Основні поняття вибіркового дослідження

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Основні поняття вибіркового дослідження

Вибірка -- це сукупність елементів об'єкта соціологічного дослідження, що підлягає безпосередньому вивченню; сукупність способів, прийомів, процедур відбору елементів об'єкта, одиниць спостереження й вивчення при масових соціологічних дослідженнях.

Безліч соціальних об'єктів, які є предметом вивчення в програмі соціологічного дослідження, утворюють генеральну сукупність. Як генеральну сукупність можна розглядати жителів країни, області, підприємців, студентів всієї країни тощо, Частина об'єктів генеральної сукупності, що виступають як об'єкти спостереження, називається вибірковою сукупністю. Число одиниць спостереження в складі вибіркової сукупності називається обсягом вибірки.

1.1 Вибірка у соціології та її види

Більшість соціологічних досліджень носять не суцільний, коли вивчаються всі елементи об'єкта, а вибірковий характер. При розгляді будь-якої схеми побудови вибірки повинні бути враховані два фактори: 1) наявність або відсутність ймовірного механізму відбору й 2) наявність або відсутність об'єктивності при відборі. Облік цих факторів дає такі основні види вибірки: випадкова, квазівипадкова, квотна, багатоступінчаста та ін.

Вибірка випадкова. Спосіб відбору, при якому кожний елемент генеральної сукупності має деяку, відмінну від нуля, імовірність бути відібраним. вибірка випадковий соціологічний репрезентативність

Реалізувати процедуру простого випадкового відбору можна двома прийомами: лотерейним методом і за допомогою таблиці випадкових чисел.

Вибірка невипадкова. Виділяють два види невипадкового відбору: спрямований відбір (цілеспрямований, цільовий, вибір на розсуд) і-стихійний. Спрямований відбір характеризується вибором одиниць або груп одиниць за яким-небудь заздалегідь визначеним принципом. Найпоширенішими формами спрямованого відбору вважаються: вибір типових об'єктів, метод «сніжної грудки» і вибір квотами,

Стихійні вибірки формуються довільно й, як правило, незалежно від дослідника. Прикладами стихійного відбору можуть служити опитування за допомогою засобів масової інформації, «вибірка ` першого зустрічного», опитування пасажирів на зупинках або в транспорті тощо.

Вибірка квотна -- мікромодель об'єкта соціологічного дослідження, сформована на основі статистичних відомостей (параметрів, квот) переважно про соціально-демографічні характеристики елементів генеральної сукупності.

Квотний метод вибірки передбачає попередню наявність статистичних відомостей щодо ряду істотних характеристик генеральної сукупності. Однак ці відомості не використовуються для визначення обсягу вибірки, тому що надалі відбір респондентів здійснюється не випадково, а цілеспрямовано, за допомогою інтерв'юерів. Число характеристик, дані про які вибираються як квоти, як правило, не перевищує чотирьох.

Вибірка багатоступінчаста -- вид вибірки, побудований із застосуванням процедури поетапного відбору об'єктів, до того ж сукупність об'єктів, відібраних на попередньому етапі (сходинці) стає вихідною для відбору на наступному. Проміжні об'єкти, що становлять вибіркову сукупність на вищих сходинках багатоступінчастої вибірки, називаються одиницями відбору. Розрізняють одиниці відбору першої сходинки (первинні одиниці), одиниці відбору другої сходинки (вторинні одиниці) тощо. Об'єкти нижньої сходинки, з яких безпосередньо ведеться збір соціологічної інформації, називаються одиницями спостереження.

Прикладом може служити дослідження ставлення студентів до реформ у системі вищої освіти. Генеральна сукупність -- усі студенти вузів. Застосовуються три сходинки відбору. На першій виділяються вузи за напрямками. Друга сходинка -- у кожній групі вузів робиться випадковий непропорційний відбір. Наприклад, відбирається по одному або два вузи з кожної групи. На третій сходинці у вузах визначаються факультети й курси, на яких пройде дослідження. Четверта сходинка припускає визначення студентських груп, які будуть опитані. Одиницею спостереження є студент.

1.2 Вибірка у соціологічному дослідженні

На етапі збирання первинних матеріалів субґєкт соціологічного дослідження повинен зґясувати кількісні та якісні параметри обґєкта, уточнити, хто є носієм інформації, скільки таких носіїв треба обстежити, щоб отримати реальну картину соціальної реальності. У практиці емпіричних досліджень, якщо обґєкт кількісно невеликий (не перевищує 300--500 одиниць), можна вдатися до суцільного обстеження, опитавши, наприклад, усіх респондентів або проаналізувавши всі номери визначених часописів тощо.

Але соціологія найчастіше має справу з великими групами людей, носіями певних характерних ознак, учасниками різноманітних соціальних процесів. Обґєктом досліджень можуть бути десятки і сотні тисяч людей, що мешкають у різних регіонах, містах, областях; багатотисячні колективи промислових підприємств, організацій; великі соціальні спільноти: підприємці, молодь, студентство, жіноцтво, діти. Тому дослідник, дбаючи про якість, достовірність майбутніх результатів, повинен ретельно підійти до вибору найоптимальніших методів. Адже суцільні обстеження за таких обставин неможливі (виняток становлять суцільні дослідження, використовувані під час перепису населення, проведення референдумів). Тому найчастіше вдаються до вибіркового методу як альтернативи суцільному обстеженню. Його теорія ґрунтується на досягненнях математичної статистики.

Вибірковий метод -- науково обґрунтований підхід, за результатами якого роблять висновки про обґєкт дослідження як ціле, спираючись на дані аналізу його певної частини.

Використання методу вибірки передбачає опанування таких понять, як «генеральна сукупність», «вибіркова сукупність», «одиниця відбору», «одиниця спостереження», «репрезентативність», «помилка репрезентативності» тощо.

Генеральна сукупність -- обмежений територіально і в часі обґєкт дослідження.

Визначення генеральної сукупності передбачає конкретизацію характеристик обґєкта, його найважливіших суттєвих ознак, які піддаються фіксації.

Вибіркова сукупність -- певна кількість відібраних за суворими правилами елементів генеральної сукупності.

Вона нібито є мікромоделлю генеральної сукупності, її структура повинна максимально збігатися зі структурою генеральної сукупності за основними якісними характеристиками і контрольними ознаками.

Одиниці відбору -- елементи вибіркової сукупності, які згідно з планом вибирає дослідник на кожному етапі побудови вибірки.

Такими елементами є поселення, підприємства, різноманітні спільноти.

Одиниці спостереження -- елементи вибіркової сукупності, які підлягають обстеженню.

Ними можуть бути як окремі індивіди, так і соціальні групи.

Для побудови вибірки конкретного соціологічного дослідження потрібно попередньо оцінити якість вибірки (визначити ймовірність і ступінь точності, з якими дані, отримані під час дослідження вибіркової сукупності, можна переносити на генеральну сукупність); дібрати тип вибірки, найбільш адекватний меті й завданням дослідження; визначити обсяг вибірки, який, з одного боку, повинен бути статистично значущим, а з іншого -- економним, забезпечуючи оперативне отримання якісної інформації.

Визначення якості вибірки означає оцінку її на предмет репрезентативності щодо всього обґєкта дослідження.

Репрезентативність вибірки -- здатність вибіркової сукупності відтворювати основні характеристики генеральної сукупності.

Вибірка не може абсолютно точно відтворювати генеральну сукупність, тому вона завжди матиме певні відхилення від неї.

Помилка репрезентативності -- відхилення вибіркової сукупності за певними характеристиками від генеральної сукупності.

Чим більша величина відхилень, тим значніша помилка репрезентативності, тим нижча якість отриманих даних. Головне завдання на цьому етапі соціологічного дослідження -- врахувати помилку репрезентативності під час інтерпретації та узагальнення результатів дослідження, проведеного із застосуванням вибіркового методу.

Значну роль у визначенні якості інформації, отриманої в результаті емпіричного дослідження, окрім репрезентативності, відіграють такі параметри, як надійність і валідність.

Надійність інформації -- адекватність одержаних результатів дослідження соціальній ситуації.

Забезпечується вона врахуванням так званих випадкових помилок, які є неминучими внаслідок неоднорідності досліджуваного контингенту. Чим однорідніший контингент обстеження і чим більший обсяг вибіркової сукупності, тим незначніша випадкова помилка вибірки і відповідно вища якість отриманої інформації. Випадкові помилки виникають також і через низьку якість інструментарію, непрофесійну роботу дослідника тощо. Величину випадкової помилки можна розрахувати за допомогою спеціальних математичних формул.

Якість дослідження встановлюється величиною випадкової помилки (знаходять її за допомогою математичних формул), яка дає змогу врахувати її під час поширення висновків, зроблених на підставі вибіркового дослідження, на всю генеральну сукупність.

Валідність (обґрунтованість) інформації -- відповідність результатів саме тим явищам і процесам, які передбачалося дослідити.

До зниження валідності можуть призвести не тільки помилки інструментарію, а й систематичні помилки вибірки.

Систематичні помилки -- помилки, які виникають внаслідок неправильних вихідних статистичних даних про параметри контрольних ознак генеральної сукупності, занадто малого обсягу вибірки, хибного застосування способу відбору одиниць аналізу тощо.

Визначити величину систематичних помилок за допомогою математичних формул неможливо, тому вони значно погіршують результати досліджень і взагалі можуть звести їх нанівець. Крім того, слід враховувати, що надійність і валідність -- самостійні параметри, не залежать один від одного, характеризують якість дослідження з різних боків. Тому обовґязково їх треба визначати окремо.

Перед тим, як обрати тип вибірки, визначаються щодо методу (ймовірнісний або цілеспрямований) відбору одиниць аналізу.

Ймовірнісний (стохастичний, випадковий) метод. Передбачає випадковий відбір одиниць аналізу, згідно з яким кожна одиниця генеральної сукупності має однакову можливість потрапити до вибіркової сукупності. Він покладений в основу випадкового та механічного типів вибірки. Випадкова вибірка є досить поширеною в соціологічних дослідженнях. Сутність її полягає в тому, що всі елементи генеральної сукупності, наприклад, працівників підприємства фіксують на картках, використовуючи їх прізвища або спеціальні кодувальні номери. Перемішавши картки у барабані, вибирають необхідну їх кількість. Для великих генеральних сукупностей застосовують вибірку, згідно з якою всі елементи генеральної сукупності утворюють єдиний список, з якого через рівні інтервали відбирають необхідну кількість елементів вибіркової сукупності. Крок відбору визначають за допомогою спеціальної формули:

K=N : n,

де К -- крок відбору, N -- величина генеральної сукупності, n -- величина вибіркової сукупності.

Поширеною є стратифікаційна (районована) вибірка, побудова якої повґязана з поняттям «районування генеральної сукупності».

Районування генеральної сукупності -- процес поділу досліджуваного обґєкта на складові відповідно до мети і завдань дослідження.

Стратифікаційна (районована) вибірка передбачає попереднє групування одиниць генеральної сукупності за певними критеріями, які повинні впливати на досліджуване явище. Але одиниці сукупності повинні істотно відрізнятися. Наприклад, при вивченні карґєрних стратегій молоді з вищою освітою можна передбачити, що форма навчання (державна, приватна) буде впливати на їх погляди щодо працевлаштування, професійної карґєри. Відомо, що частка студентів, які навчаються у приватних вищих навчальних закладах, значно менша, ніж тих, хто здобуває вищу освіту у державних вищих навчальних закладах. Тому ймовірність їх потрапити у вибірку за механічного відбору досить низька. У такому разі всі вищі заклади поділяють на групи залежно від форми навчання, а потім з кожного типу відбирають респондентів пропорційно чисельності всього контингенту. У більшості опитувань громадської думки, що проводять за національними вибірками, первинна стратифікація здійснюється за географічною локалізацією, звідси й назва принципу -- районування.

«Гніздова» вибірка є протилежною до районованої. У ній за одиницю відбору для суцільного обстеження беруть групи, колективи. Якщо при районуванні дослідник виокремлює різнотипні підсукупності, то при гніздовій вибірці генеральну сукупність розбивають на однотипні групи («гнізда»), всередині яких містяться різнорідні одиниці спостереження. Наприклад, досліджуючи колективи навчальних закладів, за одиницю можна взяти певні учнівські класи, студентські групи тощо.

Застосовуючи цей метод, дослідник повинен усі одиниці генеральної сукупності розподілити між гніздами, подбати про максимальну ідентичність за параметрами основних характеристик гнізд. Зручність, доступність і простота виокремлення гнізд роблять цей метод раціональним та економним. Але формальний підхід до виокремлення гнізд може призвести до спотворення реальної картини досліджуваного обґєкта.

Серійну вибірку використовують з метою розбити генеральну сукупність на однорідні частини (серії) за певними ознаками. Вважаючи серією сукупність статистично відмінних одиниць, дослідник може будувати вибірку з урахуванням детальних ознак структурної організації обґєкта. З кожної серії (пропорційно кількості елементів у ній) відбирають необхідну кількість елементів вибіркової сукупності. Кількість елементів, які належить вибрати окремо з кожної серії, визначають за допомогою формули:

n_i = (N_i*n) : N,

де n_i -- кількість елементів, які належить вибрати з певної серії; N_i -- кількість одиниць у серії, n -- вибіркова сукупність; N -- генеральна сукупність.

Поряд з ймовірнісним підходом до побудови вибірки використовують цілеспрямований підхід, який не передбачає використання правил теорії ймовірності. Він є основою квотної та стихійної вибірок.

Квотна вибірка застосовується тоді, коли до початку дослідження відомі статистичні дані про контрольні ознаки елементів генеральної сукупності. Це дає змогу побудувати вибіркову сукупність, відтворивши найважливіші пропорції генеральної сукупності, а на підставі цих пропорцій розрахувати відповідні квоти. Інформацію, яка утворює квоти, одержують з документів державної чи відомчої статистики. Найчастіше використовують показники за статтю, віком, освітою, типом поселення тощо.

Прикладом стихійної вибірки є поштове опитування читачів періодичного видання, опитування першого зустрічного журналістами на вулицях міст, метод «снігової кулі». Цей метод використовують, коли потрібно опитати декілька сот представників громадських організацій, знаючи, наприклад, лише 10 з них. Тоді інших респондентів шукають за допомогою цих 10, якщо кожен з них погодиться повідомити про своїх знайомих, які належать до цих організацій, а ті повідомлять про своїх знайомих. Наслідком цього буде збільшення кількості людей, яких можна буде опитати, тобто вибірка, формується поступово, як «снігова куля».

Всі наведені типи вибірок відносять до однощаблевих. У сучасній практиці проведення масових великомасштабних досліджень застосовують складні багатощаблеві вибірки, які поєднують різні підходи до її формування.

Вибірка вживається в двох значеннях:

1. Вибірка - це відібрана для дослідження частина об'єкта, тобто вибіркова сукупність;

2. Вибірка - це методи і процедури відбору одиниць досліджуваного об'єкта, які підлягають дослідженню (від яких збирається інформація), тобто методика відбору;

генеральна сукупність - це соц. група, яка підлягає вивченню згідно цілям і завданням дослідження. ГС має свої межі:

·Географічні

·Територіальні (територія проживання соц. Групи)

·Тимчасові (період часу, в який вивчається соц. Група існує)

·Соціальні (стать, вік, професія, етнос і т.д.)

Якщо межі соц. сукупності не ясні до дослідження, тоді проводиться процедура скринінгу, яка дозволяє проводити відбір респондентів у кордоні ГС, з її допомогою з усього населення виокремлює соц. групу, що підлягає вивченню згідно цілям і завданням дослідження. Для відбору респондентів задаються питання, які називаються скринінгові (чи купуєте ви? Споживаєте чи що? Як часто?). Це можуть бути також питання, що накладають обмеження на відбір (дохід, сфера зайнятості).

Вибіркова сукупність - це частина ГС, відібрана для вивчення, збору від неї інформації.

Одиниці спостереження - частина ГС (респонденти, домогосподарства), яка була відібрана на сходах вибірки і від якої збирається інформація.

Одиниці відбору - частина ГС, відбирається на більш високих щаблях формування вибірки, ніж од. спостереження, яка репрезентує ГС. Бувають од. відб. 1 ступеню та 2-го ступеня.



Висновок

Отже, вибірка -- це множина об'єктів, подій, зразків або сукупність вимірів, за допомогою визначеної процедури вибраних з статистичної популяції або генеральної сукупності для участі в дослідженні. Зазвичай, розміри популяції дуже великі, що робить прийняття до уваги всіх членів популяції непрактичним або неможливим. Вибірка являє собою множину або сукупність певного обсягу, члени якої збираються і статистичні характеристики обчислюються таким чином, що в результаті можна зробити висновки або екстраполяцію із вибірки на всю популяцію або генеральну сукупність.

Соціолог виділяє якусь частину генеральної сукупності в надії, що зуміє виявити і довести властивості всього об`єкта дослідження в цілому.



2. Теоретичні засади формування вибірки

Організація соціологічного дослідження - складний і багатоплановий процес. Розглянемо основні його складові.

Весь досліджуваний соціальний масив соціологи називають генеральною сукупністю, звичайно, для дослідження береться якась частина, точно так само, як при аналізі крові береться одна крапля.

2.1 Формування соціологічної вибірки

Генеральна і вибіркова сукупності повинні зіставлятися з деяких важливих ознак, які легко перевіряються статистичними методами. Якщо вони співпадають, то вибірка називається представницької, або репрезентативною. Зрозуміло й те, що, чим більше розмір вибірки, тим більше і достовірність. Перш за все, треба усвідомити, які з наявних відомостей про характеристику генеральної сукупності, об`єкті дослідження істотні для цілей дослідження. У багатьох випадках це половозрастной, соціально-професійний, майновий склад обстежуваних, їх просторова локалізація. Стать і вік замикають на собі багато показників сімейного стану: вік, наприклад, вказує на життєвий досвід, професійний стаж. Просторова локалізація (по території, за місцем роботи) важлива з точки зору адресності висновків і рекомендацій, які повинні бути прив`язані до адміністративних або виробничими показниками. При поєднанні цих трьох параметрів: половозрастной структури, соціального складу і просторової локалізації - можна бути впевненим, що вибірка буде представницької для вивчення багатьох соціальних проблем. Зрозуміло, що це правило має винятки в залежності від конкретних умов і особливих цілей дослідження. Наприклад, при вивченні політичних орієнтації населення вже не обійтися без урахування майнового стану, а студентських проблем - без знання вузу і курсу навчання студентів.

Іноді потрібна підвищена надійність, наприклад, в економічних і демографічних дослідженнях, при переписах населення. Тут навіть несуттєві відхилення в кінцевому рахунку можуть давати великі помилки. Відхилення вибірки від відомих показників генеральної сукупності вважається у відсотках. Підвищена надійність (репрезентативність) вибірки допускає помилку до 3 відсотків, звичайна - від 3 до 10 відсотків, наближена - від 10 до 20 відсотків, орієнтовна - від 20 до 40 відсотків і приблизна - понад 40 відсотків.

При цьому слід мати на увазі, що при вивченні певної групи населення, наприклад, ветеранів, репрезентативна вибірка замінюється цільовий. Вона, будучи представницькою в щодо мети дослідження, може і не бути репрезентативною до всієї генеральної сукупності, наприклад, населення міста.

При розробленні концепції збирання інформації необхідно визначити:

· генеральну сукупність об'єктів дослідження;

· метод вибірки;

· обсяг вибірки.

Генеральна сукупність -- це всі об'єкти або спостереження, корисні для дослідження в межах вирішення конкретної проблеми. Вона має обмежуватись у часі і просторі, а всі об'єкти повинні відбиратись до неї за певними умовами, причому це мають бути самі об'єкти, а не їх характеристики.

Коли генеральна сукупність досить мала або коли того потребує проблема, то досліджуються всі об'єкти генеральної сукупності. Але таке дослідження не завжди можливе (генеральна сукупність може мати і нескінченну кількість елементів) і взагалі потребує багато витрат. Тому часто виконують вибірковий аналіз об'єктів генеральної сукупності.

Вибіркова сукупність (вибірка) -- частина генеральної сукупності, яка є репрезентативною ілюстрацією (зменшеною моделлю) генеральної сукупності. Лише в цьому випадку результати аналізу вибірки можна поширити на всю генеральну сукупність. Існують різні методи формування вибірки (табл. 4.3).

Таблиця 4.3 Методи формування вибірки

Випадкова вибірка	Невипадкова вибірка
Проста	Довільна
Групова	Типова
Метод «клумб»	Метод концентрації
Багатоступенева	Метод квот

Випадкові вибірки:

· проста вибірка -- вибірка за допомогою випадкових чисел;

· групова вибірка -- розклад генеральної сукупності на окремі групи з подальшим проведенням простої вибірки в кожній з них;

· метод «клумб» -- розклад генеральної сукупності на окремі групи з подальшим проведенням простої вибірки декількох з них;

· багатоступенева вибірка -- проста вибірка проводиться декілька разів, результат кожної стадії використовується як сукупність одиниць для подальшого вибору.

Невипадкові вибірки:

· довільна вибірка -- елементи вибираються без плану і закономірностей;

· типова вибірка -- вибірка характерних (за деякими ознаками) елементів, типових для даної генеральної сукупності;

· метод концентрації -- вибір найбільш суттєвих і важливих елементів генеральної сукупності;

· метод квот -- розподіл елементів генеральної сукупності за певною ознакою по групах з визначенням їх частки у генеральній сукупності; вибір елементів з кожної групи так, щоб вибірка містила їх у тих самих пропорціях.

Необхідною умовою організації дослідження є попереднє вивчення генеральної сукупності та оцінювання її однорідності. Оскільки повне дослідження занадто дороге, а часом і неможливе, обмежуються вибіркою, так щоб вона була репрезентативним відображенням генеральної сукупності. Найчастіше використовують суто механічний добір елементів, за якого чисельністьn вибірки визначається за формулою

де t -- коефіцієнт довіри, який залежить від імовірності того, що гранична помилка не перевищить t-кратну середню помилку; ? -- дисперсія помилки; ? -- гранична задана помилка вибірки; N -- число одиниць у досліджуваній генеральній сукупності.

За ймовірності 0,990 коефіцієнт довіри дорівнює 3,0, а за ймовірності 0,999 він дорівнює 3,28. Найчастіше у розрахунках спираються на ймовірність 0,954, коли коефіцієнт довіри t = 2. Дисперсію при цьому визначають на основі експерименту, спробного дослідження або ж за аналогами.

Процес отримання та обробки емпіричних даних здійснюється відповідно до обраного робочого інструментарію. Особливе значення в цьому процесі мають спеціальні вибіркові обстеження (опитування населення, фахівців, експертиза). Вони дають змогу глибше розкрити конкретну проблематику маркетингових досліджень.

Найчастіше організація вибіркового обстеження складається з таких елементів:

· вибирається цільова величина, що підлягає вимірюванню (наприклад, частка підприємств, що використовують комп'ютери);

· вибирається основа вибіркового спостереження -- генеральна сукупність (наприклад, опубліковані списки, статистична звітність тощо); визначається структура вибірки (умови вибірки із генеральної сукупності); визначається метод вибірки (випадковий, пропорційний, фронтальний);

· вибираються способи отримання інформації для визначення цільової величини (спостереження поведінки, дані з документів, відповіді на анкетні питання);

· вибирається метод аналізу результатів вибіркового спостереження (наприклад, обчислення середньої зваженої або складання формули регресії, оцінка точності досліджень).

Подання даних. Дуже важливо, як буде подано дані для аналізу. Загальний підхід -- подання даних має бути якомога простішим. Основні принципи подання даних такі:

· Кількість спостережень. Загальний обсяг вибірки даних є у первісному звіті дослідника. Не слід формувати групи респондентів на основі підвибірок, що входять до загальної вибірки.

· Основи класифікації. Результати опитування мають бути згруповані таким чином, щоб вони були доступні в поданні та розумінні. Особливо це стосується «вільних» питань або відповідей (на кшталт перше, друге або ваш варіант). Дослідник повинен розробити кодовані категорії, за якими групуватимуться ці «вільні» відповіді.

· Недоцільна точність. Не слід надавати даним більшого значення, ніж вони мають насправді. Не потрібно подавати дані з більшою точністю, ніж необхідно для аналізу. Корисність їх при цьому не збільшиться, а сприйняття менеджером погіршиться;

· Абсолютні та відносні дані. Дані можна подавати у вигляді їх абсолютних значень і відсоткових відношень. І ті, й інші можуть використовуватися в аналізі з різним успіхом залежно від виду досліджуваної проблеми. Найбільша цінність подання даних у вигляді відсоткових відношень полягає в тому, що можна безпосередньо порівнювати одну групу з іншою‚ однак не завжди зрозуміло, за яким правилом їх порівнювати. Це залежить від двох моментів: процедуру порівняння необхідно провести виходячи з власного уявлення про те, що відбувається в системі, яким чином вона залежить від досліджуваної проблеми.

Вибіркові розподіли. Вибірковий розподіл в узагальненому вигляді відображає варіацію характеристик усіх можливих випадкових вибірок даного обсягу з деякої сукупності спостережень. На практиці рідко здійснюється більше за одну випадкову вибірку, отже, вибірковий розподіл потрібно розглядати швидше як теоретичне поняття. Воно використовується при оцінюванні міри достовірності характеристик, отриманих унаслідок здійснення одиничної випадкової вибірки.

Теорія статистичних вибірок вивчає зміну окремих узагальнених вибіркових характеристик, таких як середня, дисперсія за різних способів формування вибірок.

Для кожного з різних узагальнюючих показників, таких як середня, дисперсія, коефіцієнт кореляції і т. д., можна побудувати свій вибірковий розподіл. Розглянемо вибіркові розподіли середньої, оскільки подібні розподіли є найбільш важливими і водночас найбільш простими.

Вибірковий розподіл середніх, отриманий за реалізації простих випадкових вибірок обсягу n, кожна з яких витягнута з однієї і тієї самої сукупності даних, має три простих властивості. Середня цього розподілу дорівнює середній для початкової сукупності; його форма наближується до форми нормального розподілу (це не стосується вибірок дуже малого обсягу); нарешті, його стандартне відхилення є стандартним відхиленням індивідуальних спостережень у початковій сукупності.

Значення дисперсії може бути розраховане на базі стандартного відхилення наявноївибірки. У цьому випадку, взагалі кажучи, має бути використаний t-розподіл Стьюдента, однак, якщо виключити вибірки дуже невеликого обсягу, то розподіл Стьюдента буде трохи відрізнятися від нормального розподілу зі стандартним відхиленням.

Величина стандартного відхилення характеризує розсіяння середніх значень різних вибірок обсягу n і звичайно називається стандартною помилкою середньої. Це одна з основних формул у теорії статистичних вибірок.

Різниця між середніми двох незалежних вибірок з обсягами nx та ny, витягнутих з однієї і тієї самої сукупності, має стандартну помилку:

,

де Sx та Sy -- стандартне відхилення спостережень х та у.

Вибіркові розподіли інших узагальнених характеристик звичайно мають складніший вигляд, однак для вибірок великого обсягу їх форма наближається до форми нормального розподілу. Цей факт полегшує розв'язання проблем, з якими стикається дослідник у теорії статистичних вибірок.

Повторення експериментів. Щоб надати ізольованому результату наукове значення, необхідне повторення проведеного дослідження.

Якщо первинний результат не буде підтверджений, треба зробити висновок, що його не можна узагальнити принаймні за допомогою якого-небудь простого способу. Однак, якщо той самий результат буде отриманий і вдруге, то можна припустити, що він може виявитися ще більш загальним.

Просте встановлення можливості повторного відтворення деякого результату -- це тільки перший крок. Але навіть невелика кількість успішних повторень раніше отриманого результату може сприяти істотному прогресу виконуваного дослідження, якщо умови, в яких кожний раз проводилося. спостереження, досить сильно різняться.

Ніяке дослідження не може бути знову відтворене в абсолютно тих самих умовах, що і раніше. Однак важливим є повторне відтворення отриманого раніше результату, а не реконструкція всіх характерних для попереднього дослідження умов спостереження. Дійсно, для з'ясування діапазону різних умов або факторів, за яких залишаються в силі отримані раніше результати, потрібне повторення проведеного дослідження за самих різних ситуацій. Отже, насамперед треба відповісти на питання: які фактори повинні й можуть мінятися?

Фактори, які можуть змінюватися. Отримавши абсолютно новий результат, звичайно намагаються повторити проведене дослідження, відтворюючи його якомога точніше: ті самі умови спостереження, той самий апарат, те саме джерело матеріалу; при цьому переслідується мета легко і швидко перевірити, чи можна відтворити той самий результат знову.

Щоб отримати ширше узагальнення, змінюють умови спостережень. Така зміна здійснюється доти, поки вона істотно не позначиться на результатах. Проте можна піти і далі цього уявного кордону. Це допоможе з'ясувати, чи дійсно тільки в даному діапазоні умов отриманий результат має узагальнюючий характер або ж цей діапазон може бути розширений ще більше.

Подальші дослідження мають бути сконцентровані на виявленні цього фактора (зміна інших факторів при цьому не повинна впливати на отримуваний результат). Конкретний фактор стає важливим у тому разі, коли його зміна дійсно впливає на результати.

Результат має отримати підтвердження й тоді, коли змінюється тільки один фактор. Ніяке одиничне дослідження не може дати остаточної вичерпної відповіді.

Статистичні обстеження. Вибіркові обстеження, або цензи, в своїй найпростішій формі є методами збирання даних, за яких дослідник не може впливати на характер варіації факторів. Подібні обстеження ведуть до отримання середніх статистичних показників, надійність яких повністю залежить від показності зібраних даних. Просте статистичне обстеження є методом, до якого вдаються в крайньому випадку, коли неможливо вдатися до якого-небудь іншого, конструктивнішого способу збирання інформації. Одна з проблем, що виникає при цьому, полягає в тому, що техніка простого репрезентативного вибіркового обстеження не забезпечує виконання головної вимоги -- можливості повторення дослідження за різних умов. Наприклад, витягання двох вибірок із загальної статистичної сукупності не буде суворо незалежним повторенням, оскільки результати повинні збігтися з точністю до помилок випадкового вибору. Витягання двох вибірок за різних умов (наприклад, вибір з однієї і тієї самої сукупності людей, але в різні дні тижня) не є простим вибором, оскільки навмисна зміна емпіричних умов спостереження (вибір двох конкретних днів тижня) вносить у процес збирання інформації елемент регульованості, що має нестатистичну природу.

Цей набір показників більш змістовний, ніж проста середня. Уводячи елемент регулювання в процес збирання інформації, дослідник тим самим практично здійснює проведення декількох різних обстежень. Статистична репрезентативність необхідна тільки у випадках з нерегульованою варіацією в рамках кожного з цих обстежень. У більшості таких структурованих обстежень і цензів чисто статистичний елемент пов'язаний із забезпеченням гарантій того, що отримані результати міститимуть лише незначні систематичні помилки або ж не міститимуть їх зовсім.

Конкретні статистичні дослідження. Характер більшості конкретних статистичних досліджень значною мірою визначається безпосередньо самим дослідником. Він вибирає змінні, які мають вимірюватися, і різні умови, за яких він проводитиме це вимірювання. Він навіть може, не бажаючи того, дещо впливати на матеріал, з яким має намір працювати, причому впливати на результати дослідження. Однак звичайно дослідник при проведенні конкретного статистичного дослідження намагається, щоб подібний вплив не був істотним.

Багато які конкретні дослідження організовані так, що різні фактори змінюються одночасно, а не поодинці. Не просто встановити точну форму причинно-наслідкових зв'язків, що істотно сповільнює і утруднює успішне проведення досліджень.

Сила статистичного підходу полягає в тому, що за його допомогою значно простіше отримувати негативні результати. Іншими словами, він допомагає встановити, що деякий фактор не справляє впливу на явище, що вивчається. Одиничний результат має бути підтверджений або ж уточнений на базі інформації, отриманої за новими даними.

Контрольні експерименти. Експериментування часто сприяє прискоренню отримання результату в конкретних статистичних дослідженнях. У цьому випадку дослідник самостійно змінює або коригує вплив деяких факторів на явище, що вивчається. Експериментування має дві основні функції: здійснення штучного регулювання, що забезпечує ідентичність певних умов проведення різних досліджень, і штучної зміни умов, що дає змогу з'ясувати, що може статися за такої зміни. Однак експериментатор не може контролювати всі фактори в досліджуваній ситуації.

Планування експериментів. Іноді складніша схема проведення експериментів дає змогу здійснити замість одного експерименту серію окремих експериментів, забезпечуючи більш або менш схожі умови їх перебігу. У такому разі вдається значною мірою уникнути невизначеності, пов'язаної з інтерпретацією ізольованих результатів. Якщо вдається скористатися й рандомізацією, то ефект буде ще відчутнішим.

Організувати експеримент можна таким чином, що одночасно проводитиметься велика кількість різних експериментів, послідовно відмінних один від одного зміною тільки одного фактора. (У розробку такого методу великий внесок було зроблено Р. Фішером.) В організованих подібним чином експериментах необов'язково використовувати додаткову інформацію, наприклад, додаткові спостереження. Подібний «факторіальний» тип організації експерименту часто приводить до зменшення величини його статистичної помилки.

Попереднє планування експерименту, особливо з використанням рандомізації, зменшує невизначеність при інтерпретації отриманих результатів. У організованому відповідним чином експерименті може змінюватися більш як один фактор. Тому з допомогою одного дослідження можна отримати результати, що мають досить загальну природу.

Однак повторення експериментів за різних умов перетворюється на одну з форм конкретного статистичного дослідження, якщо зміна умов не може регулюватися в процесі здійснення експерименту. Таким чином, підхід, заснований на конкретних статистичних дослідженнях, а не на спеціально спланованих експериментах, залишається основною формою збирання наукової інформації.



Висновок

Проектуючи вибірку, слід прагнути до того, щоб вибіркова сукупність, порівняно невелика за обсягом, своїми основними параметрами, значущими для певного дослідження, відтворювала генеральну сукупність.

Проектуючи вибірку, соціолог стикається з тим, що зі збільшенням складності програми соціологічного дослідження організація вибіркової сукупності шляхом використання традиційних статистичних схем імовірнісної вибірки не дає змоги забезпечити формування репрезентативної вибіркової сукупності. Виникає потреба враховувати фактори (вони ж є елементами дослідницької програми), що визначають весь процес дослідження: способи та характер опису обґєкта та предмета дослідження, методи збирання первинної інформації, робочі гіпотези, мету та завдання дослідження тощо. Названі елементи дослідницької процедури різною мірою впливають на процес формування вибірки.

Размещено на Allbest.ru

...