Методы формирования выборки

Вероятностные методы — это методы формирования выборки, при использовании которых каждая единица генеральной совокупности имеет шанс (вероятность) попадания в выборку. То есть единицы выборки определяются случайным образом.

При использовании вероятностных методов необходимо точно знать размер генеральной совокупности и основные характеристики контура выборки, а так как это сделать практически невозможно, то нельзя точно рассчитать вероятность включения единиц совокупности в выборку. Но можно определить интервал, в пределах которого с определенной достоверностью (99% или 95%) находится искомое значение характеристик ГС.

К вероятностным методам относят:

простую случайную выборку;

систематическую выборку;

стратифицированную выборку;

кластерную выборку.

Следует заметить, что они различаются между собой степенью эффективности — это понятие, отражающее компромисс между затратами, связанными с проведением выборки и ее точностью.

Простая случайная выборка — это вероятностный метод выборки, согласно которому каждая единица ГС имеет известную и равную вероятность отбора. Другими словами, все имеют одинаковый шанс попасть в выборку. Для формирования данной выборки используют методы случайных чисел или вслепую.

Систематическая выборка — это вероятностный метод выборки, предполагающий некую систему, в соответствии с которой сначала задается произвольная отправная точка, а затем из контура выборки последовательно, через равные интервалы выбираются остальные элементы. В данном случае используют «интервал скачка», рассчитанный как соотношение размера контура выборки к объему выборки. Например, совокупность состоит из 10 тыс. элементов, желательный объем выборки равен 100. Тогда 10 000: 100 = 100. В нашем примере интервал скачка равен 100. Затем выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, это число 23, то в выборку войдут следующие элементы ГС 23, 123, 223, 323, 423 и т. д.

Данный метод целесообразно использовать, если есть справочники. Обычно применяют при почтовых, телефонных опросах или личных интервью в торговых центрах (опрашивается, например, каждый пятый посетитель, покидающий универмаг, если интервал скачка равен 5).

Кластерная выборка основана на делении совокупности на группы (кластеры), каждая из которых представляет совокупность в целом. Элементы кластера должны быть максимально разнородны, а сами кластеры — как можно более однородны. В идеале каждый кластер должен представлять собой небольшую модель генеральной совокупности. После определения кластеров, которые будут подвергаться обследованию, случайным способом из элементов кластера формируется выборка. При использовании данной выборки контур выборки нужен только для кластеров, которые вошли в выборку. Полученные результаты от кластера распространяются на всю совокупность.

Распространенной формой кластерной выборки считается территориальная выборка, в которой кластеры состоят из округов, микрорайонов, краев, кварталов.

Стратифицированная выборка — это двухэтапный метод вероятностной выборки, согласно которому генеральная совокупность делится на подгруппы (страты) по какимлибо признакам таким образом, чтобы каждый элемент совокупности относился только к одному слою. Затем из слоев простым случайным способом отбираются элементы выборки. При этом доля каждой страты в общем объеме выборки соответствует ее удельному весу в генеральной совокупности. Элементы, относящиеся к одной страте, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям, как можно более разнородными. Кроме того, признак, в соответствии с которым выделены страты, должен быть тесно увязан с исследуемой переменной. Признаком стратификации могут быть демографические переменные, размер фирмы, уровень дохода, отрасль промышленности.

Невероятностные методы предполагают неслучайный отбор респондентов и в значительной степени основаны на индивидуальных предпочтениях исследователя. В результате применения данных методов мнение единиц выборки может отличаться от мнения элементов генеральной совокупности. Это порождает систематические ошибки данных исследования. Используя невероятностные выборки, можно получить детальную оценку характеристик совокупности, но насколько точны полученные данные определить невозможно, т.к. неясна вероятность включения в выборку каждой единицы. Поэтому невероятностные выборки считаются нерепрезентативными и сведения, полученные от лиц, выделенных таким образом, сложно распространять на генеральную совокупность.

Виды невероятностных методов:

метод, основанный на принципе удобства (нерепрезентативная выборка);

на основе суждения исследователя (поверхностная выборка);

в ходе обследования (выборка по принципу «снежного кома»);

квотная выборка.

Метод, основанный на принципе удобства, заключается в том, что исследователь формирует выборку самым удобным для него способом (с точки зрения затрат и времени). Например, опрос покупателей проводится в магазине, ближайшем от места жительства исследователя.

Формирование выборки на основе суждений основано на использовании мнения компетентного специалиста (исследователя). Считается, что исследователь, обладая опытом и знаниями, может достаточно точно отобрать единицы выборки, которые будут представлять ГС.

Типичные примеры поверхностной выборки: избирательные участки для изучения поведения избирателей; универмаги, выбранные для тестирования новой системы выкладки товара.

Формирование выборки в ходе обследования основано на расширении числа опрашиваемых путем получения сведений о них от первых респондентов, принявших участие в опросе. Формируют начальную группу респондентов (методом случайного отбора) и затем их просят назвать других кандидатов, входящих в совокупность. Процесс, когда каждый опрошенный называет другого кандидата, приводит к эффекту «снежного кома».

Главная задача такой выборки — дать оценку необычным для совокупности характеристикам. Например, людям, имена которых не разглашаются, получающим социальную помощь — продовольственные талоны; отдельным группы населения — пациентам с орфанными заболеваниями.

Квотная выборка — метод невероятностной выборки, структура которой строится по аналогии с распределением изучаемого признака в генеральной совокупности. Проводится в два этапа. Сначала формируются квоты из элементов ГС в соответствии с каким — либо признаком (обычно пол, возраст, профессия, вид деятельности — эти данные известны из статистических сборников и других исследований). Затем методом удобства или на основе мнений исследователя отбираются респонденты из каждой квоты. Причем квоты устанавливаются таким образом, чтобы доля респондентов в выборке, обладающая определенными характеристиками, соответствовала доле элементов ГС, обладающей такой же характеристикой. Например, если ГС включает 55% женщин и 45% мужчин, то при объеме выборки 400 человек, необходимо опросить 220 женщин и 180 мужчин.

Кроме того, следует сказать еще о двух методах, между которыми исследователь может сделать выбор. Это повторная и бесповторная выборка.

Повторная выборка — это метод, согласно которому элементы ГС можно неоднократно включать в выборку. Исследователь выбирает из контура выборки элемент и получает необходимую информацию. Затем возвращает элемент в контур выборки. Таким образом, элемент может неоднократно попадать в выборку.

Бесповторная выборка — это метод, согласно которому элемент совокупности нельзя включать в выборку более одного раза. Другими словами, изученный элемент удаляется из контура выборки.