Расчет объема выборочной совокупности

( ошибка выборки 5%)

Единицы наблюдения в вероятностной выборке выбираются случайно (лототрон, таблицы случайных чисел). Разновидностью случайных выборок являются также: механическая (пошаговая), когда из генеральной совокупности (например, списочный состав сотрудников) через равные промежутки отбирают необходимое количество респондентов; гнездовая ( кластерная), когда из генеральной совокупности отбирают объекты, представляющие собой группы (гнезда) более мелких единиц и внутри гнезд проводят сплошной опрос.

К неслучайным, целенаправленным выборкам неприменимы правила и законы теории вероятности. К такому классу выборок относятся стихийная выборка (первого встречного); выборка основного массива, при которой опрашивается 60-70% генеральной совокупности; квотная выборка. Среди неслучайных целенаправленных выборок квотная на сегодняшний день является наиболее часто применяемой в опросах общественного мнения по социально-политическим и экономическим проблемам. Для формирования квотной выборки надо знать параметры генеральной совокупности по интересующим нас признакам. Все данные о каком-либо признаке называются квотой, а их отдельное числовое значение – параметром квоты. При таком типе выборки респонденты выбираются целенаправленно, с соблюдением параметров квот. Число признаков, данные о которых выбираются в качестве квот, обычно не превышает четырех. Квоты могут быть заданы как по независимым, так и по взаимосвязанным параметрам (например, 20 студентов в возрасте до 22 лет, проживающих в общежитии).

Надо отметить также, что большинство исследований, проводимых сегодня крупными исследовательскими центрами России, используют комбинированные, многоступенчатые выборки.

В качестве примера рассмотрим, как формировалась выборка в нашем исследовании учебно-познавательной активности студентов. Генеральной совокупностью являлись студенты САмГТУ очной формы обучения, примерная численность которых составляет более 5000 человек, следовательно, объем выборки – не менее 370 человек. Использование строго вероятностных методов отбора было бы весьма затруднительно: пришлось бы составлять сплошные списки студентов всех 11 факультетов, определять шаг выборки, а затем – «отлавливать» по одному всех, попавших в список. Как видите, это не реально, так как потребовало бы больших временных затрат. Поэтому разумнее было использовать комбинированную многоступенчатую выборку, то есть попробовать сформировать компактную и экономичную модель. На первом этапе мы решили выбрать из 11 факультетов – только два, но случайным методом. Таблички с названиями факультетов тщательно перемешиваются и вынимаются две любые из них. Таким образом, у нас оказались ХТФ и ФАИТ. Зная среднюю численность студентов на факультете, нетрудно определить пропорции выборки – 1: 2, таким образом, на ХТФ нам надо опросить примерно123 человека, а на ФАИТ – 247 человек. Исходя из целей исследования и гипотез, желательно было сделать замеры на разных курсах обучения, где по нашим предположениям уровень учебно-познавательной активности будет существенно отличаться. Было решено включить в выборочную совокупность студентов 1, 3 и 4 курсов. Курсы обучения представлены гнездами групп. Учитывая среднюю численность студентов в группах, было решено на каждом курсе обучения факультетов отобрать случайным образом по две группы и внутри групп провести сплошной опрос. Число присутствующих на занятиях на момент опроса, конечно, отличалось от списочного состава и, таким образом, было опрошено всего 283, а не 347 человек (что само по себе уже характеризует учебно-познавательную активность студентов). Так можно ли считать нашу выборку репрезентативной? Ответим на это словами известного российского социолога В.А.Ядова: «Конечно, если перед нами стоит задача выполнения дескриптивного исследования большой общественной значимости, надо максимально реализовать все требования репрезентативности выборки. Если же задачи исследования скромнее, уровень надежности планируемых выводов с точки зрения их статистической значимости можно смело понизить. Преувеличенное внимание к формально-статистическим критериям и их абсолютизация за счет качества исходных данных и их анализа – свидетельство профессиональной неопытности социолога. Нельзя забывать о реальной природе того, что кроется за цифрами, ведь сами исходные характеристики, получаемые в исследовании, лишь условно переводятся в количественные показатели. Часто эти количественные сведения лишь приблизительно отражают существо социальных процессов. Поэтому усилия, направленные на строгость статистического обоснования результатов, приобретают смысл лишь при условии серьезного качественного анализа проблемы».