Оцінювання та врахування дизайн-ефекту у багатоступеневих стратифікованих вибірках для загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата соціологічних наук

ОЦІНЮВАННЯ ТА ВРАХУВАННЯ ДИЗАЙН-ЕФЕКТУ У БАГАТОСТУПЕНЕВИХ СТРАТИФІКОВАНИХ ВИБІРКАХ ДЛЯ ЗАГАЛЬНОНАЦІОНАЛЬНИХ СОЦІАЛЬНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ В УКРАЇНІ

22.00.02 - методологія та методи соціологічних досліджень

Пігіда Антон Олександрович

Київ - 2015

Дисертацією є рукопис

Робота виконана на кафедрі методології та методів соціологічних досліджень факультету соціології Київського національного університету імені Тараса Шевченка.

Науковий керівник: кандидат фізико-математичних наук, доцент Сидоров Микола Володимир-Станіславович, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, факультет соціології, доцент кафедри методології та методів соціологічних досліджень

Офіційні опоненти:

- доктор філософських наук, професор Паніотто Володимир Ілліч, Національний університет "Києво-Могилянська Академія", професор кафедри соціології, генеральний директор Київського міжнародного інституту соціології

- кандидат соціологічних наук Дембіцький Сергій Сергійович, Інститут соціології НАН України, науковий співробітник відділу методології та методів

Захист відбудеться 14 вересня 2015 року о 12.00 на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.001.30 у Київському національному університеті імені Тараса Шевченка за адресою: 03680, м. Київ, просп. Глушкова, 4Д, ауд. 504.

З дисертацією можна ознайомитись у науковій бібліотеці імені М. Максимовича Київського національного університету імені Тараса Шевченка за адресою: 01033, м. Київ, вул. Володимирська, 58, зал №12.

Автореферат розісланий "___" серпня 2015 року

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Ю.О. Тарабукін

Анотація

Пігіда А.О. Оцінювання та врахування дизайн-ефекту у багатоступеневих стратифікованих вибірках для загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата соціологічних наук за спеціальністю 22.00.02 - методологія та методи соціологічних досліджень. - Київський національний університет імені Тараса Шевченка., Київ, 2014.

Дисертацію присвячено аналізу явища дизайн-ефекту, який виникає у вибіркових дослідженнях та розробці методик спрямованих на його зменшення. У дисертації розглядається на яких етапах при побудові вибіркової сукупності для загальнонаціональних досліджень в Україні виникає дизайн-ефект, яким чином його можливо виміряти та які підходи слід застосовувати для його зменшення.

Детально аналізується етап стратифікованого відбору та вплив групування елементів генеральної сукупності на страти на дизайн-ефект вибірки. Пропонується методика, яка дозволяє розбити генеральну сукупність на страти, оптимальні з точки зору впливу на похибку дослідження. Аналізується етап кластерного відбору та його вплив на дизайн-ефект дослідження. Розглядаються питання побудови оптимальної, з точки зору витрат ресурсів, кластерної вибірки. Пропонується методика побудови такої оптимальної вибіркової сукупності.

Ключові слова: вибірка, дизайн-ефект, стратифікація, стратифікована вибірка, кластерна вибірка, ймовірнісна вибірка.

Пигида А.А. Оценивание и учёт дизайн-эффекта в многоступенчатых стратифицированных выборках для общенациональных социальных исследований в Украине. - Рукопись.

Диссертация посвящена анализу явления дизайн-эффекта, который возникает при построении выборочных совокупностей для социальных исследований, также разработке методик, направленных на его уменьшение.

В диссертации рассматривается на каких этапах при построении выборочной совокупности для общенациональных исследований в Украине возникает дизайн-эффект, каким образом его можно измерить, каким образом исследователь может влиять и контролировать факторы влияющие на него, и какие подходы следует использовать для его уменьшения.

Изучается влияние вероятностей респондентов попасть в выборку на её дизайн-эффект. Каким образом нарушение принципа равных вероятностей респондентов попасть в выборку сказывается на репрезентативности исследования и каким образом исследователь может влиять на выполнение этого принципа.

Детально анализируется этап стратифицированного отбора и влияние группировки элементов генеральной совокупности на страты на дизайн-эффект выборки. Предлагается методика, которая позволяет разбить генеральную совокупность на страты, оптимальные с точки зрения влияния на погрешность исследования. Анализируется этап кластерного отбора и его влияние на дизайн-эффект исследования. Рассматриваются вопросы построения оптимальной, с точки зрения затрат ресурсов, кластерной выборки. Предлагается методика построения такой оптимальной выборочной совокупности. соціологічний сукупність стратифікований дизайн

Также рассматриваются вопросы округления дробных чисел при построении выборочных совокупностей: каким образом некорректные методики округления чисел вносят погрешности в выборку и какие подходы следует использовать для минимизации негативных последствий при округлении чисел в выборке.

Предложенные в работе методические рекомендации при применении их в практике социологических исследований позволяют снизить погрешность выборки, уменьшить её объём, повысить уровень репрезентативности, сократить затраты на исследование и оптимальным образом распределить доступные ресурсы.

Ключевые слова: выборка, дизайн-эффект, стратификация, стратифицированная выборка, кластерная выборка, вероятностная выборка.

Pigida Аnton. Evaluation and consideration of design-effect in multistage stratified sampling for national social survey in Ukraine. - Autograph.

Dissertation for the degree of candidate of sociological sciences, speciality 22.00.02 - Methodology and methods of sociological research. - Taras Shevchenko Kyiv National University, Kyiv, 2014.

The dissertation covers the phenomenon of design-effect, which occurs in sampling surveys, and also covers the development of techniques designed for design-effect's reduction. The dissertation examines at what stages design-effect took place in construction of sampling for national survey in Ukraine, how it can be measured, and what approaches should be used to reduce it.

Detailed analysis is applied for investigation of stratified selection stage and for impact of grouping elements of population into strata on the sample design-effect. There is offering of the technique that allows breaking of general population into strata, optimal from the point of impact on survey accuracy.

Stage of cluster selection is analyzed as well as its impact on survey design-effect. The problems of constructing optimal cluster sampling in terms of consumption of resources are considered. The method for constructing of such optimal sampling units is proposed.

Keywords: sampling, design-effect, stratification, stratified sampling, cluster sampling, probability sampling.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Майже будь-яке кількісне дослідження має етап побудови вибірки. І від цього етапу залежить якість отриманих результатів дослідження. Тому метою будь-якого дослідника є побудова якомога досконалішої вибірки з точки зору досягнутої точності та витрат ресурсів на реалізацію вибірки. Пошук можливостей підвищити точність вибірки завжди буде актуальною темою. З теоретичної точки зору базовим і найпростішим типом вибірки є проста випадкова вибірка. У цій вибірці кожен елемент генеральної сукупності має рівні шанси потрапити до вибіркової, а також ці шанси є незалежними від інших факторів. Проте вона не завжди є найпростішою у реалізації, оскільки потребує механізму, який забезпечить рівноймовірнісний та незалежний відбір одиниць до вибіркової сукупності. Найчастіше це вимагає переліку всіх одиниць генеральної сукупності. На практиці соціальних досліджень такої можливості зазвичай немає. Крім того, простота такої вибірки ще не означає її оптимальність з точки зору ресурсів, які необхідно витратити на реалізацію цієї вибірки. Швидше за все, проста випадкова вибірка виявиться навіть найдорожчим варіантом з усіх можливих.

Тому у реальних дослідженнях дослідники вдаються переважно до інших методів побудови вибіркової сукупності. Вони можуть досить сильно відрізнятись за точністю та складністю реалізації, а отже похибка вибірки для них обчислюють по-різному. Крім того, кожен метод залежить від умов його застосування. Для того, щоб можна було порівняти ефективність різних вибірок між собою, вводять міру відносної (стосовно простої випадкової вибірки) статистичної ефективності певного дизайну, яку називають дизайн-ефектом, тобто, який вплив (ефект) мав поточний метод (дизайн) формування вибіркової сукупності на репрезентативність вибірки, і порівнюють цей вплив з простою випадковою вибіркою. Отже, дизайн-ефект виражає міру відхилення наявної вибірки від стандартної простої випадкової вибірки.

Концепція дизайн-ефекту розроблена для кількісної оцінки міри, в якій помилка вибірки в дослідженні відрізняється від помилки вибірки, яку можна очікувати при простій випадковій вибірці.

Спосіб відбору респондентів (наприклад, стратифікований, кластерний, спрямований, квотний відбір) визначає те, як ці дані аналізувати статистично. Більшість статистичних тестів розраховані на те, що дані були отримані за допомогою простої випадкової вибірки. Але коли дані насправді не були зібрані таким чином, статистичні тести стають некоректними до невідомого рівня. Тому дизайн-ефект розраховується як частка від ділення фактичного розміру вибірки на ефективний розмір вибірки.

Ефективний розмір вибірки - це оцінка розміру вибірки дослідження, проведеного за допомогою простої випадкової вибірки, що вимагала б досягнути такої ж помилки вибірки, яка була обчислена у дослідженні, що не передбачає простого випадкового відбору.

Дизайн-ефект - це вплив методу формування вибірки на необхідний обсяг вибірки. Чим складніший метод формування, тим сильніше порушується умова незалежності вибору і тим вищий дизайн-ефект.

Звісно метою побудови вибірки є отримання якомога меншої похибки. А отже і дизайн-ефект вибірки має бути також якомога нижчим, що залежить від безлічі не зовсім очевидних чинників.

Серед публікацій, автори яких розглядають проблеми якості результатів вибіркових обстежень, насамперед слід відмітити роботи M. Хансена і В. Гурвіца, Л. Кіша, У. Кокрена, К.Е. Сарндала та Б. Свенсона, Р. Джессена, Ф. Йейтса, Г. Колтона. Ці автори звернули увагу на новітні аспекти розуміння проблем якості результатів вибіркових обстежень та особливості впливу їх дизайну на окремі характеристики якості.

Вибіркові методи досліджень розвивались і застосовувались на практиці також відомими радянськими вченими В.Н. Криловим, А.Я. Боярським, Б.В. Гнеденком, Н.К. Дружиніним, Ю.К. Бєляєвим та іншими. Але їх дослідження були спрямовані насамперед на забезпечення якості і надійності даних, а також окремих результатів відбору та представництва в природничих і технічних процесах. Фундаментальні дослідження з питань якості соціологічної інформації були виконані В.Е. Шляпентохом, Б.З. Докторовим, Г.І. Саганенко. Вони здійснили глибокий аналіз характеристик надійності та способів їх вимірювання. Але результати цих досліджень стосувались насамперед проблем первинного вимірювання ознак при проведенні соціологічних обстежень.

В Україні вагомий внесок у вивчення проблеми якості даних вибіркових обстежень зробили М.М. Чурілов, В.І. Паніотто, О.І. Черняк, В.Г. Саріогло, А.М. Єріна, В.М. Пархоменко, О.М. Гладун та інші. Результати їх робіт стосуються насамперед особливостей організації обстежень та окремих аспектів обробки даних та оцінювання показників.

Загалом математичний апарат у вирішенні цього питання вже розроблений, але він не передбачає конкретних дій щодо побудови вибірок у реальних умовах. Постає ситуація, що практика соціологічних досліджень не застосовує всіх можливих досягнень теорії. Отже, розробка методичних засобів щодо побудови оптимальних вибіркових сукупностей залишається актуальною. Тому необхідно, по-перше, показати які фактори мають значний вплив на дизайн-ефект вибірки. А, по-друге, розробити комплекс методичних рекомендації щодо побудови оптимальних вибірок з точки зору похибки та можливостей реалізації цих рекомендацій. Звичайно, що неможливо розглянути всі типи вибірок для всіх випадків, тому дане дисертаційне дослідження обмежене лише типовими вибірками для соціальних кількісних опитувань в Україні.

Наукова проблема даної роботи полягає у подоланні невідповідності між потребою методологічного обґрунтування емпіричних досліджень на основі багатоступеневих стратифікованих вибірок та відсутністю методичних рекомендацій для побудови репрезентативних вибіркових сукупностей з урахуванням дизайн-ефекту для всеукраїнських соціальних досліджень.

Метою дисертаційного дослідження є розробка комплексу методичних рекомендацій щодо побудови якісних вибірок для соціальних досліджень з урахуванням дизайн-ефекту. У процесі реалізації цієї мети було виділено кілька підпорядкованих їй завдань:

1. проаналізувати загальні принципи та положення формування вибіркових сукупностей;

2. виявити специфічність методів оцінювання дизайн-ефекту, що виникає при побудові різних видів вибіркових сукупностей;

3. окреслити підходи до зменшення дизайн-ефекту на різних етапах побудови вибірки;

4. обґрунтувати можливість розробки методичних рекомендацій щодо побудови вибірок з урахуванням дизайн ефекту;

5. запропонувати оптимальне розміщення при кластерному відборі;

6. запропонувати оптимальне розміщення при стратифікованому відборі;

7. конкретизувати алгоритм невірноймовірнісного відбору кластерів.

Об'єктом дослідження є дизайн-ефект у багатоступеневих стратифікованих вибірках.

Предметом дослідження є методи оцінювання та врахування дизайн-ефекту у багатоступеневих стратифікованих вибірках для всеукраїнських соціальних досліджень.

Методи дослідження. У дисертаційному дослідженні були використані методи кластерного, факторного, дисперсійного аналізу. Розробка та доведення методик, запропонованих у роботі, здійснені на основі використання математичного аналізу та математичної статистики.

Комп'ютерне опрацювання масивів емпіричних даних здійснювалось за допомогою прикладних програм OCA, SPSS, Excel, R та розробленого в рамках реалізації дисертаційного дослідження власного програмного забезпечення.

Емпіричною базою дисертаційної роботи є масиви даних національних екзит-полів компанії TNS в Україні 2012-2014 років, масиви даних European social survey хвиль 2008-2012 років, масиви даних результатів українських президентських та парламентських виборів 2012-2014 років.

Наукова новизна одержаних результатів.

На основі вирішення дослідницьких завдань були отримані наступні наукові результати, що мають наукову новизну і виносяться на захист:

1. Вперше запропоновано методику оптимального розміщення при побудові кластерної вибірки з використанням функції витрат для загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні. Доведено, що застосування даної методики дозволяє досліднику отримати мінімальний дизайн-ефект від кластеризації елементів сукупності в межах заданих ресурсів дослідження при використанні заданої функції витрат.

2. Вперше запропоновано методику оптимального з точки зору дизайн-ефекту розбиття генеральної сукупності на страти при застосуванні стратифікованої вибірки. Дана методика дозволяє згрупувати елементи генеральної сукупності у страти з точки зору мінімізації дизайн-ефекту такого розбиття.

3. Вперше запропоновано методику округлення квотних таблиць, що дозволяє зберегти всі задані розподіли. При застосуванні звичайних методик округлення є загроза втрати розподілів за заданими характеристиками при переході від дробових до цілих чисел. Дана методика дозволяє зберегти ці розподіли.

4. Дістали подальшого розвитку методики корегування ймовірності елементів генеральної сукупності потрапити до вибірки, з метою мінімізації дизайн-ефекту дослідження. Порушення принципу рівності шансів елементів генеральної сукупності потрапити до вибіркової сукупності призводить до збільшення дизайн-ефекту дослідження. Тому виникає потреба корегування цих ймовірностей.

5. Отримала подальшого розвитку систематизація різновидів дизайн-ефектів, які виникають на різних етапах побудови вибірки для загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні. Проаналізовано їх комплексний вплив на загальну репрезентативність дослідження.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблений комплекс методичних рекомендацій щодо побудови вибірок для соціальних досліджень з урахуванням дизайн-ефекту має значну практичну цінність для соціологів, які займаються емпіричними соціологічними дослідженнями, зокрема електоральними дослідженнями, вивченням громадської думки щодо процесів соціальної інтеграції та диференціації, соціальної мобільності, соціальної стратифікації, а також соціального конфлікту, автономії та контролю. Результати роботи можуть бути використані в практиці досліджень в соціальному управлінні для оцінки ефективності можливих управлінських впливів, у діагностиці напрямків трансформаційних процесів і оцінці функціонування соціальних систем різного рівня.

Запропонований комплекс методичних рекомендацій може бути використаний у навчальному процесі при підготовці та викладанні таких дисциплін як організація та методи вибіркових досліджень, кількісні методи в соціологічних дослідженнях, аналіз соціальних мереж, загальна теорія соціології тощо.

Застосування запропонованих у роботі методичних рекомендацій у практиці соціологічних досліджень дозволяє знизити похибку вибірки, зменшити її обсяг, підвищити рівень репрезентативності, знизити витрати на дослідження, оптимальніше розподілити наявні ресурси.

Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є завершеною працею, в якій викладено авторські підходи до розуміння проблеми. Викладені в дисертації наукові положення та висновки, що виносяться на захист, здобуті автором особисто, а саме розробка комплексу методичних рекомендацій щодо побудови якісних вибірок для соціальних досліджень з урахуванням дизайн-ефекту.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційного дослідження доповідались та обговорювались на таких конференціях, семінарах та "круглих столах": VІ Міжнародна конференція студентів та молодих науковців "Соціологія і сучасні соціальні трансформації" 22 листопада 2013 року; X Всеукраїнська науково-практична конференція "Проблеми розвитку соціологічної теорії: держава - людина - соціальна відповідальність" 24 травня 2013; науково-методологічні семінари факультету соціології Київського національного університету імені Тараса Шевченка.

Публікації. Основні результати дисертаційного дослідження знайшли відображення у 5 наукових працях, 4 з яких опубліковано у наукових виданнях, включених ДАК України до переліку фахових, а 1 опубліковано у іноземному фаховому виданні.

Структура та обсяг дисертації. Структура та обсяг дисертації обумовлені специфікою предмета дослідження, логікою розкриття проблеми, а також метою і завданнями дисертаційного дослідження. Дисертація складається із вступу, трьох розділів, висновків та списку використаних джерел. Повний обсяг дисертації складає 156 сторінок. Список використаних джерел на 9 сторінках містить 106 найменувань, з яких 40 іноземними мовами.

Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційного дослідження, зазначено зв'язок роботи з науковими планами, визначено мету, завдання, об'єкт та предмет дослідження, його наукову новизну та положення, що виносяться на захист, практичне значення отриманих результатів, відомості про апробацію результатів дисертаційного дослідження.

Перший розділ "Теоретичні основи виникнення дизайн-ефекту та його різновиди" присвячено розгляду загальних принципів та положень формування вибіркових сукупностей. Також були розглянуті основні різновиди дизайн-ефекту, що виникають при побудові вибіркових сукупностей.

В першому підрозділі "Загальні положення формування вибіркових сукупностей" розглядається поняття вибірки та її основні властивості і поняття репрезентативності вибірки. Далі було розглянуто основні різновиди вибірок: проста випадкова, стратифікована, кластерна, систематичний відбір, квотна.

Аналізується поняття дизайн-ефекту вибірки, яке було введене Леслі Кішем і яке відображає міру відносної статистичної ефективності певного дизайну вибірки у порівнянні з простою випадковою вибіркою (відношення дисперсії вибіркових оцінок показника для реального дизайну вибірки, до дисперсії оцінки цього показника, отриманої за допомогою простого випадкового відбору). Зазначається, що дизайн-ефект показує міру точності, отриману чи втрачену за рахунок використання обраної вибірки замість простої випадкової вибірки. Якщо дизайн-ефект обраної вибірки перевищує одиницю, це свідчить про те, що похибка даної вибірки вища, ніж похибка простої випадкової вибірки такого ж обсягу. Якщо дизайн-ефект обраної вибірки менше за одиницю, то це відповідно означає, що похибка даної вибірки нижча, ніж похибка простої випадкової вибірки такого ж обсягу. У випадку, якщо вибірка, що використовується, є комплексною, тобто складається не з одного етапу відбору, а їх комбінацій (наприклад стратифікована кластерна вибірка), то у кожного етапу буде свій дизайн-ефект. Щоб отримати дизайн-ефект всієї вибірки загалом, необхідно перемножити між собою дизайн-ефекти кожного з етапів.

У другому підрозділі "Дизайн-ефект при стратифікованому відборі" аналізується явище дизайн-ефекту для кожного з типів вибірок. При стратифікованому відборі вся генеральна сукупність поділяється на деякі менші підсукупності, кожна з яких внутрішньо однорідна. Ці підсукупності не мають спільних одиниць і називаються вони стратами. Правильна стратифікація дозволяє знизити загальну похибку вибірки за рахунок зменшення дизайн-ефекту. Для цього страти мають відрізнятись одна від одної якомога більше, оскільки подібні елементи у підсукупності будуть мати невисоку дисперсію. А похибка при вибірковому відборі прямо пропорційно залежить від дисперсії досліджуваної ознаки. Тобто, чим меншою є дисперсія досліджуваної ознаки, тим нижчою буде похибка. Але на практиці стратифікацію роблять не лише з міркувань зменшення похибки, але також для того, щоб гарантувати пропорційну представленість відповідних страт у вибірці.

Третій підрозділ "Дизайн-ефект при кластерному відборі" присвячений розгляду дизайн-ефекту, що пов'язаний з кластерною вибіркою. Кластерна вибірка - це імовірнісна вибірка, у якій кожна вибіркова одиниця є групою або кластером елементів. Кластерний відбір може бути дешевшим, ніж простий випадковий чи стратифікований відбір, якщо вартість отримання всього списку сукупності висока чи якщо вартість обстеження всередині одиниць значно менша, ніж вартість переїзду між одиницями. Національні соціальні дослідження є саме таким випадком, оскільки транспортні та часові витрати на пересування між населеними пунктами є надзвичайно високими у порівнянні з вартістю опитування респондентів.

Кластерний відбір дає точнішу оцінку, ніж простий випадковий відбір, якщо середньоквадратичне відхилення між елементами всередині одиниць більше, ніж середньоквадратичне відхилення середніх значень елементів між одиницями. Інакше кажучи, кластери мають бути схожі між собою, але при цьому залишатись неоднорідними всередині. Міра схожості кластерів між собою називається коефіцієнтом міжкластерної кореляції. І від неї залежить величина дизайн-ефекту, який виникає при кластерному відборі.

Також виділено в четвертому підрозділі ще один різновид дизайн-ефекту, який називається дизайн-ефект, що виникає від нерівних шансів респондентів потрапити до вибірки. Однією з головних умов у вибірковому дослідженні є рівні шанси респондентів потрапити до вибірки. У випадку, якщо респонденти мають різні шанси потрапити до вибірки це призводить до збільшення дизайн-ефекту, оскільки вибірка стає зміщеною у бік тих респондентів, які мали вищий шанс потрапити до вибірки.

В п'ятому підрозділі вказано ще на одне джерело похибок під час побудови вибірки, пов'язане з округленням чисел. Розрахунки під час побудови вибірки зазвичай ведуться за допомогою дробових чисел, а результуюча вибірка має складатися з цілих чисел. І на етапі округлення чисел можуть виникати похибки і зсуви вибірки.

У другому розділі "Практична реалізація процесу побудови вибірки з урахуванням дизайн-ефекту" розглядається побудова типової вибірки для України, але з урахуванням дизайн-ефекту, що виникає на кожному з етапів.

В першому підрозділі "Етап стратифікації вибіркової сукупності" зазначається, що побудова вибірки розпочинається з визначення генеральної сукупності (або цільової аудиторії), яку і буде репрезентувати вибірка. Це важливий етап, оскільки вибірка не може представляти ту генеральну сукупність, для якої вона не створювалась. Наприклад, якщо дослідник планує опитування домогосподарств, то для опитування індивідів така вибірка вже не буде репрезентативною.

Потім має бути зібрано максимум інформації про структуру генеральної сукупності, щоб мати дані, на які спиратись при побудові вибірки. Джерелами зазвичай виступають переписи населення, дані комітету статистики, результати інших досліджень. Необхідно знати обсяг генеральної сукупності, яку буде представляти вибірка, її розбиття за стратами, кластерами, параметрами, за якими будуть складені квоти.

Якщо необхідно врахувати дизайн-ефект на етапі побудови вибірки, то потрібно мати дані про досліджувану ознаку (або ту, яка на достатньому рівні корелює з досліджуваною ознакою, щоб використати саме її). Це є принциповою умовою, оскільки, якщо даних про досліджувану ознаку у даній генеральній сукупності у дослідника немає, то про побудову вибірки з урахуванням дизайн-ефекту не може бути і мови. Деякі з різновидів дизайн-ефекту можливо буде обрахувати на основі результатів дослідження, але це звичайно вже не має відношення до вибірки.

При розгляді етапу стратифікації наведено розрахунки розбиття генеральної сукупності на страти та побудова відповідної стратифікованої вибірки. Для побудованої вибірки розраховується дизайн-ефект, який виникає внаслідок використання даної стратифікації.

У другому підрозділі "Етап кластерного відбору" описується етап кластерного відбору. Респонденти у вибірці групуються у кластери, які відбираються до вибірки певним випадковим чином. Оскільки всі кластери дещо відрізняються між собою і не всі вони можуть потрапити до вибірки, це призводить до того, що втрачається інформація про деякі кластери. А це в свою чергу призводить до збільшення дизайн-ефекту. Були наведені розрахунки коефіцієнту міжкластерної кореляції, від якого залежить дизайн-ефект кластерного відбору та розрахунок величини самого дизайн-ефекту.

У третьому підрозділі "Етап відбору респондентів" розглядається яким чином етап відбору респондентів може збільшити дизайн-ефект. Наведено розрахунки дизайн-ефекту, який виникає за цих умов. Після розгляду основних причин виникнення дизайн-ефекту запропоновані методичні рекомендації щодо зменшення дизайн-ефекту на різних етапах побудови вибірки, які і описані у третьому розділі під назвою "Методичні рекомендацій щодо побудови вибірок з урахуванням дизайн-ефекту для соціальних досліджень в Україні".

Один з розроблених підходів стосується кластерного відбору, що і розглянуто в першому підрозділі. Найбільший вплив на похибку кластерної вибірки здійснюють такі фактори: загальний обсяг вибірки, кількість кластерів у вибірці та коефіцієнт міжкластерної кореляції.

За умови обмеженості ресурсів на проведення дослідження, від обсягу цих ресурсів та функції витрат залежать загальний обсяг вибірки та кількість кластерів у вибірці. Для того, щоб створити кластерну вибірку з найнижчою можливою похибкою, необхідно розрахувати з якої кількості кластерів має складатись його вибірка та якого обсягу вона буде, залишаючись в межах наявних ресурсів. Спочатку розраховується коефіцієнт міжкластерної кореляції досліджуваної ознаки або ознаки, яку можливо використати замість неї. Потім виводиться функція витрат, яка повинна показати як пов'язані загальні витрати на дослідження з обсягом вибірки та кількістю кластерів у ній. У кожному випадку вона може бути своя, але в цілому вона має показувати як пов'язані загальні витрати на дослідження з обсягом вибірки та кількістю кластерів у ній. Далі виводиться загальна формула, яка пов'язує похибку з розміром кластеру. Розмір кластеру, при якому похибка вибірки буде найнижчою, буде дорівнювати мінімуму розрахованої функції.

Наступна рекомендація розглядається в другому підрозділі і стосується оптимального розміщення при стратифікованому відборі. Стратифікація генеральної сукупності дозволяє спростити відбір респондентів та знизити похибку вибірки. Це відбувається за рахунок того, що респонденти в межах однієї страти є більш схожими між собою, ніж між стратами. Отже, завданням дослідника на етапі стратифікації є пошук такої розбивки на страти, при якій дизайн-ефект буде мінімальним. У ролі елементів множини, яку треба розбити на підмножини (страти) можуть виступати області, округи, населені пункти, територіальні виборчі дільниці, поштові відділення тощо.

Для того, щоб розрахувати оптимальне розбиття сукупності на страти, необхідно знати для кожного елементу його вагу (частку) та середнє значення досліджуваної ознаки (або ознак) у цьому елементі.

Оскільки варіантів розбиття сукупності на страти існує дуже багато (його можна дізнатися за допомогою числа Стірлінга другого роду), то простий перебір всіх варіантів розбиття з метою пошуку найкращого не підходить. Тому в дисертаційному дослідженні запропоновано ітеративний алгоритм пошуку оптимального групування елементів у страти, що нагадує ієрархічний кластерний аналіз. Це значить, що на кожному кроці алгоритму необхідно об'єднувати такі дві підмножини, які дадуть в результаті мінімальний дизайн-ефект. Оскільки вирішення завдання пошуку оптимального розбиття сукупності на страти з точки зору дизайн-ефекту для кожної досліджуваної ознаки є не дуже корисним з практичної точки зору, то було запропоновано покращення, що дозволяє врахувати будь-яку кількість важливих для дослідника змінних.

Таким чином, використовуючи запропонований алгоритм можна отримати оптимальне розбиття генеральної сукупності на страти виходячи з конкретних потреб дослідника.

Наступна рекомендація міститься в третьому підрозділі "Алгоритм нерівноймовірнісного відбору кластерів" і стосується відбору безпосередньо кластерів до вибірки. Для побудови репрезентативної вибірки має виконуватись умова рівності шансів респондентів потрапити до неї. При кластерному відборі вона може порушуватись, у випадку якщо кластери відрізняються за обсягом між собою, маючи при цьому рівні шанси потрапити до вибірки. Це призводить до того, що респонденти у кластерах будуть мати вже не рівні шанси потрапити до вибірки. Респонденти з менших кластерів будуть мати більшу ймовірність потрапити до вибірки, в той час респонденти з великих кластерів будуть мати меншу ймовірність. Для вирішення цієї проблеми було запропоновано алгоритм відбору кластерів, який дозволяє забезпечити рівні шанси респондентів потрапити до вибірки при кластерному відборі. Він базується на тому, що ймовірність кластеру потрапити до вибірки прямо пропорційна його обсягу.

Висновки

Дану роботу під назвою "Оцінювання та врахування дизайн-ефекту у багатоступеневих стратифікованих вибірках для загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні" було присвячено явищу дизайн-ефекту, що притаманне майже будь-якому практичному дослідженню.

У дисертаційній роботі розроблено методики та методичні рекомендації спрямовані на зменшення дизайн-ефекту у загальнонаціональних соціальних досліджень в Україні.

Застосування запропонованих у роботі методичних рекомендацій у практиці соціологічних досліджень дозволяє знизити похибку вибірки, зменшити її обсяг, підвищити рівень репрезентативності, знизити витрати на дослідження, оптимальніше розподілити наявні ресурси.

1. Для кожного етапу побудови вибірки визначається які саме фактори впливають на дизайн-ефект вибірки та можливості контролю та впливу дослідником на ці фактори. Для стратифікованої вибірки цими факторами є співвідношення пропорцій між стратами та середнє значення ознаки у кожній зі страт. Тобто, дизайн-ефект залежить від того яким чином розбити сукупність на страти. У кластерній вибірці дизайн-ефект залежить від того наскільки подібні кластери у вибірці та яка їх кількість використовується у відборі. Чим більш несхожі кластери між собою, тим більшим буде дизайн-ефект у дослідженні. Але збільшення кількості кластерів на етапі відбору зменшує дизайн-ефект. Також на дизайн-ефект впливає ймовірність респондентів потрапити до вибірки. У випадку, якщо порушується рівність шансів всіх респондентів потрапити до вибірки, це призводить до збільшення дизайн-ефекту. Таким чином, необхідно за можливістю забезпечувати рівність цих шансів.

2. Однією з головних умов у вибірковому дослідженні є рівні шанси респондентів потрапити до вибірки. У випадку, якщо респонденти мають різні шанси потрапити до вибірки, це призводить до збільшення дизайн-ефекту, оскільки вибірка стає зміщеною у бік тих респондентів, які мали вищий шанс потрапити до вибірки.

3. Кластерний відбір дає точнішу оцінку, ніж простий випадковий відбір, якщо середньоквадратичне відхилення між елементами всередині одиниць більше, ніж середньоквадратичне відхилення середніх значень елементів між одиницями. Тобто, кластери мають бути схожі між собою, але при цьому залишатись неоднорідними всередині. Міра схожості кластерів між собою називається коефіцієнтом міжкластерної кореляції. І від неї залежить величина дизайн-ефекту, який виникає при кластерному відборі.

Похибка кластерної вибірки залежить від загального обсягу вибірки, кількості кластерів у вибірці та міри схожості кластерів між собою (коефіцієнт міжкластерної кореляції). При цьому, за умови обмеженості ресурсів на дослідження, загальний обсяг вибірки та кількість кластерів у вибірці залежать від обсягу цих ресурсів та функції витрат.

Для того, щоб створити кластерну вибірку з найнижчою можливою похибкою, необхідно розрахувати яким чином слід оптимально розмістити вибірку за кластерами, залишаючись в межах наявних ресурсів. Для цього потрібно визначитись з коефіцієнтом міжкластерної кореляції досліджуваної ознаки або ознаки, яку можна використати замість неї, оскільки для розрахунку коефіцієнту міжкластерної кореляції необхідно знати середнє значення ознаки у кожному кластері та в цілому по досліджуваній сукупності, і пов'язати його з функцією витрат, що має показувати як пов'язані загальні витрати на дослідження з обсягом вибірки та кількістю кластерів у ній. Таким чином, результатом виконання цього завдання є методика, застосування якої дозволяє оптимальним чином використати наявні ресурси на реалізацію кластерної вибірки. Побудована за допомогою даної методики вибірка буде мати найменший з можливих за даних умов дизайн-ефект.

4. Виділено ще одне джерело похибок під час побудови вибірки, пов'язане з округленням чисел. Розрахунки під час побудови вибірки зазвичай ведуться за допомогою дробових чисел, а результуюча вибірка має складатися з цілих чисел. І на етапі округлення чисел можуть виникати похибки і зсуви вибірки. Особливо ця загроза актуальна для квотних вибірок, оскільки при округленні квотних таблиць є загроза втратити задані розподіли.

5. Стратифікація генеральної сукупності дозволяє спростити відбір респондентів і знизити похибку вибірки. Це відбувається за рахунок того, що респонденти в межах однієї страти виявляються більш схожими між собою, ніж між стратами. Отже, завдання дослідника на етапі стратифікації полягає в тому, щоб знайти таке розбиття на страти, при якому дизайн-ефект буде мінімальним. В ролі елементів множини, які необхідно розбити на підмножини (страти), можуть виступати області, округи, населені пункти, територіальні дільниці, поштові відділення тощо.

Для того, щоб розрахувати оптимальне розбиття сукупності на страти, необхідно знати для кожного елементу його вагу (частку) і середнє значення досліджуваної ознаки (або ознак) в цьому елементі. Було запропоновано ітеративний алгоритм пошуку оптимального групування елементів в страти. На кожному кроці алгоритму необхідно об'єднувати такі дві підмножини, які дадуть мінімальний дизайн-ефект у підсумку.

Оскільки вирішення завдання пошуку оптимального розбиття сукупності на страти з точки зору дизайн-ефекту для однієї досліджуваної ознаки є не дуже корисним з практичної точки зору, то було запропоновано покращення, що дозволяє врахувати будь-яку кількість важливих для дослідника змінних. Застосування даної методики дозволяє знизити похибку вибірки або зменшити її обсяг, що підвищує оптимальність вибірки та знижує витрати на дослідження.

6. Один з принципів побудови вибіркових сукупностей полягає у тому, що всі респонденти мають мати рівні шанси потрапити до вибірки. У випадку порушення цього принципу дизайн-ефект вибірки зростає. У ході виконання цього завдання аналізуються етапи, під час яких може порушуватись даний принцип. Дослідник має або коректно врахувати дизайн-ефект, який виникає внаслідок певного типу відбору, або змінити методику відбору, яка дозволить нівелювати зсуви у порушенні рівних шансів респондентів потрапити до вибірки. У випадку кластерного відбору даний зсув можливо подолати і автор пропонує методику, яку слід застосовувати.

Список опублікованих наукових праць за темою дисертації

1. Пігіда А.О. Про важливість коректного округлення кількості респондентів при побудові вибірки // Соціологія: теорія, методи, маркетинг. - 2012. - №3. - С. 150-159.

2. Пігіда А.О. Побудова оптимальної кластерної вибірки з урахуванням дизайн-ефекту // Соціологія: теорія, методи, маркетинг. - 2014. - №3. - С. 159-167.

3. Пігіда А.О. Побудова оптимальної стратифікованої вибірки з урахуванням дизайн-ефекту // Актуальні проблеми соціології, психології, педагогіки. - 2014. - №3(24). - С. 81-90.

4. Пігіда А.О. Вплив методів відбору елементів вибіркової сукупності у кластерних вибірках на дизайн-ефект // Актуальні проблеми соціології, психології, педагогіки. - 2014. - №4(25). - С. 58-64.

5. Пигида А.А. Расчёт оптимального объёма кластерной выборки // Гуманитарно-экономический вестник. (Минск) - 2014. - №4. - С. 67-77.

6. Пігіда А.О. Основні різновиди дизайн-ефекту в соціальних дослідженнях в Україні. Матеріали VІ Міжнародної конференція студентів та молодих науковців "Соціологія і сучасні соціальні трансформації" 22 листопада 2013 року.- К. Логос-2014, ст. 152-155

7. Пігіда А.О. Вплив стратифікації на дизайн-ефект у вибіркових дослідженнях у контексті дослідження соціальної держави. Матеріали X Всеукраїнської науково-практичної конференції "Проблеми розвитку соціологічної теорії: держава - людина - соціальна відповідальність" 24 травня 2013.- К. Логос-2014, ст.148-151

Размещено на Allbest.ru