Выборочный метод в социологических исследованиях.

Предположим, что перед исследователем стоит задача выяснить состояние общественного мнения по определенному вопросу всего взрослого населения России. Простой путь состоит в том, чтобы спросить каждого человека о его мнении, как это делается во время референдумов. Однако, наука и практика давно выработали такой метод познания, получивший название выборочный метод.

Выборка — процедура отбора подмножества наблюдений из всех возможных, для того чтобы получить заключение обо всем множестве наблюдений. В терминах приведенного выше примера выборка представляла бы отбор, например, 1000 человек из всего взрослого населения, но таким образом, чтобы опрос отобранных индивидов дал бы ту же информацию, что и опрос всего населения.

Выборочное обследование по сравнению со сплошным обладает рядом преимуществ: позволяет существенным образом сократить затраты на сбор и обработку социологической информации, добиться большей оперативности; имеет более широкую область применения и в ряде случаев позволяет получить более достоверные сведения, чем соответствующие сплошные обследования.

Идея вероятностного отбора.Если все члены некоторой совокупности идентичны друг другу во всех аспектах, то нет необходимости при изучении этой группы прибегать к выборочному методу. В таком случае любая выборка, т.е. отбор любого члена группы, достаточна для получения полного представления обо всей группе людей.

Подобный экстремальный случай полной однородности совокупности иллюстрирует центральную идею выборочного метода. Причем полная однородность — это не совершенно невозможная, а реальная ситуация. (Вспомним: для того чтобы сделать анализ крови, врач не выпускает из нас всю кровь, а берет лишь каплю, которой достаточно для суждения обо всей крови в целом.)

В социальной реальности мы, как правило, сталкиваемся с вариативностью или неоднородностью совокупности по интересующим нас характеристикам. Предположим, что мы имеем группу, члены которой различаются по принадлежности к двум национальностям. Теперь уже для выяснения доли лиц в группе той или иной национальности недостаточно опросить одного члена. Однако если из группы в 100 человек опросить, скажем, 20 и при этом выясняется, что в выборке 50% — лица одной национальности и 50% — другой, то мы вправе предположить: такую структуру имеет и вся группа.

Основная цель выборочного метода состоит в выборе элементов из совокупности таким образом, чтобы распределение этих элементов в выборке повторяло их распределение в совокупности. Достижению такой цели служит вероятностная выборка, которая одновременно представляет собой метод для оценки степени уверенности в ее качестве.

Выборку, которая хорошо предсказывает структуру всей совокупности, называют репрезентативной. Вероятностная выборка будет репрезентативной для совокупности, из которой она извлечена, если все элементы совокупности имеют равные шансы быть отобранными в выборку. Ключевым методом, который обеспечивает выполнение этого принципа, является случайный отбор. При случайном отборе каждый элемент имеет равные шансы быть отобранным.

Основная терминология.Генеральная совокупность — это множество элементов, которые являются объектом данного исследования. Так, если объектом изучения выступает трудоспособное население страны, то генеральная совокупность представляет собой всех женщин в возрасте 16—54 лет и мужчин в возрасте 16—59 лет.

В данном конкретном случае генеральная совокупность — это теоретически выделенное множество элементов. На практике редко бывает так, чтобы все ее элементы были доступны для изучения.

Единицы отбора — это элемент или набор элементов, предназначенный для отбора на определенной ступени выборки. Более точно говорят о единицах отбора первой ступени выборки, второй ступени и т. д. В простейшей одноступенчатой выборке все единицы отбора совпадают.

Основа выборки — это список единиц отбора, из которого выборка или определенная ступень в выборке извлекается. Если, скажем, на первой ступени выборки происходит отбор предприятий, то основа выборки — список предприятий. На второй ступени основой выборки может служить уже картотека работников в кадровой базе данных конкретного предприятия. Единица наблюдения — это элемент генеральной совокупности, с которого непосредственно ведется сбор социальной информации. Обычно в выборочном опросе единицей наблюдения является отдельный человек. Следует отличать единицу наблюдения от единицы анализа. Например, в исследовании «Социальные последствия экономических преобразований и приватизации в Российской Федерации» по проекту Института сравнительных исследований и Оксфордского университета единицей анализа служила семья как целостный объект, функционирующий в условиях реформы социальной сферы общества, а единицей наблюдения — отобранный по случайной выборке член семьи.

Переменную можно определить как множество отдельных значений характеристик элементов совокупности. Например, множество всех значений возрастов в генеральной совокупности образуют переменную «возраст». Переменная, по определению, предполагает некоторую вариацию своих значений. Если все элементы совокупности имеют одно и то же значение, то переменная называется константой.

Параметр есть суммарное описание переменной в данной генеральной совокупности. Например, средний доход семьи или средний возраст городского населения — это параметр. Важной задачей выборочного исследования является оценка параметров генеральной совокупности на основе выборочных наблюдений.

Типология способов отбора.После всех предыдущих пояснений и введенной терминологии обратимся к описанию основных моделей отбора элементов совокупности в выборку. Поскольку изложение математических основ выборочного метода не входит в предмет данной книги, ограничимся лишь качественным описанием различных моделей отбора.

Простая случайная выборка.Как только сформирована или найдена в готовом виде основа выборки, исследователь проделывает следующие операции. Все элементы из списка в основе выборки нумеруются, причем таким образом, чтобы каждый элемент получил свой собственный уникальный номер. Затем может быть использована таблица случайных чисел для случайного отбора элементов списка в выборку. Если основа выборки существует в электронном виде на компьютере (например, список персонала организации в базе данных «Кадры»), то случайный отбор может быть осуществлен автоматически.

Простая случайная выборка в такой идеальной форме редко используется на практике. Если в распоряжении исследователя имеется список элементов в совокупности, то чаще всего применяют систематический отбор.

При систематическом (механическом) отбореиз списка выбирается каждый k-й элемент и включается в выборку. Например, если алфавитная картотека фамилий сотрудников организации содержит 4000 имен, то для извлечения 5% выборки (200 человек) необходимо отобрать из списка каждого 20-го. Для того чтобы совершенно строго проделать эту процедуру, первый элемент необходимо выбрать случайным образом, например по таблице случайных чисел. Такая схема выборки получила название «систематическая выборка со случайным началом». Для описания этой выборки обычно используют два термина: выборочный интервал (дистанция между отбираемыми элементами) и выборочное отношение (пропорция отбираемых в выборку элементов; в нашем примере 1:20).

На практике можно считать, что систематическая выборка идентична простому случайному отбору.

Стратифицированная выборка.Для ошибки выборки справедливы следующие утверждения: во-первых, большая по объему выборка ведет к меньшей ошибке и, во-вторых, большая однородность генеральной совокупности ведет к меньшей ошибке, чем менее однородная совокупность.

На втором утверждении основана идея стратифицированной выборки, согласно которой предварительно стараются расчленить генеральную совокупность так, чтобы части оказались более однородными, чем исходная совокупность. Например, при построении всероссийской выборки страна предварительно разбивается на страты — экономико-географические зоны.

После разделения совокупности на однородные группы из каждой группы извлекается выборка каким-либо из уже известных способов.

В ряде случаев оказывается полезной стратификация по нескольким переменным одновременно — по полу, социальной принадлежности, району проживания и др. Выбор переменных стратификации зависит от степени их доступности и важности с исследовательской точки зрения. Доступность означает возможность выделения соответствующей основы выборки. Важность определяется тем, насколько тесно переменная (переменные), стратификации связана с остальными ключевыми переменными исследования. Например, переменная «город—деревня», как правило, вполне доступна для стратификации и тесно связана с большинством других переменных; переменная «возраст» также тесно связана со многими другими переменными, однако часто трудно подготовить соответствующую основу выборки.

Существует целый ряд конкретных стратегий стратификационного отбора. Наиболее часто используется следующий подход. Все элементы генеральной совокупности разделяются на группы (страты) относительно некоторой переменной. Из каждой группы случайно или систематически отбирают элементы, число которых пропорционально объему группы в генеральной совокупности. Так, если в генеральной совокупности соотношение мужчин и женщин — 46 и 54%, то в стратифицированной выборке по этой переменной доля мужчин и женщин должна находиться в той же пропорции.

Простая случайная, систематическая и стратифицированная выборки требуют для их реализации составления списка элементов генеральной совокупности. Очень часто такой список создать либо вовсе невозможно, либо практически нецелесообразно. Например, почти невозможно составить список промышленно-производственного персонала всех предприятий города или области. В таких случаях приходится обращаться к более сложным по своей структуре методам отбора. Наиболее типична ситуация, когда из генеральной совокупности предварительно отбирают группы элементов, а затем осуществляют отбор элементов внутри выделенных групп. Так, предварительно, можно составить список всех предприятий города, каким-либо из известных методов отобрать определенное число предприятий, составить или воспользоваться имеющимся списком работников на конкретном предприятии, осуществить подвыборку индивидов из каждого предприятия. Такой подход к построению выборки называется многоступенчатым.

Хотя многоступенчатая выборка снимает некоторые трудности, свойственные другим методам, но порождает свои проблемы. Репрезентативность простой случайной выборки определяется ошибкой выборки. Многоступенчатая выборка имеет несколько типов ошибок, каждая из которых соответствует конкретной ступени отбора. Для двухступенчатой выборки первая ошибка связана с отбором групп элементов в выборку, вторая — с отбором элементов из данной группы. При прочих равных условиях ошибка будет уменьшаться при увеличении числа отбираемых в выборку групп и числа элементов, отбираемых из каждой группы.

Однако обычно мы ограничены некоторым предельным общим объемом выборки. Так, очень часто ее объем для всероссийского опроса не превышает 2000 респондентов. Исходя из этого ограничения в многоступенчатой выборке, мы имеем две возможности: либо отбирать много групп на первой ступени и мало респондентов на второй, либо отбирать мало групп и много респондентов из каждой группы. Таким образом, мы должны поступиться репрезентативностью либо отбираемых групп, либо отбора из групп. В типичной ситуации однородность элементов внутри каждой группы больше, чем в целом по генеральной совокупности. Поэтому имеет смысл стараться увеличить число отбираемых групп и уменьшить объем выборки из отдельной группы. Этот принцип ведет к удорожанию выборки (для выборки по стране увеличивается ее географическая распыленность), кроме того, требуется подготовка соответствующего числа выборочных списков, что также увеличивает трудоемкость процедуры.

Таким образом, в каждой конкретной ситуации необходимо соблюдать баланс между этими двумя ограничениями на многоступенчатую выборку.

Все описанные выше схемы являются основными типами вероятностной выборки, каждая из которых имеет множество модификаций. В типичной ситуации часто применяется разнообразная комбинация этих схем. Например, в приведенном выше примере всероссийской выборки для опроса населения на первой ступени отбора может осуществляться предварительная стратификация страны на зоны, на второй ступени в каждой зоне проводится стратификация зоны по административным районам (например, критерием стратификации может выступать величина центрального города, района), на третьей ступени проводится случайный отбор в выборку конкретного района, на четвертой ступени проводится стратификация населенных пунктов на городские и сельские и т. д. Такова неполная схема всероссийской выборки, которая применятся для опросов населения. Такую комбинированную выборку можно было бы назвать многоступенчатой стратифицированной вероятностной выборкой.

Существуют многочисленные подходы, которые отходят от модели вероятностной выборки, но и являются некоторым приближением к ней. Наиболее популярна модель квотного отбора.

Сущность квотного отбора сводится к следующим процедурам. Составляется список переменных, важных с точки зрения целей исследования, по которым можно получить соответствующую официальную статистическую информацию. Далее необходимо знать, например, для переменной «пол», какова доля мужчин и какова доля женщин в генеральной совокупности. Имея такую статистику для каждой переменной, мы получаем модель генеральной совокупности по выделенным переменным. Дальнейшая задача сводится к тому, чтобы на основе полученной статистики каждому интервьюеру (если это интервью) дать задание на поиск респондента в виде квоты: сколько мужчин и женщин следует опросить, определенного возраста, определенной профессии и т. д.

Главная задача при формировании квот для интервьюера заключается в том, чтобы создать условия, близкие к случайному отбору с равными шансами для каждого элемента генеральной совокупности попасть в выборку.

Квотная выборкачасто успешно конкурирует по точности оценки параметров генеральной совокупности с вероятностными схемами выборки. С практической точки зрения оправданием отхода от вероятностного отбора и применения квотного является его дешевизна, особенно в ситуации, когда изучается очень узкая социальная группа, например возрастная группа 18—20 лет или читатели газеты «Советы для лунатиков» и т. д.

При рассмотрении стратегий выборочного обследования не был затронут вопрос об объеме выборки, который при детальном его рассмотрении связан с математическими основаниями выборочного метода. Очень часто в массовых выборочных обследованиях исследователь ограничивается определенным объемом, исходя из имеющихся людских, финансовых ресурсов и предыдущего опыта.

В ряде случаев невозможно или нецелесообразно использовать вероятностные схемы отбора, описанные выше. Наиболее часто с такой ситуацией сталкиваются при поисковом плане исследования, при различного рода апробациях методик сбора информации. В подобных случаях выборка строится на основе собственного знания о генеральной совокупности, ее элементах, природе исследовательских задач. При этом обычно отвлекаются от задачи репрезентации генеральной совокупности с помощью выборочной.

Например, в уже ставшем классическим исследовании под руководством В. А. Ядова в обследование было включено 9 проектно-конструкторских институтов, которые представляли как головные, так и малочисленные организации. Цель состояла в том, чтобы сформировать выборку, отражающую «усредненную», общую картину положения дел в сфере инженерного проектирования и технологических разработок. При использовании подобного подхода следует ясно понимать, что ни о какой репрезентативности данных говорить не приходится.