ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ

Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.

Отёска стен и прирубка косяков - Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу.

Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) - В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар.

Генеральная и выборочная совокупность, репрезентативность.

Качественные и количественные методы в социологии.

Понятие выборки.

Одной из задач, которые стоят перед социологом при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Данные о массовых социальных явлениях и процессах социолог может получить из двух видов источников:

1. объективных, к которым относятся официальная государственная статистика, статистика министерств и ведомств, служб социальной защиты, профессиональных союзов, общественных партий и движений и такое прочее. Они обычно представляют собой обобщённые количественные характеристики социальных общностей, явлений, процессов (например, уровень безработицы, численность и состав партий и общественных объединений, национальный валовой продукт, численность населения и другое). Но эти данные не всегда могут гарантируют точность и однозначность. Например, занижены данные о распространённости наркомании или пьянства, так как регистрируются далеко не все такие случаи.

2. субъективных, к которым и относятся сами люди. Только от них мы можем узнать о настроениях населения или отдельных социальных групп, только с их помощью спрогнозировать результаты выборов и определить рейтинги телепередач. При работе с людьми возникают, как минимум, две методологические проблемы:

- все данные, которые мы получим от отдельных людей, должны быть обобщены, если мы хотим охарактеризовать изучаемое явление или процесс;

- наиболее точные данные мы сможем получить, если изучить всю совокупность объектов, которые имеют отношение к изучаемой проблеме (например, перепись населения). Но такие исследования (сплошные обследования) очень трудоёмки и дорогостоящи, а в информации от субъективных источников общество нуждается постоянно. Поэтому большинство исследований бывают выборочными[2].

Как только нужно собрать информацию о некоторой группе или большой совокупности людей, возникает проблема построения выборки. Её как правило используют в опросах, ориентированных на статистические методы, в исследованиях политических и культурных элит, при отборе «случаев» для включённого наблюдения и качественного анализа.

Считается, что статистические обследования населения и ресурсов зародились одновременно с первыми формами централизованной социальной и политической организации: информацию такого рода использовали при решении различных управленческих задач – начиная с политики и заканчивая строительством общественных бань еще в развитых аграрных обществах и древних городах-государствах. Иногда эти обследования принимали форму сплошных переписей населения, но чаще всего довольствовались «сведениями о какой-то части совокупности: об урожайности судили по пробному обмолоту, о партии товара – по образцу, а о прихожанах – по их духовному наставнику.

Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом»[3]. Но вообще-то термин "выборка" имеет двоякое значение. Это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта, выбранных для непосредственного обследования. Причины применения выборочного метода:

a) экономит силы и средства исследователей;

b) процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода (рассуждение по схеме «от частных наблюдений – к общей эмпирической закономерности»);

c) реализует принцип рандомизации (случайного отбора).

«Представление о том, что отбор наблюдений должен носить случайный, непредумышленный характер, в общем, соответствует нашему интуитивному знанию об условиях вынесения объективного и непредвзятого суждения»[4]. Но стоит заметить, что теория случайной выборки не часто использовалась вплоть до конца XIX – начала XX веков профессиональными статистиками, хотя теория вероятностей достигла высочайшего уровня развития уже в XVIII – первой половине XIX веков, так как сложилось убеждение о том, что в основе отбора должна лежать не «игра случая», а поиск типичных, характерных наблюдений. «Применимость выборочного метода для изучения случайно распределённых признаков, например дохода или размера семьи, была впервые обоснована в работах норвежца А. Киэра, англичан А. Боули и К. Пирсона, а также русского статистика А.И. Чупрова.

Следующий шаг в развитии выборочного метода можно связать с именем Р. Фишера, который разработал технику рандомизации в эксперименте и выборочном наблюдении. Выборочный метод часто используется как «замена» экспериментального метода. Например, мы не можем провести эксперимент, в котором людям в случайном порядке присваиваются определённые значения переменных «пол» или «цвет кожи», но выборочный метод помогает справиться с этими ограничениями и делать выводы о взаимосвязях между разными переменными, в том числе и вышеуказанными. На изучаемые переменные оказывают систематическое влияние посторонние факторы, которые в свою очередь мешают сделать обоснованные выводы. Единственное средство для достижения обоснованных выводов – это абсолютно случайный характер отбора наблюдений. Только равенство шансов для каждого наблюдения попасть в выборку (отбор «наугад»), гарантирует отсутствие намеренных или ненамеренных искажений.

Поэтому наилучшим способом отбора считается 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[5].

Определившись с понятием выборки, необходимо определить еще несколько понятий, касающихся выборочного метода.

«Все множество социальных объектов, которые являются объектом изучения в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами, образует генеральную совокупность»[6]. Любую генеральную совокупность характеризует какой-либо значимый признак или набор признаков, по которым мы можем отнести конкретный объект к данной совокупности. А «выборочная совокупность – это уменьшенная модель генеральной совокупности; те, кому социолог раздаёт анкеты, кого называют респондентами…Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает»[7].

Корректное определение генеральной совокупности «включает ответы на следующие вопросы:

1) какие именно объекты (элементы) составляют генеральную совокупность – отдельные люди, семьи, академические группы, предприятия, населённые пункты или целые государства;

2) какими признаками обладают элементы генеральной совокупности, насколько они доступны для определения;

3) какова численность генеральной совокупности;

4) как генеральная совокупность размещена территориально;

5) как генеральная совокупность ограничена во времени»[8].

Следует различать единицы отбора и единицы наблюдения. Единицами отбора являются единицы или группы единиц генеральной совокупности, которые отбираются на каждом этапе формирования выборочной совокупности и выступают единицами счёта. Единицы наблюдения – это отобранные единицы генеральной совокупности, характеристики которых непосредственно измеряются, то есть элементы сформированной выборочной совокупности. Если выборка проходит в несколько этапов (многоступенчатая выборка), то единицы отбора и единицы наблюдения могут не совпадать[9].

Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав менее половины генеральной совокупности. Как когда-то сказал Джордж Гэллап: «Если хорошо помешать суп, повар возьмёт на пробу одну ложку и скажет, какой вкус у всего горшка!»[10]. То есть можно сказать, что достоверность полученной информации может быть не только не ниже, чем при сплошном обследовании, но и выше вследствие возможности привлечения персонала более высокого класса и применения различных процедур контроля качества получаемой информации.

Кроме того, выборочный метод имеет широкую область применения. Широта области применения выборочного метода объясняется тем, что небольшой (по сравнению с генеральной совокупностью) объем выборки позволяет использовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (например, видео- и аудиоаппаратуры).

Генеральная и выборочная совокупность, репрезентативность.

Генеральная и выборочная совокупности должны сопоставляться по некоторым важным признакам, которые легко проверяются статистическими методами. Если они совпадают, то выборка называется представительной, или репрезентативной. Понятно и то, что чем больше размер выборки, тем больше и достоверность. Прежде всего, надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристике генеральной совокупности, объекте исследования существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локализация. Пол и возраст замыкают на себе многие показатели семейного состояния: возраст, к примеру, указывает на жизненный опыт, профессиональный стаж. Пространственная локализация (по территории, по месту работы) важна с точки зрения адресности выводов и рекомендаций, которые должны быть привязаны к административным или производственным показателям. При сочетании этих трех параметров: половозрастной структуры, социального состава и пространственной локализации - можно быть уверенным, что выборка будет представительной для изучения многих социальных проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования. Например, при изучении политических ориентаций населения уже не обойтись без учета имущественного положения, а студенческих проблем - без знания вуза и курса обучения студентов.
Иногда требуется повышенная надежность, например в экономических и демографических исследованиях, при переписях населения. Здесь даже несущественные отклонения в конечном счете могут давать большие ошибки. Отклонение выборки от известных показателей генеральной совокупности считается в процентах. Повышенная надежность (репрезентативность) выборки допускает ошибку до 3%, обыкновенная - от 3 до 10 процентов, приближенная - от 10 до 20%, ориентировочная - от 20 до 40% и прикидочная - более 40%.
При этом следует иметь в виду, что при изучении определенной группы населения, например ветеранов, репрезентативная выборка заменяется целевой. Она, будучи представительной в отношении цели исследования, может и не быть репрезентативной ко всей генеральной совокупности, например население города.
Существуют специальные формулы для определения размера выборки. В их основе: заданная точность исследования, разброс признака и допустимая ошибка репрезентативности. Но это для специального исследования. Начинающие социологи делают проще: берут вопрос, возможные варианты ответа, умножают на десять, прибавляют на ремонт выборки и получают минимальное число возможной выборки: больше - можно, меньше - нельзя. Простой обсчет, двухмерное распределение, трехмерное распределение. По каждому интересующему нас варианту ответа, группе людей должно быть не меньше 10 ответов. Если меньше, то говорить о точности не приходится.
Объем выборки определяется аналитическими задачами исследования, а ее репрезентативность - целевой установкой программы исследования. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для формирования выборки: будет ли это все население страны, региона, города или его отдельные группы.
Очень важно при формировании выборки обеспечить равномерный отбор из всей генеральной совокупности. При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайные выборки. Их можно использовать, когда известны основные параметры генеральной совокупности.
Случайная систематическая выборка - отбор идет через определенные интервалы, например, по спискам студентов, клиентов банка, избирателей и т.п. Имея список работников предприятия и определив объем необходимой выборки, можно установить шаг выборки, например каждый десятый или сотый из списка.
Серийная или гнездовая выборка реализуется в том случае, если есть внутренняя структура объекта. На предприятии выбираются не все подразделения, а наиболее типичные, например в области - отдельные города и районы, но опять же типичные; в городе это могут быть отдельные микрорайоны.
Целевой называется выборка, в которой идет выделение на основе каких-либо признаков, например по полу, национальности, имущественному положению, принадлежности к политическим партиям и т. п.
Целенаправленная квотная выборка предполагает пропорциональный отбор на основании статистики распределения среди генеральной совокупности заданных сочетаний паспортных данных респондентов - квот. В социологии также используется выборка как метод основного массива - опрос всех присутствующих (или 60-70% всей численности). Посредством этого метода, например, осуществляется "зондаж" общественного мнения.
Выборки бывают одно- и многоступенчатыми, комбинированными. На каждой ступени отбора следует обеспечить требование представительности. Например, при опросе населения города на первом этапе отбираются типичные микрорайоны, а затем опрашиваются жители каждой двадцатой или пятидесятой квартиры дома. При опросе населения области на первой ступени выбираются типичные районы и города. Примером стихийной выборки могут быть опросы по почте, интервью встречных, прохожих, пассажиров. Здесь может применяться квотный принцип, когда в конкретном здании необходимо опросить определенное количество человек по некоторым признакам, к примеру, по полу, возрасту.

Квотная выборка

Квотная выборка в социологическом исследовании. Способы построения выборки делятся на 2 крупных класса: Случайные (вероятностные) – это такие способы отбора, когда каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, чаще всего равную, вероятность быть выбранным. Неслучайные – все остальные способы отбора. Для реализации случайного отбора необходимо иметь основу выборки - списки элементов генеральной совокупности. Они должны отвечать требованиям полноты, точности, отсутствия дублирования, адекватности целям исследования и удобства работы. Строго говоря, лишь вероятностные выборки являются репрезентативными, следовательно, только для них может быть рассчитана статистическая погрешность. К вероятностным способам отбора относят: Простой случайный отбор, в рамках которого элементы отбираются либо с помощью таблицы случайных чисел, либо с помощью генератора случайных чисел: Механический отбор, Кластерный (гнездовой) отбор, Стихийный отбор, Целевой отбор, Типологический отбор, Квотный отбор. Квотный отбор воспроизводит доли генеральной совокупности по значимым характеристикам. Для его реализации необходимо иметь данные относительно их распределения в генеральной совокупности. В целях повышения качества выборки квотирование проводится по нескольким критериям одновременно. Например, по полу и возрасту. Квотный отбор довольно популярен у социологов, поскольку он организационно проще вероятностного, а моделирование случайности достигается использованием, так называемых маршрутов, в рамках которых могут отбираться улицы, дома, квартиры и т.д. Сторонники квотной выборки утверждают, что при правильном ее использовании она по качеству не уступает вероятностной. Квотная выборка применяется тогда, когда до начала исследования известны статистические данные о контрольных признаки элементов генеральной совокупности. Это позволяет построить выборочную совокупность, воссоздав важнейшие пропорции генеральной совокупности, а на основании этих пропорций рассчитать соответствующие квоты. Информацию, которая образует квоты, получают из документов государственной или ведомственной статистики. Чаще всего используют показатели по полу, возрасту, образованию, типу поселения и т.п.
Квотная Выборка

- выборка, члены которой отобраны так, чтобы они в совокупности укладывались в заранее данное распределение признаков.\