Важный вопрос, который задает себе исследователь – можно ли, опросить небольшую часть популяции, говорить о том, что это мнение всей популяции? На каком основании мы можем экстраполировать данные, полученные на небольшой совокупности, на весь объект в целом?

Выборка в массовом опросе – это отбор тех единиц объекта исследования, которые будут опрошены. Выбор этих единиц может осуществляться различными способами. Мы подразделяем все виды выборок на 2 типа – случайная выборка и неслучайная выборка.

ВЫБОРКА

Случайная Неслучайная

(репрезентативная, вероятностная)

1. Простой случайный отбор 1. Метод основного массива

2. Систематический отбор 2. Стихийная (выбор первого

встречного)

3. Стратифицированная 3. Выбор целевых групп

4. Кластерная 4. Квотная

5. Снежный ком

Разновидности случайной выборки

Случайная выборка считается эталоном отбора. Именно применение случайной выборки дает нам возможность, опросив небольшую часть населения г. Томска, получить представление о мнении всех жителей нашего города. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности (генеральная совокупность – это весь объект исследования) должны иметь одинаковую вероятность попадания в выборку.

Для того чтобы осуществить отбор единиц наблюдения случайным образом, нам необходима основа выборки – полный пронумерованный список всех единиц генеральной совокупности. Основа выборки может представлять собой список самых разных объектов. Например:

1. Список отдельных индивидов (работников какого-то предприятия, томичей в возрасте от 15 лет, студентов ВУЗа и т.д.).

2. Список домохозяйств.

3. Список организаций (например, спортивных клубов Томска, общественных организаций, магазинов и т.д.)

4. Список структурных подразделений (университетские группы, отделы и т.д.).

5. Географические сегменты (районы, дома и т.д.).

Требования к основе выборки:

1. Полнота – не должно быть упущенных единиц отбора.

2. Точность – мы должны быть уверены в актуальности предоставленных

сведений.

3. Не должны присутствовать лишние единицы.

4. Не должны присутствовать единицы, которые по определению не могут быть опрошены.

Виды случайной выборки.

Простой случайный отбор.

Этот вид отбора единиц наблюдения не предполагает деления генеральной совокупности на подгруппы. Мы используем генератор случайных чисел для того, чтобы отобрать нужное нам количество единиц из всего списка. Существует две разновидности простого случайного отбора – повторный и бесповторный отбор. Для социологических и маркетинговых исследований мы используем случайный бесповторный отбор.

Систематический отбор.

Данный вид выборкипредполагает отбор каждой n-ной единицы из списка. Например, объект исследования – 4000 человек. Мы планируем опросить 200 человек.

4000/200 = 20

20 – это так называемый «шаг» - мы должны отбирать каждого 20-го человека из списка. Первый, с которого мы начинаем отбор, выбирается с помощью генератора случайных чисел от 1 до 20. Мы используем систематический отбор, если отношение генеральной совокупности к выборочной не слишком велико.

Стратифицированная выборка.

Этот вид выборки осуществляется в несколько этапов следующимобразом:

1. Вся генеральная совокупность подразделяется на подгруппы – страты. Это разделение осуществляется в соответствии с каким-либо значимым с точки зрения темы исследования признаком. Например, таким признаком может быть пол, возраст, доход.

2. Каждый элемент совокупности должен быть отнесен только к одной страте, ни один элемент не должен быть пропущен.

3. Случайным образом (с помощью простого случайного или систематического отбора) мы отбираем внутри каждой страты необходимое количество единиц, пропорциональное размеру страты в генеральной совокупности.

Правила стратифицирования:

1. Различия между элементами разных страт должны быть более существенными чем различия элементов внутри страты.

2. Количество страт, как правило, не превышает 6 – 7.

Какие признаки могут лежать в основе стратифицирования? Например, социально-демографические (пол, возраст, семейное положение, уровень образования и т.д.); потребительские (например, фирма разделяет клиентов на страты в соответствии с покупательской активностью); бизнес-характеристики (если мы отбираем для опроса менеджеров предприятий, то стратифицирующим признаком будет размер фирмы или объем продаж).

Например, тема нашего исследования: социально-демографический портрет студентов-первокурсников ТУСУРа. Исходными данными для формирования выборки для нас является информация о численности обучающихся в ТУСУРе первокурсниках на каждом из факультетов. Всего мы планируем опросить 330 человек. Исходя из того, что в ТУСУРе обучается 988 первокурсников, мы формируем выборочную совокупность:

Таблица 3.1.

Стратифицированная выборка.

Кластерная выборка основана на предположении, что совокупность может быть разделена на подгруппы, схожие между собой. Действует обратное (по сравнению со стратифицированной выборкой) правило – различия между кластерами должны быть менее существенными, чем различия внутри кластеров. Условие для осуществления кластерной выборки – объем выборки должен быть достаточно большим. Кластеров должно быть много и они должны быть невелики. Внутри каждого кластера случайным образом отбирается нужное нам количество единиц наблюдения. Пример кластерной выборки – мы разделяем Томск на мелкие районы и случайным образом отбираем часть из них. Потом внутри каждого из районов мы проводим отбор единиц наблюдения.

Гнездовая выборка – разновидность одного из вышеописанных видов выборок, с той разницей, что единицей наблюдения будет не индивид, а совокупность индивидов. Гнездо (например, группа в университете) опрашивается полностью.