Общая характеристика выборочного метода

Объект социологического исследования в сфере физической культуры и спорта численно может быть очень большим: десятки тысяч людей. Сотни физкультурников и спортсменов различных регионов, городов. Конечно, обязательно, чтобы исследованию подвергся каждый человек, т. е. опрос был сплошным. Но опросить, скажем, 300 человек уже представляется затруднительным. Поэтому, когда объект исследования насчитывает 500 и более человек, применяется выборочный метод.

Что же представляет собой выборочный метод? В основе его лежит процесс выборки, который основан: во-первых, на взаимосвязи и взаимообусловленности качественных характеристик и признаков социальных объектов; во-вторых, на правомерности выводов о целом на основании изучения его части при условии, что по своей структуре часть является микромоделью целого.

Прежде чем приступить к рассмотрению основных методов выборки, применяемых в социологических исследованиях, необходимо выделить такие понятия, как генеральная совокупность, выборочная совокупность, единицы отбора, единицы анализа.

Объект исследования, который территориально и во времени «локализован» и на который распространяются выводы исследования, называется генеральной совокупностью.

Определенное число элементов генеральной совокупности, отобранных по строго заданному принципу, составляют выборочную совокупность.

Элементы выборочной совокупности (респонденты), подлежащие изучению (например, опросу) есть единицы анализа. Такими единицами могут выступать отдельные физкультурники или спортсмены, команды или учебные группы.

Правила формирования выборки таковы, что в процессе отбора основными элементами не всегда выступают единицы анализа, т. е. непосредственно опрашиваемые. Так. вначале могут быть отобраны те или иные организации, спортшколы, коллективы физической культуры, в которых опрашиваются либо все, либо определенное число респондентов. Такие организации, вычленяемые на каждом этапе выборки по особому плану, называются единицами отбора.

Виды и методы выборки

Чтобы получить значимые с социологической точки зрения результаты, используются следующие способы формирования выборочной совокупности:

а) метод типичных отдельных случаев или монографическое исследование;

б) статистические методы

Последние можно разделить на две основные группы: выбор по усмотрению (неслучайный) и случайный (вероятностный) выбор.

Выбор по усмотрению подразделяется на целенаправленный и по квотам. И в том , и в другом случае предполагается, что структура генеральной совокупности известна. Квотная выборка строится как модель, воспроизводящая структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) распределения изучаемых признаков. При этом считается, что наборы признаков, по которым отбираются квоты, для предмета исследования являются решающими.

На основе квотной выборки устанавливается, сколько лиц и с какими характеристиками следует опросить. Сравнение структур выборочной и генеральной совокупностей по распределению признаков позволяет судить о том, насколько квалифицированно сделана квотная выборка.

При целенаправленной выборке из генеральной совокупности выбираются типичные элементы, что позволяет получить уменьшенную модель генеральной совокупности. Преимущества целенаправленной выборки состоят в возможности относительно легко и экономно обнаружить определенные тенденции в генеральной совокупности. Недостаток целенаправленной выборки состоит в том, что она осуществляется субъективно и потому не позволяет делать достаточно надежных выводов о количественных распределениях в генеральной совокупности.

Случайный (вероятностный) выбор подразделяется на чисто случайный, выбор слоями (районирование), выбор гнездами (серийный).

Чисто случайная выборка - основная форма вероятностной генеральной совокупности, когда все элементы генеральной совокупности имеют одинаковую вероятность попадания в выборочную совокупность. Для проведения такой выборки существует несколько приемов:

а) отбор по принципу лотереи;

б) отбор с помощью случайных чисел;

в) систематический отбор, в основу которого кладется определенная система, например, выбор по точному интервалу. Величина такого интервала определяется по формуле К=N/n, где N - объем генеральной совокупности; n - объем выборки.

Чисто случайная выборка требует большого объема информации - перечня всех единиц генеральной совокупности. Практически она может использоваться в локальных социологических исследованиях при достаточно однородной основе выборки. В связи с этим чисто случайная выборка обычно применяется в качестве завершающей ступени отбора в сложных выборках.

Вероятностная выборка становится районированной, если процедурам чисто случайного отбора единиц наблюдения предшествует расслоение генеральной совокупности на однородные части. Необходимость такого расслоения обусловлена сложной структурой генеральной совокупности, не однородной по социальным, экономическим, возрастным и другим характеристикам. В статистическом смысле районирование соответствует выделению такого числа и таких статистически однородных (типических) групп, чтобы колеблемость изучаемых признаков внутри них была меньше. Чем между ними. Признак (или признаки), на основании которого производится расслоение генеральной совокупности, называется признаком расслоения, или районирования. В зависимости от задач, решаемых социологом, типическими группами могут быть как естественные образования (напр., экономико-географические области республики), так и искусственные (напр., группы людей, выделенных по признаку спортивных интересов).

Организация районированной выборки требует представления о характере распределения в генеральной совокупности тех признаков, которые должны быть положены в основу образования типических групп, т.е. признаков районирования. Отбор элементов из генеральной совокупности, разделенной на слои или районы, осуществляется с помощью следующих приемов:

а) пропорционального отбора, когда из каждого слоя берут нормированную процентную ставку (напр, 5%);

б) диспропорционального или оптимального отбора, цель которого - получить максимальную однородность элементов внутри каждой отобранной группы. Чем разнороднее слой генеральной совокупности, тем больше элементов этого слоя попадает в выборку.

Выборка гнездами, или серийная, отличается от районированной выборки тем, что единицы отбора представляют собой статистические серии, т.е. совокупности статистически различаемых единиц. Такими единицами, или гнездами, могут быть семья, спортивная команда и т.д. Выбор гнезд осуществляется по правилам чисто случайной выборки, а сами гнезда, попавшие в выборку, как правило, подвергаются сложному обследованию. При проведении выборок гнездами нужно обратить внимание на следующее: каждый элемент генеральной совокупности должен принадлежать одному гнезду; гнезда должны быть по возможности однотипными; сами гнезда (подобно генеральной совокупности) должны иметь неоднородный состав.

Выборку гнездами, которая со своим простым механизмом отбора очень эффективна и экономна, лучше всего применять в тех случаях, когда генеральная совокупность обладает естественными расчленениями. Серийная выборка имеет организационные преимущества перед чисто случайной выборкой: значительно легче исследовать совокупность в виде гнезд (семья, спортивный коллектив), сконцентрированных в одном месте. Кроме того, обследуемые не отрываются от своего непосредственного социального окружения, что позволяет получить дополнительные сведения о самих гнездах.

Основное преимущество всех разновидностей случайного (вероятностного) выбора, по сравнению с неслучайным, состоит в том, что при его проведении используются формулы расчета объема выборки и ошибок репрезентативности.

Любой тип вероятностной выборки может быть одно- или многоступенчатым. Последний применяется в тех случаях, когда извлечь выборку из генеральной совокупности прямым путем затруднительно. Так, при опросе студентов Вузов Республики Беларусь план выборки может выглядеть следующим образом: на первой ступени производится отбор ВУЗов, на второй - учебных групп, попавших в выборку первой ступени, на третьей - студентов групп, попавших в выборку второй ступени. Тип вероятностной выборки на всех ступенях один и тот же; чаще применяется чисто случайная выборка. Следует заметить, что многоступенчатый отбор можно использовать только тогда, когда все единицы отбора каждой ступени равноценны для обследования.

Соединения в многоступенчатой выборке различных типов выбора (чисто случайный, районированный, серийный) делает выборку комбинированной. Примером может служить районированная выборка с последующим, чисто случайным отбором элементов из каждого слоя или выборка гнездами со сплошным обследованием самих гнезд. Комбинированная выборка производится с целью создания наиболее рациональных и экономичных условий сбора данных для выполнения исследовательских задач. Приведем пример комбинированной выборки: генеральная совокупность конкретно-социологического исследования представлена студентами всех ВУЗов Республики Беларусь, проживающих в общежитиях, что составляет 68,8 тыс. чел. Первичными единицами отбора являлись все высшие учебные заведения. На первой ступени методом случайного отбора было выделено 12 ВУЗов (37% от общего числа), являющихся типичными по направленности для республики и представляющие все ее регионы. Общая численность студентов, проживающих в общежитиях выделенных вузов (31022), являлась основой для извлечения вторичных единиц исследования, составивших 10% от этого количества (3100).

Проверка репрезентативности выборки проводилась путем сравнения данных Госкомштата Республики Беларусь и данных выборочного исследования. Отклонение по показателям не превысило 5%, что обеспечивает репрезентативность выборки, а ошибки выборки делает случайными.

Вопросы правомочности экстраполяции выборки на генеральную совокупность имеют два аспекта: проблему обоснованности выборки и проблему репрезентативности. Решение первой проблемы предполагает адекватность задач исследования выборочной процедуры, включающей в себя обоснование типа выборки, определение единиц отбора и признаков, которые нужно учесть в отношении каждой обследуемой единицы; решение второй проблемы - моделирование генеральной совокупности с заданной точностью.

Наши рекомендации