Выборка в научном исследовании: что это такое и как она формируется

Выборка в научном исследовании представляет собой группу объектов или субъектов, которые были отобраны для изучения с целью обобщения результатов на всю популяцию. Формирование выборки основывается на определённых методах и принципах, обеспечивающих её репрезентативность, что важно для получения достоверных данных и выводов. Используются различные методы, такие как случайная выборка, стратифицированная или кластерная, в зависимости от цели исследования и характеристик изучаемой популяции.

Процесс формирования выборки включает в себя несколько этапов: определение целевой популяции, выбор подходящей стратегии отбора, а также определение размера выборки. Корректно сформированная выборка позволяет исследователям уверенно интерпретировать полученные результаты и делать обоснованные выводы о более широкой группе, что является ключевым аспектом научного метода.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ОНЛАЙН

В большинстве случаев психолог-экспериментатор изучает определенную группу людей, которая представляет собой выборку из более крупной группы, называемой генеральной совокупностью. Генеральная совокупность — это любая группа людей, которую изучает психолог по выборке. По теории, объем генеральной совокупности не ограничен, но на практике он всегда ограничен и может различаться в зависимости от объекта исследования и поставленных задач.

Нужна помощь с выборкой в любом исследовании? Получи ее ОНЛАЙН ЗДЕСЬ

Любую часть объектов (индивидуумов, участников) из общего числа, отобранную для проведения эксперимента, называют выборкой. При этом отдельный член выборки, с которым проводят психологические исследования, называется испытуемым (респондентом). Объем выборки, обозначаемый обычно буквой п, может быть различным, но не менее двух респондентов. В статистике выделяют малую (п < 30), среднюю 30 < п < 100 и большую выборку (п >100).

Полное исследование

Если все члены генеральной совокупности подвергаются психологическому исследованию (наблюдению, измерению, эксперименту), то такое исследование называется полным, или сплошным.

По задумке, полное изучение генеральной совокупности согласно поставленным задачам, гипотезам и плану позволяет получить всестороннюю информацию о психологических закономерностях. Однако ни в отечественной, ни в зарубежной психологии никогда не проводилось полного исследования из-за того, что определить размеры изучаемой генеральной совокупности и провести исследование является нереальной и, в определенной степени, избыточной задачей. Если выборка испытуемых является представительной для генеральной совокупности, то полученные результаты могут быть распространены на всю генеральную совокупность. Важно учитывать, что работа психолога представляет собой сложную деятельность, требующую высокой профессиональной компетентности и часто много времени для работы с каждым испытуемым.

Выборка и ее роль в обеспечении генерализации результатов научного исследования. Типы и способы организации

Выборка — это множество случаев, которые выбраны из общей совокупности для участия в исследовании с помощью определенной процедуры.

Характеристики выборки: 1. Качественные характеристики — кто и как мы выбираем. 2. Количественные характеристики — сколько случаев выбираем, то есть размер выборки.

Типы выборки.Выборки делятся на два типа: 1. Вероятностные 2. Невероятностные Вероятностные выборки

1. Простая вероятностная выборка:
2. Простая повторная выборка. Такой метод основан на предположении, что каждый участник имеет равные шансы быть выбранным.
3. Простая неповторяющаяся выборка. Этот способ построения выборки аналогичен предыдущему, за исключением того, что участники, выбранные один раз, больше не включаются в выборку.
4. Систематическая вероятностная выборка. Это упрощенный вариант простой вероятностной выборки. Участники выбираются через определенные интервалы (К) из списка всех возможных участников. Величина К выбирается случайным образом. Этот метод даёт наиболее точные результаты в случае однородной генеральной совокупности.
5. Выборка по сериям (гнездовая выборка). Статистические единицы представлены в виде серий (семьи, школы, бригады и т. д.). Выбранные элементы подвергаются полному обследованию. Выбор статистических единиц может быть организован как случайным, так и систематическим способом.
6. Районированная выборка. При неоднородной генеральной совокупности рекомендуется разделить ее на однородные части. Группами районирования могут быть естественные образования (например, районы города) или любой другой признак, используемый в исследовании. Признак, по которому осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
7. Процедура удобной выборки заключается в установлении контакта с удобными единицами выборки, такими как группа студентов, спортивная команда, друзья и соседи. Если требуется получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такой способ выборки вполне обоснован. Удобную выборку часто применяют для предварительного тестирования анкет.
8. Квотная выборка представляет собой модель, которая отражает структуру генеральной совокупности через квоты изучаемых признаков. Число элементов выборки с разными комбинациями признаков определяется так, чтобы оно соответствовало их доле в генеральной совокупности. Например, если в генеральной совокупности 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, то в квотной выборке должно быть соответственно 20 женщин и 30 мужчин, или 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основаны на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и другие.
9. Непредвзятая выборка — это выбор так называемого "первого встречного". Размер и состав непредвзятых выборок заранее неизвестен и определяется только активностью респондентов. Отрицательные стороны: невозможно установить, какую общую совокупность представляют опрошенные, и, как следствие, невозможно определить их репрезентативность.
10. Маршрутный опрос — часто используется, если изучается семья. На карте населенного пункта пронумерованы все улицы. Большие числа отбираются с помощью таблицы (генератора) случайных чисел. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 — это номер улицы на карте, 8 — номер дома, 32 — номер квартиры.
11. Выборка, прошедшая районирование с извлечением типичных объектов. Если из каждой группы после районирования извлекается типичный объект, то есть объект, который по большинству изучаемых характеристик в исследовании приближается к средним показателям, такая выборка будет названа районированной с извлечением типичных объектов.

Какие выборки бывают?

В каждой области науки есть свои особенности, но в процессе проведения исследования важно иметь в виду, что автор должен будет разобраться в конкретной ситуации, выделить основные параметры и имеющиеся данные. Уже на этом этапе происходит выбор из общей массы явлений и процессов определенных элементов (выборка), соответствующих конкретным условиям (целям, методологии исследования и т. д.).

Поэтому в области математической статистики существует практика выделения двух типов совокупностей — генеральной и выборочной. Генеральная совокупность представляет собой пространство, содержащее все элементы, из которых автор будет выбирать те, которые наиболее подходят для его исследования. Выборочная совокупность, в свою очередь, состоит из элементов, отвечающих определенным критериям, установленным исследователем.

Например, предположим, что автор научной статьи намерен исследовать различные геометрические фигуры в целом. Таким образом, все геометрические фигуры представляют генеральную совокупность. Однако, если автор хочет изучить только те фигуры, у которых 4 стороны и прямые углы, такие как квадраты и прямоугольники, то это уже будет выборочная совокупность.

В качестве примера генеральной совокупности можно взять людей. При проведении исследования автор может проанализировать их в зависимости от возраста, пола, уровня образования, опыта работы, места проживания и так далее. При этом осуществляется выборка в соответствии с определенным критерием.

В математической статистике также используется понятие объема выборки – это количество элементов выборки, то есть количество испытуемых. Например, объем выборки генеральной (общей) совокупности N может составлять 1000, а выборочной совокупности (которая удовлетворяет определенным условиям и требованиям) n – 100.

Правила выделения и анализа выборки

Для того чтобы обеспечить достоверность, качество и репрезентативность результатов исследования, ученому необходимо пройти через определенные этапы:

• Определиться с темой, целью и задачами исследования.

Здесь необходимо понять, что именно будет изучаться, какими методами, и для чего это исследование нужно, какие шаги нужно предпринять и т.д. Важно определить общую совокупность изучаемых явлений и методологию.

• Конкретизация объекта исследования.

Международная стандартизация 9001:2015

Адрес офиса в Москве: 115419, ул. Орджоникидзе, д. 11, стр. 11, м. Ленинский проспект, БЦ «ABC-ESTATE»

График работы: понедельник-пятница с 10:00 до 19:00

Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку моих персональных данных в соответствии c политикой информационной безопасности. Мы не используем данные и не присылаем рассылки.

Объем (численность) выборки

Определение размера экспериментальной группы в психологическом исследовании зависит от проведения статистических расчетов. Например, для вычисления коэффициента ранговой корреляции Спирмена при уровне значимости 0,01 необходимо иметь минимум 7 испытуемых. Однако при анализе взаимосвязей предпочтительно иметь выборку не менее 10 человек. То же количество человек необходимо также для расчета достоверных различий при использовании U-критерия Манна-Уитни или t-критерия Стьюдента.

Иногда преподаватели утверждают, что результаты исследования будут недостоверны, если объем выборки составит менее 30, 50, 70 или 100 человек и т.д. Однако это утверждение не совсем правильное. Важно понимать, что при всех статистических расчетах существует правило: чем меньше объем выборки, тем более строгие критерии применяются для определения достоверности результатов статистического расчета.

Таким образом, согласно статистическому анализу, обеспечить достоверность результатов исследования возможно на любой выборке, начиная с 10 человек. Однако, чем меньше размер выборки, тем более жесткие требования к достоверности результатов.

Несмотря на это, маленькая выборка менее представляет всю генеральную совокупность и более уязвима к влиянию отдельных результатов на общую картину. Таким образом, можно формально взять выборку из 10 человек, но практически это недостаточно для эмпирического исследования.

Хотя нет четких правил относительно численности выборки для получения достоверных результатов в психологических исследованиях, есть следующие рекомендации:

• Когда разрабатываются тесты, размер выборки должен составлять от 200 до 2000 человек.
• Для сравнения двух групп (например, с использованием U-критерия Манна-Уитни или t-критерия Стъюдента), численность каждой из них должна составлять приблизительно от 30 до 50 человек. Группы могут иметь различную численность, но эти различия не должны быть слишком значительными.
• При изучении взаимосвязей показателей в группе (например, с использованием коэффициента ранговых корреляций), численность группы должна быть не менее 30 человек.

Однако эти правила не являются жесткими, и на практике, обычно для курсовых и дипломных работ объем выборки варьируется от 15 до 40 человек. В магистерской диссертации может потребоваться более крупная группа испытуемых — до 80-100 человек. Здесь многое зависит от требований конкретного ВУЗа и предпочтений научного руководителя.

Существует способ увеличить количество участников эксперимента без особых проблем. Например, если нужно обеспечить большую выборку (от 80 до 100 человек) в университете, а найти такое количество испытуемых затруднительно, можно поступить следующим образом. Провести реальное эмпирическое исследование на небольшой выборке из 20 человек.

Затем увеличить объем выборки в несколько раз (в 2, 3, 4 раза и т.д.), то есть получить выборку из 40, 60, 80 человек и так далее. Этот подход существенно не повлияет на результат. В этом случае критерии значимости статистических результатов станут менее строгими (см. выше правило соотношения объема выборки и строгости критериев статистической значимости).

К примеру, вы занимаетесь исследованием влияния ощущения одиночества на самочувствие у женщин среднего возраста, занимающих руководящие позиции. Ваш научный руководитель настаивал на том, чтобы количество участниц было не менее 60. Вы сразу же принялись за это дело.

Однако скоро стало понятно, что найти женщин-руководителей среднего возраста, готовых принять участие в исследовании, довольно сложно. Вы протестировали 15 человек и больше найти не удается. Как быть?

Характеристики выборки

При написании работы в области психологии необходимо указать социально-демографические данные участников исследования: пол, возраст, образование, семейное положение, профессия и т. д.

Существует большое количество факторов, которые следует учитывать при описании выборки. Какие из них включить, а какие – нет?

Важно отметить характеристики выборки, которые связаны с целью исследования. Например, если мы сравниваем женщин-руководителей с обычными сотрудницами, важно указать их профессиональный статус.

При представлении выборки необходимо всегда учитывать пол, возраст и уровень образования (для взрослых испытуемых). Остальные характеристики следует указывать только по необходимости, если они имеют значение. Например, при изучении корпоративной культуры сотрудников организации, вероятно, не нужно указывать их семейное положение, поскольку оно имеет крайне отдаленное отношение к исследуемой теме.

Некоторые научные руководители настаивают на том, чтобы выборку описывали с указанием максимально возможного количества характеристик.

Что такое выборка?

Сборка — это метод подбора отдельных элементов или подмножества населения для того, чтобы делать статистические выводы и оценивать характеристики всего населения. Различные методы сборки широко используются исследователями в маркетинговых исследованиях, поэтому им не обязательно изучать всё население, чтобы получить достоверные результаты.

Это также удобный и экономически эффективный метод, и поэтому он является основой любого исследовательского плана. Методы сборки могут быть использованы в программном обеспечении для проведения опросов с целью получения наилучших результатов.

Допустим, компания, производящая лекарства, хочет изучить неблагоприятные побочные эффекты своего продукта на население страны. В таком случае практически невозможно провести исследование, в котором приняли бы участие все граждане. Поэтому исследователь выбирает представителей каждой демографической группы для изучения, чтобы получить приблизительную информацию о реакции на лекарство.

При анализе рыночных действий исследователи используют два основных типа выборки — вероятностную и невероятностную. Рассмотрим подробнее эти два метода выборки.

1. Вероятностная выборка: Этот метод основывается на случайном отборе нескольких критериев и членов популяции исследования. При таком подходе все члены популяции имеют равные шансы быть выбранными для участия в выборке.
2. Невероятностная выборка: Здесь исследователь также случайным образом отбирает членов популяции для исследования, однако этот метод выборки не предполагает фиксированный или заранее определенный процесс отбора. Поэтому все элементы населения имеют разные шансы быть включенными в выборку.

Здесь вы найдете обсуждение разнообразных методов выборки, включая вероятностные и невероятностные, которые могут быть использованы при проведении исследования рынка.

Вероятностная выборка — это метод, при котором образцы выбираются из большей совокупности на основе теории вероятности, что позволяет учесть каждого члена популяции и формировать выборки по фиксированному процессу.

Например, в популяции из 1000 человек каждый член имеет вероятность 1/1000 быть выбранным для включения в выборку. Вероятностная выборка устраняет смещение выборки в популяции и позволяет включить в нее всех членов.

Существует четыре типа методов вероятностной выборки:

• Метод простой случайной выборки: Один из эффективных методов вероятностной выборки — простая случайная выборка. Этот метод экономит время и ресурсы, и гарантирует получение достоверной информации. При таком подходе каждый член популяции выбирается чисто случайно. Например, если в компании из 500 сотрудников HR хочет провести мероприятие, они могут, например, выбирать фишки из миски, обеспечивая равные шансы для каждого из 500 сотрудников быть отобранным.
• Метод кластеризации: Метод кластеризации предполагает деление всей совокупности на отдельные части или кластеры, которые представляют эту совокупность. Кластеры формируются и включаются в выборку на основе таких демографических характеристик, как возраст, пол, местоположение и так далее. Это позволяет исследователям делать обоснованные выводы на основе полученных данных. Например, предположим, что правительство России хочет оценить количество иммигрантов, проживающих в различных регионах страны. В этом случае они могут разделить на кластеры на основе таких регионов, как Москва, Санкт-Петербург, Сибирь, Дальний Восток, Кавказ и так далее. Такой подход позволит получить более детальные данные об иммиграции в различные регионы России.
• Выборка с использованием стратификации: Этот метод включает в себя разделение выборки на отдельные страты в зависимости от определенного параметра. Например, исследователь может разделить популяцию на группы с разным уровнем дохода и изучить характеристики каждой из них. Такой подход позволяет более точно оценить особенности каждой группы и сделать более целенаправленные выводы. Маркетологи также могут использовать этот метод для определения целевой аудитории и разработки эффективных маркетинговых стратегий.

Использование вероятностной выборки

Возможности использования вероятностной выборки огромны:

• Уменьшение ошибки выборки: При применении метода вероятностной выборки ошибка выборки от общей совокупности минимальна или вообще отсутствует. Выборка в основном отражает понимание и выводы исследователя. Вероятностная выборка обеспечивает более качественный сбор данных, так как выборка адекватно представляет население.
• Многообразие населения: Если население обширно и разнообразно, то важно, чтобы данные не были перекошены в сторону одной демографической группы. Например, предположим, что компания "Квадрат" хотела бы понять, какие люди могли бы использовать ее устройства в точках продаж. В этом случае поможет опрос, проведенный на выборке людей по всей территории США из разных отраслей промышленности и социально-экономического положения.
• Создание точной выборки: Выборка вероятностей помогает исследователям планировать и создавать точную выборку. Это помогает получить четко определенные данные.

Типы не вероятностной выборки с примерами

Выборка, не основанная на вероятности, представляет собой метод отбора, который зависит от возможностей исследователя или статистика, а не от фиксированного процесса. В большинстве случаев опросы, проводимые с использованием такого метода, дают искаженные результаты, которые не отражают целевую аудиторию. Однако в некоторых ситуациях, например, при ограниченных ресурсах на начальных этапах исследования, такой вид выборки может быть более полезным.

Четыре типа не вероятностной выборки лучше объясняют цель этого метода:

• Выборка по удобству: этот метод зависит от легкости доступа к участникам исследования, например, опрос покупателей в торговом центре или прохожих на оживленной улице. Обычно его называют выборкой по удобству из-за того, что исследователю легко проводить его и вступать в контакт с участниками исследования. Он не основан на репрезентативности исследуемой группы, а скорее на доступности. Такой метод выборки используется в ситуациях, когда имеются временные или финансовые ограничения на сбор данных. Например, стартапы и некоммерческие организации обычно используют выборку по удобству для распространения информации о своей деятельности или мероприятиях.
• Формирование суждения или целенаправленной выборки зависит от решения исследователя. Ученые обязаны учитывать цель исследования, а также понимание целевой аудитории. Например, если исследователи хотят понять мнение людей, желающих получить степень магистра, они могут использовать критерий: "Желаете ли вы получить степень магистра?" и исключить из выборки тех, кто ответит "нет".
• Снежной ком выборки: Снежной ком выборки — это подход, который используют исследователи, когда сложно найти участников исследования. Например, опрос бездомных людей или нелегальных иммигрантов может быть крайне сложным. В таких случаях исследователи могут использовать метод снежного кома, чтобы найти несколько подходящих категорий для опроса и получить результаты. Этот метод также используется, когда тема очень чувствительна и обсуждение её открыто сложно — например, при сборе информации о ВИЧ СПИДе. Не все жертвы готовы отвечать на вопросы. Тем не менее, исследователи могут использовать свои связи или обратиться к волонтерам, чтобы связаться с жертвами и собрать информацию.

Применение невзвешенной выборки

Невзвешенная выборка применяется в следующих случаях:

• Формулирование гипотезы: Исследователи используют метод невзвешенной выборки для формулирования предположений в случае ограниченной или отсутствующей предварительной информации. Этот метод помогает немедленно получить данные и создает основу для дальнейшего исследования.
• Исследовательские изыскания: Исследователи широко используют этот метод выборки при проведении качественных исследований, пилотных исследований или исследовательских работ.
• Использование Невероятностного метода: Этот метод применяется в случаях, когда у нас есть ограничения по бюджету и времени, и необходимо получить некоторые предварительные данные. Поскольку схема опроса не является строго фиксированной, проще всего выбрать респондентов случайным образом и предложить им пройти опрос или заполнить анкету.

Как вы решаете, какой тип выборки использовать?

Для проведения любого исследования ключевым является точный выбор метода отбора, соответствующего целям вашего исследования. Эффективность выбора зависит от различных факторов. Вот несколько этапов, которые следуют опытные исследователи, чтобы выбрать оптимальный метод отбора.

• Определите цели исследования. Как правило, это сочетание стоимости, точности или аккуратности.
• Идентифицируйте эффективные методы отбора, которые потенциально могут достичь целей исследования.
• Протестируйте каждый из этих методов и проверьте, помогают ли они достичь цели.
• Выберите метод, который лучше всего подходит для вашего исследования.

Откройте потенциал точного отбора!

Разница между вероятностной и не вероятностной выборкой

В предыдущем обсуждении мы рассмотрели различные типы выборочных методов и их подтипы. Чтобы подвести итог всему обсуждению, ниже приведены основные различия между вероятностными и невероятностными выборочными методами:

Нам стало известно, как работают разные методы выборки, которые широко применяются исследователями в маркетинговых исследованиях, чтобы избежать необходимости исследовать всё население для получения достоверных результатов.

Рубрика:

• Аналитика и Data Science

Выборка в социологическом исследовании или как получать достоверную информацию быстро и надежно (часть 2)

При любом методе расчета выборки необходимо учитывать важные параметры, влияющие на объем выборочной совокупности. Мы выделяем три таких параметра — это общий объем, однородность и абсолютная ошибка.

Общий объем генеральной совокупности имеет большое значение. Чем больше изучаемая генеральная совокупность, тем больше выборки нам может понадобиться для проведения репрезентативного исследования. Однако это утверждение справедливо только в определенном числовом диапазоне! Увеличение выборки не происходит пропорционально увеличению генеральной совокупности.

Если рассматривать общую совокупность как небольшое количество, то можно предположить, что с увеличением объема выборки данные станут более точными. Идеально стремиться к тому, чтобы выборка составляла не менее 50%, а то и 2/3 общей совокупности. Если же речь идет о генеральных совокупностях, насчитывающих десятки, сотни тысяч и миллионы (например, население крупного города, региона, страны), то нам не потребуется опрашивать 50%, 25% или 10%. Нам понадобится гораздо меньше участников опроса (респондентов). Сравнивая выборку при объеме генеральной совокупности в 100 тысяч и 1 миллион человек, разница в объеме выборки может составить всего несколько десятков респондентов (см. таблицу).

В данном случае необходимо иметь более 50% от общего объема выборки.

Источник: Мангейм Дж.Б., Рич Р.К. Политология: Методы исследования. – М., 1997. С.517.

Сходство генеральной совокупности. В этом контексте речь идет о схожести признаков у единиц генеральной совокупности. Иными словами, чем больше единицы генеральной совокупности похожи друг на друга, тем меньше объем выборки необходим для представления репрезентативных результатов исследования. Таким образом, под схожестью рассматриваемых признаков мы можем понимать социально-демографические характеристики (пол, возраст, уровень образования, место проживания, социальное положение), ценностные и социально-политические ориентации, культурно-языковые различия, материальный достаток и другие.

Величина ошибки в выборке зависит от поставленных задач и характера исследования. Оптимальным и наиболее распространенным вариантом при расчете выборки является погрешность в 5%, которая обеспечивает высокую репрезентативность данных и не требует излишних затрат на опрос лишних респондентов.

Для практических исследований оптимальным будет выборка с погрешностью 4–5%. По данным ВЦИОМ, ФОМ (для федеральных исследований), ошибка выборки не превышает 2,5%. Стандартные выборки МАУ ИРСИ по г. Ярославлю гарантируют погрешность от 3,6 до 4,8%. Проще говоря, при ошибке выборки 5% в случае проведения 100 одинаковых исследований с одинаковым объемом выборки результаты в 95 случаях из 100 будут соответствовать мнению всей генеральной совокупности. В некоторых ситуациях требуется уменьшить ошибку выборки, например, путем увеличения объема выборочной совокупности.

Выборка для исследования может быть сформирована различными способами в зависимости от ресурсов и поставленных задач. Отбор единиц в выборочную совокупность может быть как случайным, так и неслучайным.

Случайной или вероятностной выборкой считается та, в которой каждая единица генеральной совокупности имеет равные шансы попасть в выборку. Этот метод наиболее подходит для небольших генеральных совокупностей, поскольку для больших групп соблюдение принципа равной вероятности затруднительно и нецелесообразно из-за высоких затрат ресурсов. Для соблюдения равной вероятности случайной выборки часто используется механический отбор, который возможен при наличии полного списка единиц генеральной совокупности, упорядоченных по определенному признаку. При механическом отборе из списка выбирается случайным образом первый элемент, который становится отправной точкой, и каждый последующий выбирается через определенный шаг. Размер шага зависит от размера совокупности и предполагаемой выборки.

Для обеспечения случайности выборки можно использовать метод стратифицированного (районированного) отбора. Он применим в случае неоднородной генеральной совокупности и предполагает разделение единиц на более мелкие группы по определенным признакам. Затем из каждой группы случайным образом или с помощью механического отбора выбираются единицы для выборки. Этот метод наиболее правильно использовать, когда внутри каждой группы содержится небольшое количество единиц или когда имеется полный список единиц каждой группы, что обеспечивает равные возможности для попадания каждой единицы в выборку.

Гнездовой (кластерный) отбор — это еще один метод случайной выборки, при котором происходит случайный отбор целых групп (кластеров) из генеральной совокупности. Затем из этих кластеров случайным образом отбираются отдельные единицы для выборочной совокупности. В зависимости от размера кластера, это может быть либо все его единицы, либо часть из них, выбранная случайным образом.

Например, при отборе по территориальному признаку кластерами могут быть отобранные случайным образом населенные пункты. В зависимости от численности населения может проводиться опрос всех жителей или только случайно выбранных. Если у нас есть полный список единиц в каждом кластере, то возможен механический отбор отдельных единиц.

При проведении исследований, где генеральной совокупностью являются тысячи или даже миллионы людей, наиболее удобным является использование выборок с неслучайным отбором, который осуществляется по заранее разработанной схеме или спонтанным образом. Спонтанная выборка подразумевает опрос всех подряд из самых доступных респондентов.

Как правило, здесь происходит опрос наиболее удобных для интервьюера респондентов. Однако часто спонтанная выборка страдает от слабой репрезентативности из-за несоответствия некоторых характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности. Это происходит из-за упущения важных категорий респондентов, которые сложно доступны для интервьюера. Поэтому этот способ формирования выборки может применяться в условиях ограниченных ресурсов.

Наилучшим вариантом является использование квотной выборки. Этот метод заключается в том, чтобы выделить несколько социальных групп по признакам, связанным с целями исследования. Затем необходимо определить количество респондентов для опроса в каждой группе, то есть квоту для каждой группы, с учетом сохранения пропорций признаков общей совокупности в выборке. Например, если соотношение женщин и мужчин в общей совокупности составляет 55% к 45%, то и в выборке должно быть такое же соотношение.

Таким же способом определяются квоты по другим критериям. Главная цель этого подхода — максимальное отображение в выборке характеристик и особенностей общей генеральной совокупности. Иногда для упрощения поиска участников, соответствующих выбранным критериям, может использоваться метод "снежного кома".

Метод "снежного кома" основан на поиске контактов у респондентов для последующего опроса людей, которые уже принимали участие в исследовании. Обычно это происходит так: после завершения опроса интервьюер спрашивает у респондента, нет ли у него знакомых, подходящих для исследования, и просит предоставить их контакты. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто необходимое количество участников. Однако основной недостаток этого метода заключается в том, что он требует у интервьюеров высоких коммуникативных навыков, так как контакты друзей и родственников являются личной информацией, и многие респонденты отказываются их предоставлять, особенно если интервьюер не может убедить их.

Существуют различные методы формирования выборки, некоторые из них являются комбинацией уже упомянутых, но мы хотели бы рассмотреть применение наилучших методов построения выборки на примере населения Ярославля. По нашему мнению, золотым стандартом при исследовании, где генеральной совокупностью являются все жители Ярославля, является использование квотной выборки.

Мы применяем трехмерное распределение при расчете квот, а именно распределение по полу, возрасту и месту проживания, что позволяет в рамках выборочной совокупности сохранить пропорции генеральной совокупности по указанным признакам. Такой подход учитывает мнение всех групп жителей Ярославля: мужчин и женщин, молодежи, работающего населения, пенсионеров, жителей всех районов города.

При этом сохраняется значимость каждой из перечисленных категорий точно так же, как и в общей совокупности. Как это проявляется?

Например, если в городе Ярославль в Дзержинском районе проживает намного больше жителей, чем в Кировском районе, то мнение жителей Дзержинского района оказывает большее влияние на общественное мнение, чем мнение жителей Кировского района. Наша цель — сохранить такую пропорцию в выборке. Например, для достоверных результатов опроса жителей города с населением более 600 тыс. человек при использовании квотной выборки и погрешности не более 5%, достаточно опросить 400 человек. Если исследование предполагает более дифференцированный подход и возможное влияние различных категорий жителей, разумно увеличить выборку до 500-600 человек.

Если проблема исследования имеет общее или глобальное значение, и дифференциация по полу, возрасту или месту жительства оказывает незначительное влияние на мнение респондентов, то можно воспользоваться методом стихийной выборки. Такой метод позволяет значительно сократить затраты времени и ресурсов, однако рекомендуется увеличить объем выборки до 600 или, в некоторых случаях, до 750-1000 человек, чтобы избежать потери представителей какой-либо категории респондентов в процессе опроса.

Подводя итог, нужно отметить, что правильно составленная выборка в настоящее время играет ключевую роль в получении достоверной и актуальной информации, необходимой для принятия правильных управленческих решений. Основное преимущество использования выборки заключается в экономии времени и трудовых ресурсов.

Получаемая информация может быстро устареть со временем и в зависимости от происходящих процессов в обществе, что может привести к ошибочным решениям. Исследование, направленное на получение объективной информации о текущей ситуации в кратчайшие сроки с использованием грамотно составленной выборки, предоставит более актуальную информацию и объективную картину, чем более масштабное исследование с участием 6, 10, 15 и более тысяч человек. Более масштабное исследование требует больше времени, а за это время ситуация может существенно измениться, делая полученные ответы устаревшими и неактуальными; в результате теряется смысл такого исследования. Хотите получить достоверную, актуальную и надежную информацию о вашей проблеме через социологическое исследование? Специалисты МАУ ИРСИ помогут вам!

Свежие записи

• Статья «Из жизни языка» — 1 марта 2024
• Первый семинар в МАУ ИРСИ на тему "Создание, развитие и продвижение сообщества ВКонтакте" состоялся 29 февраля 2024 года
• Раздел "Ликбез" — Как привлечь к себе людей? — 26.02.2024
• Поздравление с Днем защитника Отечества от МАУ ИРСИ! — 23.02.2024
• Выпуск очередной группы в рамках курса "Сетевые профи 55+. Новый уровень" состоялся 21 февраля 2024 года — 22.02.2024

Как создается выборка? Неслучайная (невероятностная) выборка — это способ выбора элементов, при котором нельзя заранее определить вероятность включения каждого элемента в выборку.

Как создается выборка? Существует два основных вида неслучайного отбора: • направленный отбор (или целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению); (Метод типичных представителей; Метод снежного кома) • Стихийный (Метод основного массива)

Для вычисления объема случайной выборки необходимо знать желаемую точность оценки, уровень риска получаемого ответа и степень изменчивости ответа. Обычно точность оценки составляет 5%, а уровень риска — 0,95. Иными словами, если результаты опроса показывают, что 60% опрошенных довольны своей работой, то можно сказать, что в генеральной совокупности доля довольных составит от 55 до 65% в 95% случаев, а в 5% случаев эта доля может быть за пределами этого интервала.

Формула для расчета объема выборки: SS = Z2 * (p) * (1-p) C2, где: Z — Z-фактор (например, 1,96 для 95% доверительного интервала), p — процент интересующих респондентов или ответов в десятичной форме (по умолчанию 0,5), c — доверительный интервал в десятичной форме (например, 0,04 = ±4%).