Пути усовершенствования квотного метода

1. Часто метод квот применяется не в чистом виде, а в смеси со случайным. Например, интервьюер получает список лиц, с которыми он должен вступить в контакт, и проводит интервью только с теми, кто оказался носителем необходимых параметров. Для внесения элементов случайности интервьюеру может быть задан определенный маршрут, который он обязан соблюдать при поиске респондентов.

2. Квотный метод можно применять в многоступенчатой случайной выборке (на последней ступени отбора). Используемая на предшествующих ступенях случайная стратифицированная выборка обеспечит самовзвешивание по важнейшим признакам.

3. Квотный метод может применяться для замены труднодоступных единиц при использовании случайного отбора.

Сложные комбинированные выборки

По форме реализации различают выборки одноступенчатые и многоступенчатые. Методы, изложенные выше, представляют собой пример одноступенчатой выборки. Многоступенчатые выборки осуществляются в несколько ступеней путем применения на каждой из них единого или разных методов.

В последнем случае на первой ступени обычно реализуется гнездовая выборка (отбор групп на предприятии, в учебном учреждении и т.д.; поселений или областей), а потом уже проводится случайный отбор респондентов в гнездах.

Многоступенчатая выборка используется в крупномасштабных исследованиях, когда в генеральной совокупности насчитываются тысячи и миллионы единиц, размещенных на значительной территории. При построении многоступенчатой выборки используются несколько способов отбора элементов выборочной совокупности.

В крупномасштабных многоступенчатых выборках требования точности оценок смещаются на второй план, уступая место вопросам снижения стоимости исследования за счет выбора минимально допустимого числа единиц опроса.

Объем выборки

Часть единиц наблюдения, составляющая выборочную совокупность,

называется объемом выборки. Определение объема выборки представляет собой один из этапов ее формирования.

Формирование выборки включает в себя и определение ее объема. А это также зависит от задач исследования. Численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолированно, тем больше должен быть объем выборки.

Самое главное – это определить объем выборочной совокупности таким образом, чтобы выборка была не слишком велика и не слишком мала. Если выборка мала, то результаты исследования могут оказаться статистически незначимыми, то есть не отражать характер распределения интересующих нас признаков в генеральной совокупности. В случае использования слишком большой выборочной совокупности нам придется необоснованно затратить дополнительные средства для получения результатов, которые можно было бы получить при использовании меньшей выборки.

Есть ли критерии формирования оптимальной выборки? Если есть, то какие?

Социологическое исследование может проводиться в условиях, когда информация о признаках генеральной совокупности имеется, или же в ситуации, когда она отсутствует.

Если исходная информация отсутствует, то исключается возможность определения объема выборочной совокупности при помощи формул, потому что использование формул предполагает наличие числовых характеристик генеральной совокупности. В таких случаях можно воспользоваться многолетним опытом социологов-практиков. Накопленный опыт свидетельствует о том, что для пробных опросов достаточна выборочная совокупность объемом 100-250 человек, а при массовых опросах, если величина генеральной совокупности составляет менее 5000 человек, достаточный объем выборочной совокупности должен быть не менее 500 человек. Если же величина генеральной совокупности 5000 человек и более, то для получения статистически значимых результатов нужно опросить 10% ее состава, но не более 2000-2500 человек. Это гарантирует достаточно достоверные результаты исследования.

Например, для города с населением 1,5–2 млн. человек достаточно опросить 1000-1200 респондентов. Объемы выборочной совокупности, превышающие 3000 респондентов, используются лишь для комплексных исследований, а также при наличии сложной структуры генеральной совокупности.

То есть, если нам поставлена задача выяснить нерасчлененную картину того, какой процент избирателей придет на избирательные участки, то для такого города, как наш, достаточно опросить 450-500 человек, выбранных по правилам, о которых я скажу позже. Эта цифра рассчитывается, исходя из допустимой ошибки, и формулу расчета Вы найдете в любом учебнике по статистике.

Но вот если нам будет поставлена задача выяснить явку избирателей в зависимости от возраста и образования, то нам потребуется опросить как минимум вдвое больше, поскольку статистически устойчивая группа должна быть не менее 100 человек.

До 30 лет	До 40 лет	До 50 лет	51 и старше	среднее	среднеспециальное	высшее

Если информация о признаках генеральной совокупности имеется, то в качестве критерия определения объема выборочной совокупности можно использовать числовые значения этих признаков.

Допустим, что контрольным признаком, используемым при определении объема выборочной совокупности, является профессиональный статус. В соответствии с задачами исследования нам необходимо опросить 50 предпринимателей, 15 менеджеров, 100 квалифицированных рабочих и т.д. На основании статистических данных и анализа различного рода исследований выясняем, что 10% исследуемой генеральной совокупности являются предпринимателями, 3% - менеджерами и т.д. Таким образом, примерно в каждой сотне генеральной совокупности встретятся 10 предпринимателей и 3 менеджера. Поэтому, чтобы получить требуемые 50 предпринимателей и 15 менеджеров необходимо взять 500 человек. Если же в исследуемой совокупности всего 5% предпринимателей и 1,5% менеджеров, то опрашивать придется уже 1000 человек. Таким образом, чем меньше числовое значение контрольного признака, на основании которого производятся расчеты, тем больше объем выборочной совокупности.

Ошибки выборки

Ошибки выборки – это вызванное различными причинами отклонение статистической структуры выборочной совокупности от структуры генеральной совокупности.

По происхождению ошибки выборки можно подразделить на:

- теоретические, возникающие на стадии формирования концептуального представления об объекте исследования (например, неправильно выбран тип выборки);

- процедурные, связанные с построением выборочной модели (например, формирование выборки на основе неверных данных);

- полевые, возникающие на этапе проведения исследования (опросили больше студентов, чем указано в квотной выборке).

По характеру воздействия на выборочную оценку различают:

- случайные ошибки

- ошибки смещения (систематические ошибки).

Случайные ошибки – это статистические погрешности выборки (они поддаются исчислению) и случайные ошибки при сборе информации.

Первый вид ошибки называется ошибкой репрезентативности.

Случайные ошибки второго ряда могут возникать по следующим причинам:

1. отступление от инструкции и замена запланированных единиц наблюдения другими, более доступными.

2. неполный охват намеченной выборочной совокупности.

3. невнимательность респондента, анкетера или интервьюера.

Предположим, что проводится телефонный экспресс-опрос населения крупного города на предмет согласия или несогласия с решением властей о строительстве метро в центре города. По завершении исследования выясняется, что опрошено 2500 человек, из них – 45% мужчин и 55% – женщин. В соответствии со статистической информацией, население данного города представлено в следующих пропорциях: 48% – мужчины, 52% – женщины. Таким образом, отклонение результатов исследования по данному признаку (пол респондента) составляет 3%. Это говорит о том, что в данном случае имеет место случайная ошибка выборки. Принято считать, что если ошибка выборки составляет менее 5%, то выборочная совокупность является репрезентативной (отражающей характеристики генеральной совокупности).

Наряду со случайными ошибками различают ошибки смещения, которые носят неслучайный характер и нарушают точность выборочной совокупности.

Систематические ошибки (или ошибки смещения) – это неадекватное воспроизведение выборки генеральной совокупности.

Например, фирма по производству электроприборов хочет выяснить, какой процент взрослого мужского населения большого города пользуется электрической бритвой. С этой целью методом случайного отбора из телефонной книги выписывают 1000 домашних адресов. По полученным таким образом адресам рассылаются просьбы письменно ответить: сколько человек мужского пола старше 18 лет имеется в семье; сколько из них бреются электрической бритвой, какую марку они используют? В данном случае используется предубежденная выборка, так как вместо правильной исходной совокупности «всех семей» выбираются лишь те из них, кто имеет телефон. Это значит, что результаты исследования будут искажены вследствие ограничения генеральной совокупности семьями, имеющими телефон.

Ошибки смещения бывают обычно следствием:

- неверных статистических данных о контрольных признаках генеральной совокупности;

- малого (статистически незначимого) объема выборочной совокупности;

- неверного применения способа отбора единиц анализа (например, неудачный выбор места и времени проведения опроса, отбор на основании неверно составленного списка).

Избежать ошибок смещения поможет точное соблюдение правил отбора единиц анализа, а также предварительные сведения о структуре генеральной совокупности. В качестве источников таких сведений могут выступать: документы ведомственного учета, данные опроса экспертов, сведения органов государственной статистики, данные разведывательного (пилотажного) исследования и т.д.

Иногда требуется повышенная надежность, как это имеет место в экономических и демографических обследованиях, например, при переписи населения. Здесь существенные ошибки оборачиваются миллионными потерями материальных ресурсов и просчетами планирования. Гораздо чаще социологические обследования проводятся для уяснения общих тенденций, общей ориентировки в сфере социальной политики.

Весьма полезна следующая приблизительная оценка надежности результатов выборочного обследования:

повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%; обыкновенная – до 3-10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03-0,1); приближенная – от 10 до 20%; ориентировочная – от 20 до 40%, а прикидочная – более 40%.

Во многих случаях необходимы целевые выборки. Особенно это важно в исследовании экспериментального плана. Скажем, проверяется эффективность введения новой формы организации труда. Ясно, что для этого следует отобрать подразделения, где введена новая организация, и для сравнения – аналогичные, где работа идет по-старому. Следует гарантировать в выборке равную численность экспериментальных организаций и контрольных, работающих по прежней системе. При этом важно так подобрать эти подразделения, чтобы они были аналогичны по всем существенным характеристикам, кроме факта наличия или отсутствия новой формы организации труда.

Сферы применения целевой выборки:

1) формирование состава участников эксперимента (например, формирование контрольных групп точечным методом, когда для каждого участника основной группы подбирается участник контрольной группы, обладающий сходными признаками). Это один из тех редких случаев, когда нет необходимости в проведении случайного отбора.

2) отбор экспертов, который может проводиться на основе следующих критериев:

· объективные характеристики экспертов, содержащиеся в документах

· тестирование кандидатов в эксперты

· взаимный отбор

· самооценка кандидатов в эксперты.

Контрольно-обучающие вопросы и задания

1. Что такое социологическая выборка и репрезентативность выборки?

2. Назовите основные особенности применения выборочного метода в социологии.

3. Назовите основные понятия, связанные с организацией выборки.

4. Что называется объемом выборки?

5. Какими бывают ошибки выборки?

6. Что такое единицы отбора и единицы наблюдения?

7. Что называется генеральной совокупностью?

8. Что называется выборочной совокупностью?

9. Назовите основные сферы применения целевой выборки.

10. Что такое ошибки выборки?

11. Назовите ошибки выборки по характеру воздействия на выборочную оценку.

12. Какими бывают ошибки выборки по происхождению?

13. Сформулируйте основные трудности, возникающие при применении метода квот.

14. В чем заключается принцип механической выборки?

Тесты по разделу:

1. Элемент или набор элементов, предназначенные для отбора на определенной ступени выборки, называются…

1. единицы анализа

2. единицы отбора

3. единицы исследования

4. единицы выборки

2. Элементы выборочной совокупности (респонденты), подлежащие изучению, называются…

1. единицы анализа

2. единицы отбора

3. единицы исследования

4. единицы выборки

3. Свойство выборочной совокупности воспроизводить параметры и значимые элементы структуры генеральной совокупности, называется…

1. валидность

2. надежность

3. репрезентативность

4. симметричность

4. Часть объектов генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных приемов для получения информации обо все совокупности, называется…

1. выборочная совокупность

2. генеральная совокупность

3. достаточная совокупность

4. отобранная совокупность

5. Совокупность всех возможных социальных объектов, которые подлежат изучению в пределах программы исследования, называется…

1. выборочная совокупность

2. генеральная совокупность

3. достаточная совокупность

4. отобранная совокупность

6. Неадекватное воспроизведение выборки генеральной совокупности, вызывают ошибки…

1. систематические (или ошибки смещения)

2. случайные

3. относительные

4. абсолютные

7. Статистические погрешности выборки, которые поддаются исчислению, и ошибки при сборе информации, называются…

1. систематические (или ошибки смещения)

2. случайные

3. относительные

4. абсолютные

8. Какой тип выборки не является разновидностью неслучайной выборки:

1. гнездовая выборка

2. стихийная выборка

3. метод основного массива

4. метод квот

9. Какой тип выборки не является разновидностью случайной выборки:

1. гнездовая выборка

2. собственно-случайная выборка

3. механическая выборка

4. метод квот

10. Способ отбора, при котором каждый элемент генеральной совокупности имеет некоторую отличную от нуля вероятность быть отобранным, называется…

1. стихийная выборка

2. случайная выборка

3. целенаправленная выборка

4. двуступенчатая выборка

ГЛАВА 5.

ИЗМЕРЕНИЕ СОЦИАЛЬНЫХ ЯВЛЕНИЙ И ПРОЦЕССОВ

Понятие об измерении в социологии

Когда нам нужно измерить длину или ширину стола, например, мы берем рулетку и измеряем. А каким инструментом можно измерить мнение респондента?

Измерение – это процедура, с помощью которой объекты социологического исследования отображаются на определенную числовую или графическую систему. Измерение в социологии – это способ изучения социальных явлений с помощью количественных оценок. Применение числовых методов измерения повлекло появление шкал.

Социологическое измерение различных сторон и свойств социальных явлений связано с поиском и использованием таких фактов, которые могли бы служить их количественной (числовой) характеристикой. Все факты, которые используются для социологического измерения, принято называть индикаторами.

Индикатором мы называем такую характеристику изучаемого объекта, которая доступна наблюдению и измерению в определенном выше смысле. Иными словами, индикатор (показатель) – это тот зонд, тот прибор, который улавливает различия между социологическими объектами или их свойствами.

Индикаторы позволяют правильно сформулировать вопросы для анкеты и других видов инструментария, а также определить структуру ответов на них. Отсюда ясно, какую роль играют индикаторы в разработке методических документов исследования.

Поиск индикаторов. В качестве индикаторов целесообразно выбирать в первую очередь объективные по отношению к респондентам факты, так как они повышают достоверность получаемой информации. Однако чаще в качестве индикаторов приходится использовать установки, оценки и суждения людей, выражающие их отношение к различным сторонам общественной жизни. Такие индикаторы, разумеется, носят субъективный характер.

Всем индикаторам присущи различные характеристики, которые в социологическом инструментарии выступают в качестве ответов на вопросы. Они, расположенные в той или иной последовательности по позициям, и образуют шкалу измерения. Для того чтобы индикатор (или батарея индикаторов) измерил изучаемый признак (качественную характеристику объекта), он должен быть оцифрован (превращен в шкалу).

Как это происходит? Предположим, что в числе операциональных понятий есть понятие «образование». В соответствие с ним выбран такой объективный индикатор, как «уровень образования». Его характеристики: начальное, неполное среднее, среднее, среднее специальное, незаконченное высшее и высшее образование. Они-то и становятся позициями шкалы измерения.

Когда же измеряется признак явления, который отображен операциональным понятием «удовлетворенность моральным поощрением», то позициями шкалы измерения могут стать характеристики такого субъективного индикатора, как «степень удовлетворенности»: «вполне удовлетворен», «удовлетворен частично», «не удовлетворен».

Как видим, в первом примере шкала измерения жестко связана с признаком явления, а во втором – нет, так как может быть использована для измерения этого же признака («удовлетворенность») других явлений.

Типы шкал и правила их построения. В социологических исследованиях применяются три основных типа шкал: номинальные, ранговые (порядковые) и интервальные. Их становление тесно связано с развитием измерения в социальной практике.

На заре человеческой истории единственным инструментом измерения выступала способность людей качественно различать (дифференцировать) предметы и явления по их наиболее общим признакам и свойствам. В ходе такого различения человек присваивал им определенные наименования. Он, скажем, не мог знать конкретную величину температуры, а мог сделать лишь альтернативный вывод: тепло или холодно. Этот вывод безотносителен к конкретной величине температуры. Так происходило измерение по номинальной шкале.

С развитием наблюдательности человек научился использовать для измерения объективные явления природы, обладающие постоянными, периодически повторяющимися в строгой последовательности свойствами. Для измерения температуры внешней среды он использовал уже такое явление, как измерение агрегатного состояния воды в природе: лед – вода – пар. В зависимости от того, в каком состоянии вода находилась, он делал вывод: «холодно», «тепло» или «горячо». Здесь уже имело место упорядоченное (ранжированное) измерение. Оно осуществлялось по ранговой шкале.

В дальнейшем людьми были сконструированы искусственные эталоны. Для измерения температуры, в частности, была создана шкала с начальной (условно-нулевой) точкой при замерзании воды и с конечной – при ее кипении. Расстояние между этими точками разделили на 100 равных интервалов. Появилась возможность выражать величину температуры при помощи чисел по интервальной шкале.

В.А. Ядов предлагает следующую классификацию шкал:

Номинальные шкалы	1.Номинальная шкала (неупорядоченная шкала наименований)
2.Частично упорядоченная номинальная шкала
3.Порядковая шкала или полностью упорядоченная ординарная шкала (н-р, шкала рангов, она же ранговая шкала)
Метрические шкалы	4.Интервальная шкала (шкала равных интервалов, типа шкалы Терстоуна)
5.Идеальная или абсолютная шкала (шкала пропорциональных оценок)

Здесь выделено пять классов шкал, причем название классов часто двоякие: более полные и сокращенные. Часто шкалам даются «собственные» имена по фамилии изобретателя (например, шкалы Гуттмана, Терстоуна, Гилфорда, Богардуса, Лайкерта и др.), но все они укладываются в предложенную классификацию.

Проиллюстрирую на нескольких примерах особенности использования в социологических исследованиях различных типов шкал.

Номинальные шкалы

Простая номинальная шкала (неупорядоченная номинальная шкала). Это самый низкий уровень измерения, т.к. с ее помощью можно осуществлять только классификации. Но заметим, что она является не падчерицей в социологических измерениях, а, скорее всего, прародительницей, ибо она является предпосылкой всех шкальных процедур.

При ее помощи измеряют преимущественно объективные признаки респондентов (пол, семейное положение, профессия и др.). Она устанавливает отношения равенства между явлениями, которые включены в один класс. Пункты шкалы – эталоны качественной классификации свойств. Приведем пример номинальной шкалы, измеряющей структуру досуга респондента:

Укажите, пожалуйста, какими видами досуга наполнены обычно ваши выходные дни:

- посещаю парк,

- занимаюсь с животными,

- езжу на рыбалку,

- хожу в кино,

- играю в шахматы,

- смотрю телевизор и т.д.

Еще пример. Мы перечисляем группы рабочих по мере повышения механизации труда и по мере роста квалификации при помощи сконструированной нами шкалы:

1. Рабочие ручного труда, не требующего специальной подготовки

2. Рабочие ручного труда высокой квалификации

3. Рабочие, занятые на механизированном оборудовании

4. Рабочие механизированного труда высокой квалификации

5. Автоматчики без навыков наладки

6. Пультовики-наладчики

Операции с числами для неупорядоченной номинальной шкалы.

С помощью номинальной шкалы мы измеряем такие переменные, которые, в принципе, не могут количественно отличаться друг от друга. Другое название этого уровня измерений – шкала наименований, что довольно точно отражает его сущность: каждое значение является просто своего рода ярлыком или именем. Значения присваиваются переменной безотносительно к упорядочиванию или установлению какой-то дистанции между категориями – во многом в том же смысле, в каком люди носят свои имена. Их невозможно сравнивать между собой по принципу «больше - меньше», «выше - ниже» и т.п. В измерениях номинального уровня отсутствуют те свойства, какими обладают реальные числа, и такие переменные невозможно складывать, вычитать, умножать и делить.

Поэтому данные, полученные по номинальной шкале, обычно резюмируются с помощью простого частотного распределения

Таблица 1