей в сравнении с теми процентными долями, которые они имеют в генеральной со­вокупности, то можно применить три способа: 1) удалить те груп­пы респондентов, которые оказались представлены в избыточном количестве; 2) доопросить те группы, которые оказались представ-

ленными в недостаточном количестве; 3) математически повысить значение ответов, представленных недостаточно, или снизить - представленных избыточно. Но сначала желательно выяснить, а влияет ли то и другое на содержание ответов. Может быть, все мож­но оставить и так.

Взвешивание исходных данных - математический способ повы­шения или понижения значения ответов конкретной группы рес­пондентов (например, незамужних сельских женщин в возрасте от 30 до 45 лет). Взвешивание означает присваивание каждому респон­денту определенного веса (коэффициента, на который нужно ум­ножить все мнения-ответы одного или группы респондентов ради восстановления репрезентативности). По мнению А. Балабанова 41 , взвешивание - единственный способ восстановления репрезента­тивности в панельных исследованиях без потери точности. По­скольку способов взвешивания существует очень много, то перед социологом возникают достаточно непростые методологические проблемы, которые без соответствующей подготовки и знаний ре­шить невозможно. Весовые коэффициенты можно определять по-разному, а сам процесс присвоения коэффициентов почти невоз­можно контролировать со стороны, другим исследователям. Самый простой способ - численность конкретной социально-демографи­ческой группы, например подростков от 13 до 17 лет, из генераль­ной совокупности (N) делят на количество респондентов, представ­ляющих данную возрастную группу (п), полагая, что один респон­дент представляет мнение jVчеловек генеральной совокупности.

Сотрудники Института социологии АН СССР А.А. Давыдов и А. О. Крыштановский в свое время установили любопытные фак­ты 42 . Оказывается, демофафические признаки респондентов почти никак не связаны с ответами об удовлетворенности работой и жиз­нью, оценкой темпов перестройки, одобрением деятельности по­литических лидеров, оценкой внешнеполитических событий и т.д. Другими словами, мужчины и женщины одинаково отвечают на вопросы об удовлетворенности жизнью или о политических собы­тиях. Для этих индикаторов перевзвешивание проводить не нуж­но. Если же одна характеристика, например пол, тесно связана со всеми содержательными вопросами или разные вопросы связаны с различными характеристиками, то коррекцию придется делать по схеме, описанной в пособии.

Специалисты ВЦИОМ обеспечивают при анализе данных тща­тельный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста.

Коррекция резко выделяющихся ответов респондентов. При опросе иногда попадаются такие ответы респондентов, которые резко выделяются на общем фоне. Причины могут быть самые разные: респондент неправильно понял вопрос анкеты, у него оригинальные взгляды на мир или попросту решил подшутить над учеными. Могут быть и другие причины. Но вернуться к нему и переспросить уже нельзя. В таком случае, особенно если анкет много, бракованный экземпляр лучше удалить из обще­го массива.

Коррекция пропущенных ответов. Пропуски чаще всего воз­никают в открытых и табличных вопросах. Самый простой спо­соб коррекции - исключить их или всю анкету из научного ана­лиза. При пропуске не содержательного вопроса, а того, что. имеется в паспортичке, поступают так. Если социально-демо­графические характеристики не связаны с содержательными от­ветами, то анкете с пропущенными значениями следует присво­ить наиболее часто встречающиеся в выборке социально-демо­графические характеристики либо определить их случайным образом или пропорционально (если таких анкет много). Если же связь есть, то следует определить, к ответам какой группы (например, мужчин или женщин) ближе ответы в анкете, где графа «пол» не указана, и внести этот признак 44 .

Если данных получено много, то ремонт выборки может осу­ществляться за счет сокращения выборочной совокупности. Это, по мнению А.А. Давыдова и А.О.Крыштановского, наиболее ра­циональный подход к ремонту выборки, поскольку данная стра­тегия не опирается ни на какие дополнительные допущения. Если объем выборки незначителен, то для ее ремонта нужно принимать ряд дополнительных допущений, которые не следу­ют из собранного материала и истинность которых трудно про­верить.

Переформирование выборки осуществляется тогда, когда про­верка показала, что выборка не представляет совокупность в це­лом. В этом случае выбираются новые респонденты, и они добав­ляются к ранее использованной выборке, пока не достигается удовлетворительный уровень репрезентативности.

Далеко не все социологи, организующие эмпирическое иссле­дование, включают данные о контроле и ремонте выборки в его «паспортичку». Так, среди 300 исследований, содержавшихся в Банке данных ИС АН СССР на 1988 г., лишь в десяти осуществ­лялся ремонт выборки 45 . Для сравнения отметим: за рубежом ре­монт выборки уже давно стал распространенным методом повы­шения качества социологической информации.

Раньше причины отставания таились в отсутствии вычисли­тельной техники, специализированного программного обеспе­чения, методических пособий, недостаточной квалификации исследователей. Сегодня есть и техника, и нужные программы, но проблема не решена. Видимо, ее нельзя свести лишь к тех­ническим аспектам.

На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочны­ми средними. В социологии при обследованиях взрослого насе­ления чаще всего используют данные переписей населения, теку­щего статистического учета, предшествующих опросов на том же объекте. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки (пол, возраст, националь­ность, семейное положение). Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, такой спо­соб контроля называется апостериорным, т.е. осуществляемым после опыта.

Например, институт Дж. Гэллапа, использующий выборки объемом 1500 чел., контролирует репрезентативность по имею­щимся в национальных цензах данным о распределении населе­ния по полу, возрасту, образованию, доходу, профессии, расовой принадлежности (белый - цветной), месту проживания, величи­не населенного пункта 46 . В исследованиях, проводимых ВЦИОМ, надежность выборочных данных определяется методом апосте­риорного контроля. В анкету мониторинга обязательно включа­ют несколько вопросов, по которым имеется надежная информа­ция в Госкомстате РФ. К ним обычно относятся пол, возраст, об­разование, тип поселения, семейное положение, сфера занятости, должностной статус респондента. Четыре показателя - пол, воз­раст, образование и место жительства респондента используются для выделения контролируемых групп при определении весов

опрошенных - они должны соответствовать аналогичным группам в генеральной совокупности 47 . Поскольку из официальной статистики известно, сколько в России мужчин и женщин, то легко сравнить по этим цифрам данные мониторинга и определить погрешность.

В обследованиях Центра «Социо-Экспресс» Института социо­логии РАН репрезентативность всероссийской выборки (проект­ный объем 2 тыс. чел.) контролируется по региональным пропор­циям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов. Опрос производится методом форма­лизованного интервью по месту жительства. В основе размещения выборки лежат десять экономико-географических зон, в каждой из которых выделяются крупные города (численностью свыше 500 тыс. населения), средние города (50-500 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские насе­ленные пункты. Авторы полагают, что предельная ошибка их вы­борки не превышает 3% 48 .

Эффективным контролем выборки и вообще качества данных в исследовании служит публикация ключевых характеристик ис­следования, прежде всего методического инструментария. Если автор исследования скрывает информацию, указывая на коммер­ческую тайну, то обязательно должно возникнуть подозрение в его нечистоплотности. Как справедливо замечает А. Балабанов, все методики измерений, даже в сфере маркетинговых исследований и масс-медиа, давно известны, они абсолютно открыты и не мо­гут являться объектом коммерческой тайны. Более того, отсут­ствие данных о методике измерений является нарушением всех имеющихся в мире соглашений, в частности о медиаизмерениях 49 .

Паспортичка выборки

При написании научного отчета и публикации статьи в акаде­мическом журнале от авторов исследования всегда требуют чет­ких разъяснений относительно самого исследования и выбороч-

ной совокупности: кто и когда проводил исследование, какие ме­тоды исследования использовались, каковы тип, объем и харак­тер выборки, ошибка репрезентативности, состав выборочной со­вокупности по главным параметрам (например, пол, возраст, на­циональность, образование), контроль данных и др. Если эти сведения отсутствуют, то статью в журнал обычно не принимают, а если они присутствуют лишь частично, то им не доверяют серь­езные исследователи. Таким образом, паспортичка исследования и паспортичка выборки необходимы авторам не меньше, чем ре­дакторам и читателям.

Паспортичка выборки появляется у социолога дважды. Первый раз характеристику типа выборки с кратким обоснованием целе­сообразности ее использования в соответствии с целями исследо­вания, требованиями репрезентативности и организационными возможностями исследования социологу приходится давать в Методическом разделе программы своего исследования. Раздел о выборке содержит ответы на следующие вопросы:

♦ Каков эмпирический объект исследования?

♦ Является ли исследование сплошным или выборочным?

♦ Если оно является выборочным, то претендует ли оно на репрезентативность?

♦ Если оно претендует на репрезентативность, то какова ге­неральная совокупность?

♦ Сколько ступеней отбора применяется в выборке?

♦ Какова единица отбора на каждой ступени?

♦ Какая стратегия отбора применяется на каждой ступени (случайная, квотная)?

♦ Какая конкретно разновидность случайного отбора приме­няется?

♦ Какие параметры используются при квотной выборке?

♦ Что является основой выборки (список, картотека, карта)?

♦ Какова единица наблюдения на последней ступени отбора?

Принципы выборки описываются не только для метода опро­са, но и для каждого метода, используемого в исследовании: ана­лиз документов, наблюдение и т.д.

Условный пример описания выборки. В исследовании эффек­тивности бригадных форм организации труда возможна такая стратегия. 1. В качестве эмпирического объекта принимаются ра­бочие, объединенные в бригадную форму организации труда. 2. Исследование выборочное. 3. Генеральной совокупностью вы­ступают все рабочие, объединенные в бригадную форму. 4. При­меняются три ступени отбора. 5. На первой ступени выделяют­ся бригады, занятые в основном и вспомогательном произвол-

стве. Для последних применяется сплошной опрос (в связи с их малочисленностью), а для первых - выборочный. 6. Вторая сту­пень - отбор бригад, занятых в основном производстве. По по­казателям, характеризующим конечные результаты, бригады раз­деляются на три группы: а) передовые; б) средние; в) отстающие. В зависимости от числа бригад на каждую группу составляют список, и по нему делается случайный непропорциональный отбор (например, по три бригады в каждой) с помощью опреде-ленного «шага выборки». 7. Третья ступень - в отобранных бри­гадах проводится сплошной опрос. Единицей наблюдения выс­тупает отдельный работник 50 .

Второй раз с описанием выборки социолог встречается уже после проведения исследования - когда пишет научный отчет или научную статью в журнал.

Неполное описание паспортных данных исследования, к сожа-лению, самая распространенная болезнь российских ученых. Не-которые не знают, как именно их составлять, другие считают та-кие сведения необязательными или неважными. А есть и такая ка-тегория исследователей, которым сообщить просто нечего, поскольку, описав все сведения о выборке, они разоблачат свою неграмотность. Распространенный случай - социолог как-то про-вел исследование, каким-то образом построил выборку и что-то там получил. Но сформулировать паспортичку, выразить на на­учном языке свои действия он не может.

Хроническая болезнь отечественных социологов - отсутствие или недостаточно высокая методическая культура. Она касается не только организации и проведения полевого исследования, но и публикации его результатов в открытой печати. Подобный факт известен всем и о нем переодически говорят с 1960-х по 2000-е гг. Иногда наших социологов и психологов удается, что называется, застичь на месте преступления.

Согласно данным исследования В.В. Солодникова, который провел вторичный анализ публикаций в трех академических жур- налах: «Социологические исследования», «Вопросы психологии»

и «Психологический журнал» за 1986-1992 гг., ни социологи, ни психологи не утомляют себя выдвижением, обоснованием и про­веркой гипотез. Большинство ученых (от 61 % у психологов до 92% у социологов) обходится без такого познавательного инструмен­та, нарушая все каноны научного метода. Только в 8% социоло­гических публикаций гипотезы формулируются в явном виде. Плохо обстоит дело у социологов и психологов с описанием объек­та исследования: мало кто указывает количество опрошенных, пол и возраст респондентов, редко сообщается уровень образования опрошенных, место проживания, продолжительность семейной жизни (для состоящих в браке), доход и профессиональный ста­тус. Проблема репрезентативности, т.е. сравнение выборочной и генеральной совокупностей по указанным признакам, почти со­всем не обсуждается. Кроме того, единичны упоминания социо­логов о пилотаже инструментария, об использовании ранее апро­бированных методик. Хотя самым распространенным методом сбора эмпирической информации выступает опрос, редко кто опи­сывает, какой именно его вид применялся в зависимости от мес­та, времени или способа заполнения анкеты.

2.12. Репрезентативность

Репрезентативность (франц. representatif - показательный) - свойство выборочной совокупности представлять характеристики генеральной совокупности. Репрезентативность выборки означа­ет, что с некоторой наперед заданной или вычисленной на фак­тической выборке погрешностью установленное на выборочной совокупности можно отождествить с генеральной совокупностью или, если использовать язык статистики, найти оценки парамет­ров генеральной совокупности. Во-первых, каждая единица гене­ральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку. Во-вторых, во избежание направленного отбора выбор единиц генеральной совокупности нужно производить независи­мо от изучаемого признака. В-третьих, отбор должен производить­ся по возможности из однородных совокупностей. В-четвертых, число единиц генеральной совокупности, отобранных для обсле­дования, должно быть достаточно большим.

Процесс непосредственного определения репрезентативнос­ти выборки складывается из этапов: сопоставление средних по­казателей распределений выборочной и генеральной совокупно­стей; сопоставление форм распределения этих показателей. Сред­ний показатель распределения обычно берется как средняя 144

арифметическая или средневзвешенная арифметическая этого распределения.

В случае изучения совокупностей с альтернативными призна­ками вместо средней арифметической вычисляется доля единиц, обладающих рассматриваемой характеристикой, относительно всей совокупности. Если обозначить объем совокупности симво­лом N, а явление с данным признаком - М, то Р - доля явлений с этим признаком определяется:

где Q - доля явлений с альтернативным признаком.

Пользоваться выводами, полученными на основании исследо-вания выборочной совокупности, можно в том случае, если раз-ность между средними арифметическими (или средними долями)" признаков выборочной и генеральной совокупностей стремится к нулю. Предполагается, что это требование удовлетворяется при выполнении четырех условий, оговоренных выше. Правда, зная только выборочные средние показатели, нельзя дать точные оцен-ки их разности, так как неизвестны средние показатели генераль-ной совокупности. Кроме того, сами значения выборочных сред­них могут колебаться в зависимости от того, какие единицы ге­неральной совокупности попадут в выборку. Поэтому оценка репрезентативности выборочной совокупности по средним пока­зателям ее распределения сводится к поиску ошибки репрезента­тивности.

Сравнение выборочной и генеральной совокупностей по сред­ним показателям не дает полного представления о генеральной совокупности. Так, в двух совокупностях с одинаковыми средни­ми показателями расхождения между максимальным и минималь­ным значением признака, определяющие форму его распределе­ния, могут быть различны. Если представить такое распределение графически, то оно образует симметричную колоколообразную (нормальную) кривую, отражающую тот факт, что сумма многих независимых произвольно распределенных случайных перемен­ных приближенно распределяется по нормальному закону. Орди­ната у, которая определяет высоту кривой для каждой точки х, представляет собой плотность вероятности для значения х г

Максимум плотности вероятности приходится на среднее зна­чение переменной и равен единице. Это означает, что чем меньше

случайное значение переменной отличается от ее среднего значе­ния, тем больше вероятность его проявления. И наоборот, чем боль­ше отклонение значений переменной от ее средней величины, тем вероятность их появления меньше. Таким образом, значения откло­нений от средних величин, т.е. значения вида х (- х, несут инфор­мацию о вариации изучаемых переменных. Если бы все значения признака были одинаковы и совпадали с его средней величиной, то совокупность значения этого признака была бы предельно од­нородной.

Обычно число положительных отклонений от среднего ариф­метического значения совокупности примерно равно числу отри­цательных отклонений, т.е. сумма всех отклонений неизбежно стремится к нулевому значению. Поэтому, если бы потребовалось просуммировать все отклонения признака в совокупности, эта сумма всегда была бы равна нулю:

Во избежание этого каждое отклонение возводят в квадрат и находят сумму квадратов - дисперсию.

Нормальное распределение в полной мере характеризуется параметрами: jc - среднее значение признака и а - среднее квад­ратичное (стандартное) отклонение. Среднее х определяет поло­жение распределения относительно оси х; стандартное отклоне­ние показывает форму кривой; чем больше значение а, тем шире кривая и тем ниже ее максимум.

Площадь под нормальной кривой располагается таким образом, что в границах х ± о находится 68% всего распределения призна­ка, в границах х ± 2<т - 95,5, в пределах х ± Зет - 99,7%. Вероят­ность того, что разность между случайной переменной, распреде­ленной примерно по нормальному закону, и ее средним значением по абсолютной величине превосходит Зет, меньше 0,3%. Отсюда следует, что практически со стопроцентной точностью можно ут­верждать:

Оценка репрезентативной выборочной совокупности по фор­ме распределения показателей представляет собой сравнение мер вариации этих показателей в выборочной и генеральной совокуп­ностях. Дисперсия генеральной совокупности известна далеко не в сегда, однако в математической статистике доказано, что меж-

ду генеральной и выборочной дисперсиями существует соотно­шение вида:

где п - объем выборки.

Проблема репрезентативности выборки имеет важное значение как проблема правомерности экстраполяции выводов, полученных при анализе выборочной совокупности, на всю генеральную со-вокупность 52 .

Глава 3. ПРОГРАММА

Похожая информация.