Типы вероятностных выборок и их реализация
Страница 8

Информация » Построение выборки в социологическом исследовании » Типы вероятностных выборок и их реализация

Первый метод заключается в увеличении объема выборки. В этом случае пропорционально возрастает объем «редкой» страты, но столь же быстро (а иногда и быстрее) растут расходы на проведение исследования. Если, например, пожилые люди старше 85 лет составляют лишь 1/20 часть целевой совокупности горожан-пенсионеров, то в исследовании эффективности социальной работы с пожилыми людьми нам понадобится выборка объемом 4000 пенсионеров, чтобы получить 200 наблюдений, относящихся к редкой подсовокупности тех, кто старше 85.

Другой, более дешевый, метод заключается в непропорциональной стратификации, т. е. в непропорциональном отборе из различных подсовокупностей. Нередко возникает необходимость сделать «распространенные» и «редкие» страты равно представленными в выборке. Если вернуться к обсуждавшемуся выше примеру исследования городского населения, можно, в частности, представит; ситуацию, когда необходимо сравнить кулинарные предпочтения русских и украинцев. Очевидно, не вполне корректно сравнивать 800 русских и 100 украинцев. В этом случае можно прибегнуть к непропорциональному систематическому отбору из названных страт: если отбирать каждого 200-го русского и каждого 25-го украинца, мы получим две вполне сопоставимые, равные по объему, — 400 и 400 человек — подвыборки (однако эти равные подвыборки будут непропорционально репрезентировать доли соответствующих подсовокупностей, в чем можно убедиться, самостоятельно произведя подсчеты по описанным выше формулам).

Выбор между пропорциональной и непропорциональной стратификацией исследователь осуществляет, исходя из содержательных и экономических соображений. Нужно, однако, иметь в виду некоторые «послевыборочные» последствия непропорционального отбора, с которыми социологи сталкиваются на стадии анализа. В частности, для получения более точных оценок распределения исследуемых переменных иногда приходится применять так называемое взвешивание (иногда употребляют термин «перевзвешивание»). Взвешивание используют также для того, чтобы исключить влияние некоторых типов систематического смещения в основе выборки и других типов систематической ошибки измерения. Например, взвешивание полезно для исключения смещений, возникающих из-за дублирования в списке-основе или, наоборот, из-за наличия систематических «пропусков» для какой-то одной группы (скажем, если в списке пропущено много пожилых людей, постоянно проживающих с детьми, но прописанных по другому адресу). Так как необходимость взвешивания чаще всего вызвана нарушением исходных соотношений, пропорций между входящими в целевую совокупность группами, мы опишем общую идею этой процедуры на примере непропорционального стратифицированного отбора.

Напомним, что к непропорциональной стратифицированной выборке прибегают в тех случаях, когда точность оценок для выборки в целом или для отдельных подгрупп (субпопуляций) внутри выборки оказывается недостаточной. В этом случае доли генеральной совокупности (f) будут различны для разных страт. Последнее утверждение равносильно признанию разной вероятности попадания в выборку для единиц, принадлежащих к разным стратам. Как совместить неравные вероятности отбора с данным нами выше определением вероятностной (случайной) выборки, в котором подчеркивалось равенство шансов попадания в выборку для всех входящих в генеральную совокупность единиц-«случаев»? Некоторые статистики считают предложенное нами выше определение не вполне точным и предпочитают говорить о вероятностной выборке как о выборке, где каждая единица отбора имеет «известную, ненулевую вероятность быть включенной в выборку», хотя шансы для различных единиц не обязательно равны. Существующее многообразие определений вероятностной выборки восходит к давней дискуссии о правомерности выводов, основанных на априорных («до») и апостериорных («после испытания») вероятностях. Мы, однако, сохраним наше определение случайной выборки, внеся в него некоторое уточнение: когда шансы попадания в выборку неравны, как при непропорциональном отборе из страт, они могут быть выровнены при помощи взвешивания на стадии анализа, т.е. на собственно послевыборочной стадии исследования (конечно, если отбор внутри страт сохраняет свой случайный и равновероятный характер). Для этого нужно внести определенные поправки в полученные данные, а именно — приписать некоторым наблюдениям (классам наблюдений) больший «вес», компенсирующий меньшие шансы попадания в выборку (и наоборот).

Страницы: 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


Статьи по теме:

Структура современной системы социально-педагогической помощи лицам с ограниченными возможностями в России
Современная система социально-педагогической помощи лицам с ограниченными возможностями имеет многопрофильную инфраструктуру Различные ее подразделения входят в блок практической деятельности учреждений органов образования, здравоохранени ...

Государственная поддержка учителей
Как показывает проведенное нами исследование профессия учителя для многих респондентов оказалась непрестижной и маловостребованной, хотя многие осознают важность роли педагога в обучении и воспитании подрастающего поколения. Сейчас молоды ...

Реформаторские движения
Группы социальных движений, стремящихся внести в существующую систему ценностей изменения, способствующие более эффективному функционированию этой системы. Различают: · аболиционистские движения за отмену некоторого закона; · экологиче ...