Сущность, условия проведения и задачи выборочного исследования

Выборочным называется такое статистическое исследование, при котором обобщающие показатели изучаемой совокупности устанавливаются по некоторой ее части, сформированной на основе положений случайного отбора.

В основе выборочного исследования лежит несплошное наблюдение, при котором обследуются не все единицы совокупности, а лишь определенная их часть.

Сущность выборочного метода заключается в том, что из генеральной совокупности (всей совокупности) отбирается ее типичная часть, и результаты, полученные по этой части совокупности, распространяются на всю совокупность.

В основе выборочного метода лежит закон больших чисел и теория вероятностей. Эти законы математической статистики являются теоретической основой выборочного метода.

Для того, чтобы выборочные показатели в основных чертах воспроизводили всю генеральную совокупность, необходимо соблюдать следующие положения: 1) выбор той или иной конкретной единицы совокупности для обследования должен быть независим от воли, субъективного подхода лица, производящего отбор, и от значений изучаемых статистических характеристик (показателей), которыми обладают отдельные единицы совокупности; 2) при каждом акте отбора все единицы совокупности, из которых он производится, имеют равные шансы, равные вероятности быть отобранными. Это доказывает, что теория выборочного наблюдения уходит своими корнями в теорию вероятностей.

Закон больших чисел при формировании выборочной совокупности проявляется в следующем: чем больше численность выборочной совокупности, взятой из генеральной, тем меньше ошибка выборки. При том это утверждение может быть сделано с определенной степенью вероятности. Характеристики (средние и показатели долей по выборке) будут отличаться от соответствующих показателей по генеральной совокупности.

Расхождение между показателями по генеральной совокупности и показателями по выборке называется ошибкой выборки. Ошибка выборки возникает ввиду того, что структура выборочной совокупности по значению варьирующего признака в точности не совпадает со структурой генеральной совокупности. Эти расхождения заключаются в том, что из генеральной совокупности можно произвести большое число комбинаций выборок и в каждом случае выборочные показатели будут в какой-то степени отличаться от показателей генеральной совокупности. Следовательно, в этом случае можно говорить о вариации выборочных показателей. Эта вариация выборочных показателей и является основой ошибки выборки.

Основным условием при формировании выборочной совокупности является то обстоятельство, что единицы совокупности, попавшие в выборку, должны быть типичными представителями для всей генеральной совокупности, т.е. эти единицы совокупности должны по своим характеристикам воспроизводить основные закономерности всей генеральной совокупности. Это замечание относится к теоретическому обоснованию самой сущности выборочного метода.

Преимущества и недостатки выборочного метода обусловлены в основном двумя свойствами:

возможностью ограничить наблюдение частью совокупности;

наличием дополнительных ошибок, обусловленных неполнотой на­блюдения (ошибок репрезентативности).

Рассмотрим основные преимущества методов несплошного наблюде­ния, которые не носят, однако, безусловного характера и могут реализо­ваться или нет в зависимости от конкретных условий.

1) Снижение стоимости наблюдения.

Затраты на организацию и проведение как сплошного, так и не­сплошного статистического наблюдения можно представить следующей формулой

С_наб.. = С_о+с₁ п₁

где С_наб. - общая стоимость организации проведения наблюдения;

С₀- начальные затраты на организацию наблюдения, не зависящие от числа единиц наблюдения;

с₁ - средние затраты на наблюдение одной единицы;

n₁ - число единиц наблюдения.

Видно, что выигрыш от несплошного наблюдения обусловлен сокра­щением числа наблюдаемых единиц n. Однако необходимо учитывать, что точность при несплошном наблюдении определяется не долей отбо­ра, а числом отбираемых единиц, поэтому для обеспечения одной и той же точности для малых совокупностей требуется больший процент отбо­ра. Для совокупностей порядка нескольких миллионов единиц наблюде­ния сокращение объема наблюдения может быть в сотни и тысячи раз, для совокупностей порядка тысячи процент отбора может оказаться значительным, а выигрыш от использования несплошного наблюдения - малым. В то же время начальные затраты на организацию несплошного обследования С₀, как правило, больше, чем при сплошном, так как тре­буется разработка достаточно сложного методического и программного обеспечения, сбор базовой информации, оснащение вычислительными средствами и подготовка персонала.

Таким образом, экономический выигрыш от несплошного наблюде­ния не всегда гарантирован, особенно на начальной стадии его внедре­ния.

2) Оперативность получения статистических данных.

Сроки сбора и обработки информации практически всегда сокраща­ются при использовании методов несплошного наблюдения, особенно в тех случаях, когда достигается существенное уменьшение объема наблю­дения.

3) Повышение достоверности результатов обследования. Несплошное наблюдение к ошибкам регистрации добавляет ошибки репрезентативности, однако сокращение объема наблюдения создает условия для более тщательной его подготовки и контроля, привлечения более квалифицированных специалистов, что уменьшает ошибки регист­рации и в большинстве случаев, при соответствующей организации, обеспечивает повышение достоверности получаемых данных.

4) Проведение исследования по весьма широкой программе, когда проведение сплошного наблюдения чрезвычайно затруднительно или вовсе невозможно.

Вместе с этим использование методов несплошного наблюдения име­ет свои трудности и проблемы:

1) Методологическая сложность.

Эти методы опираются на достаточно сложный математический ап­парат, что требует соответствующей подготовки персонала, проводящего организацию наблюдения и само наблюдение. Помимо специальной подготовки, связанной с конкретным объектом наблюдения, необходимы хотя бы элементарные знания в таких областях как теория вероятностей и математическая статистика, компьютерная грамотность. К этой же проблеме относится необходимость для большинства методов несплошного наблюдения накапливать и хранить статистическую ин­формацию за прошедшие периоды, что предполагает наличие соответст­вующих банков данных.

2) Проблема ошибки репрезентативности.

Сложность состоит не столько в том, чтобы оценить эту ошибку, хотя и это часто не простой вопрос, сколько в том, чтобы установить ее при­емлемый уровень.

3) Требования к системе статистических показателей со стороны методов несплошного наблюдения.

Возможности широкого использования методов несплошного наблю­дения в значительной степени определяются действующей системой статистических показателей. Излишняя перегруженность системы нату­ральными показателями с широкой номенклатурой и разрезностью со­кращает такие возможности. Особенные затруднения возникают в связи с необходимостью обеспечения разрезности районного, отраслевого или иного плана, разбивающей исследуемую совокупность на мелкие подсо­вокупности и вызывающей необходимость работать с малыми выборка­ми, когда доли отбора становятся неприемлемо большими, а возмож­ности обеспечения удовлетворительной точности проблематичными.

4) Необходимость сочетания сплошного и несплошного стати­стического наблюдения.

Эти две основные ветви статистического наблюдения не являются взаимоисключающими, а во многих случаях взаимодополняют друг друга. Идеальным вариантом систематического наблюдения за объектом является сочетание относительно редких сплошных обследований типа переписей с систематическим не­сплошным наблюдением.

5) Проблемы программного обеспечения.

Трудности разработки программного обеспечения связаны не только со сложностями математического аппарата методов несплошного наблю­дения, но и с необходимостью интегрирования программ, реализующих алгоритмы этих методов в общую систему сбора и обработки статисти­ческих данных.

6) Психологические проблемы.

Среди психологических проблем, связанных с внедрением и приме­нением методов несплошного наблюдения, можно выделить два аспекта:

Во-первых, - это трудность восприятия этих методов как всего ново­го.

Второй аспект связан с взаимоотношениями между первичными ис­точниками статистической информации - респондентами и ее получа­телями - статистическими органами. Одно дело получать информациюото всех без исключения предприятий по годами установленным поряд­кам и совсем другое - пытаться ее получить от постоянно меняющейся части предприятий, причем, перерывы в предоставлении данных могут быть весьма длительными с потерей навыков и персонала, имеющего соответствующий опыт.

Выборочным обследованием необходимо пользоваться во всех случаях, когда нет необходимости в знании данных о каждой единице изучаемой совокупности в отдельности, а нужны лишь характеристики отдельных групп и всей их совокупности в целом и имеется возможность выборочное обследование провести в полном соответствии с требованиями статистической науки. К сплошному же наблюдению следует прибегать лишь тогда, когда обязательно нужно иметь данные о каждой единице совокупности (например, для контроля за деятельностью такой единицы как предприятие.)