Выборки. Типы выборок. Расчет ошибки выборки

Генеральная совокупность – это суммарная численность объектов наблюдения, обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени.

Выборка (Выборочная совокупность) – часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Чтобы такое заключение можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.

Репрезентативность выборки – свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.

Репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.

Ошибка выборки (доверительный интервал) – отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения, от истинных данных генеральной совокупности.

Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже. Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.

Выборки делятся на два типа: вероятностные и невероятностные.

– вероятностные выборки:

- случайная выборка (простой случайный отбор) – предполагает однородность генеральной совокупности. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел;

- механическая (систематическая) выборка – разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k;

- стратифицированная (районированная) – применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом;

- серийная (гнездовая или кластерная) выборка – единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

– невероятностные выборки. Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.:

- квотная выборка. Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто;

- метод снежного кома. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования;

- стихийная выборка. Опрашиваются наиболее доступные респонденты (опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов). Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов;

- выборка типичных случаев. Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.

Количественные методы обработки информации в социальной работе. Это методы обработки эмпирических данных, определяющие количество каких-либо свойств у объекта изучения или количество их повторения в ходе изучения. Активно используются в исследованиях в социальной работе. Позволяют давать изучаемым явлениям и процессам не только качественную, но и количественную характеристику. Достоверность исследования, в котором используются математические методы, зависит от того, правильно ли они применяются и насколько адекватно величины, с которыми работает исследователь, отображают реальные количественные характеристики изученных явлений и объектов.

К количественным методам обработки информации относятся методы числового выражения наличия качества (математический расчет), его процентное соотношение с целостным явлением или другими качествами, вычисление среднеарифметической величины, определение дисперсии (отклонение от среднего) и коэффициента достоверности и др.

Таким образом, для количественного анализа важно правильно провести операцию измерения.

Измерение – это приписывание чисел объектам и событиям в соответствии с определенными правилами. Существует несколько способов приписывания числовых характеристик предметам и явления.

Регистрация наличия или отсутствия определенных показателей. Выделяется какой-нибудь признак и отмечается каждый случай, когда в наблюдении или эксперименте появляется предмет или явление с этим признаком. Сосчитывая затем количество таких случаев, получают число предметов (явлений) с данным признаком, обнаруженных при наблюдении (эксперименте.)

Для случайных событии определяется та их количественная характеристика, которая называется относительной частотой:

Число событий, в которых

был изучаемый признак

Относительная частота = –––––––––––––––––––––––––––

Число всех наблюдаемых событий

Регистрация позволяет делать некоторые важные обобщения и выводы относительно совокупностей изучаемых объектов в целом. В частности, она позволяет выявлять суммарные характеристики результатов деятельности при различных условиях, сравнивать эффективность различных форм и методов работы.

Но, используя регистрацию, важно помнить о границах ее применения. Она возможна лишь тогда, когда может быть сформулирован точный критерий, позволяющий во всех случаях однозначно отличить объект, имеющий регистрируемый признак, от объекта, который этого признака не имеет.

Упорядочение (ранжирование). Изучаемые явления распределяются в порядке возрастания или убывания величины определенного признака. Затем каждой группе объектов присваивается число, соответствующее месту этой группы в нарастающем или убывающем ряду. Это число, показывающее порядок изучаемого признака у данных объектов, называется рангом.

Ранговая оценка позволяет относительно оценивать величину изучаемого признака у соответствующей группы объектов даже в тех случаях, когда точно измерить его значение невозможно (оценка результатов на конкурсе или соревнованиях).

Ранжирование дает возможность вычислить некоторые количественные характеристики изучаемых признаков. Это позволяет строить определенные математические модели указанных явлений и делать некоторые выводы о закономерных связях между ними. Математические средства для этого дает статистика корреляции рангов и статистика сопряженности признаков.

Вопросы для самоконтроля:

1. Какие методы и приемы обработки результатов исследования используются в социальной работе? Какова их роль?

2. Какие формы анализа используются в исследованиях в социальной работе?

3. Что такое выборочный метод исследования?

4. Что такое генеральная и выборочная совокупность?

5. Что лежит в основе обоснования объема выборки?

6. Каким образом можно обосновать репрезентативность выборки?

7. Какие математические методы используются в исследованиях в социальной работе?

Раздел 3 ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Дата добавления: 2015-08-03