Метод основного массива предполагает опрос большей части генеральной совокупности. Применяется на небольших объектах (например, опрашивают почти всех – посетителей кафе с целью получить информацию о том, как потребители воспринимают новые виды обслуживания и т.д.)

Стихийная выборка – это выбор «первого встречного». Именно этот вид выборки неграмотные люди окрестили «случайной». Основная проблема такой выборки – это то, что, как правило, те, кто охотно идет на контакт обладают определенными социально-демографическими и психологическими особенностями, что приводит к нерепрезентативности.

Выбор целевых групп – это разновидность стихийной выборки с той разницей, что у нас имеются представления о том, кого нужно опрашивать, а кого – нет. Например, в магазинах мы предлагаем ответить на вопросы тем, кто приобретает определенный товар. Или, если тема опроса «Отношение к службе в армии», мы отбираем молодых мужчин.

Квотная выборка – используется нами тогда, когда мы не имеем основы выборки – полного списка всех единиц отбора, или доступность рядя единиц наблюдения находится под вопросом. В маркетинговой сфере встречается очень часто - не существует полного списка курильщиков, потребителей майонеза или любителей детективной литературы.

Тем не менее, у нас могут быть статистические данные, касающиеся особенностей предмета исследования – например, половозрастное распределение в обществе или распределение по уровню дохода. Также мы можем использовать для квотирования данные других исследований – например, данные Российской организации здравоохранения о численности и половозрастном составе курильщиков.

Мы делим совокупность на подгруппы и рассчитываем квоты, пропорциональные численности подгруппы по отношению ко всей совокупности. Анкетер получает четкие инструкции – к примеру, связанные с половозрастным распределением:

Таблица 3.2.

Половозрастное распределение.

В общем, этот тип выборки приближает ее к случайной по надежности полученных данных и величине ошибок. Но, тем не менее,
мы не можем говорить о равной вероятности попадания в выборку каждого элемента генеральной совокупности, и данный вид выборки нельзя назвать случайной.

Критериями квотирования могут быть: пол, возраст, уровень дохода, потребление продукции и тому подобное – если мы отбираем конкретных индивидов. В случае, если единица отбора – организация, то квотирующим признаком будет - сфера деятельности, число работников, товарооборот, и т.д. Данный вид выборки напоминают стратифицированную с той только разницей, что внутри страт отбор единиц наблюдения мы осуществляем случайным образом, а при квотном методе – стихийным. Когда анкетер отбирает респондентов «на месте» в соответствии с полученными пропорциями, отбор называется «стихийная выборка с местным квотированием».

Одна из проблем реализации данного вида выборки заключается в том, что анкетер зачастую должен начинать с вопросов «личного» характера – возраст или уровень образования, тогда как в анкете такие вопросы задаются в самом конце – психологические причины этого понятны – одно дело, когда вас спрашивают о вашем отношении к новому фильму, и совсем другое, когда незнакомый человек на улице подходит и «в лоб» задает вопрос об уровне дохода. Все это повышает количество отказов от ответа, и в конечном итоге приводит к смещениям, поскольку анкетер будет опрашивать тех, кто сам идет на контакт.

Метод снежного кома – это отбор единиц наблюдения по рекомендации уже опрошенных. Опросив одного респондента, мы просим его дать нам координаты другого или «посодействовать» в налаживании контакта с этим другим.

Метод применяется в том случае, когда объект исследования по каким-либо причинам труднодоступен, не легко идет на контакт или трудновыявляем. Мотивы здесь могут быть самые разные. Назовем только часть из них:

1. Необходимая нам для отбора характеристика респондента неочевидна и мы не знаем, где искать. Например, мы хотим опросить «завязавших» наркоманов. Логично предположить, что если мы выявим хотя бы одного такого респондента, у него окажется большее число подобных знакомых, и он может нам дать их координаты.

2. Респонденты – высокопоставленные лица, и, заручившись рекомендацией одного из них, нам проще «пробиться» к другому.

3. Респонденты принадлежат к «закрытым» сообществам, неохотно идущим на контакт. Такая закрытость может объясняться, например, незаконным характером их деятельности (при изучении уголовных субкультур или скинхедов) – тогда рекомендация «своего» - это сигнал, что с вами можно иметь дело.

Данный метод редко используется в количественных исследованиях, поскольку здесь трудно говорить о репрезентативности, тогда как в качественных применяется довольно часто.

Объем выборки.

При определении объема выборки мы руководствуемся следующими соображениями:

1. Насколько дорогостоящи последствия тех решений, которые будут приниматься на основе исследования.

2. Каков уровень вариации интересующего признака на популяции?

3. Планируем ли мы при анализе разбивать выборку на более мелкие подвыборки (по районам, факультетам и т.п.)?

4. Имеем ли мы достаточно времени и денег, чтобы увеличить объем исследуемой совокупности?

Расчеты соотношения объемов генеральной и выборочной совокупности были сделаны В. И. Паниотто:

Таблица 3.3.
Соотношение объемов выборочной и генеральной совокупности
при P = 0,954 и ошибке 5%.

Если мы хотим уменьшить ошибку, необходимо увеличивать объем выборки.

Чтобы уменьшить ошибку выборки на один процентный пункт с 5% до 4%, нужно увеличть объем выборки до 625 единиц.

Точность 3% достигается при объеме выборки 1111 единиц.

2% - при 2500 единиц.

1% - при 10 000 единиц.

Репрезентативность выборки.

Под репрезентативностью мы понимаем свойство выборки отражать характеристики генеральной совокупности: то есть выборочная совокупность является мини-моделью генеральной совокупности.

Ошибки репрезентативности – это отклонения параметров выборочной совокупности от параметров генеральной.

Ошибки выборки

Случайные Систематические

Непреднамеренные

Преднамеренные

Случайные ошибки выборок возникают за счет того, что для анализа всей совокупности используется только часть ее.

Хотя выборочный метод и позволяет обоснованно судить о среднеарифметической некоторого количественного признака генеральной совокупности по среднеарифметической, исчисленной по выборке, это, однако, не означает, что выборочная средняя совпадает с генеральной средней. Она, как правило, в той или иной степени от нее отличается.

Величина ошибки выборки представляет собой разность между средними параметрами генеральной и выборочной совокупности. Ошибки выборки различны для каждой конкретной выборки и в принципе могут быть обобщенно охарактеризованы с помощью средней из всех таких отдельных ошибок.

В математической статистике получены формулы, которые позволяют приближенно вычислить среднюю ошибку выборки, основываясь на данных только той выборки, которая имеется в распоряжении исследователя. Вычисление средней ошибки выборки зависит от способа отбора элементов из совокупности в выборку.

Избавиться от случайной ошибки невозможно, она сокращается с увеличением объемов выборки (правда, при больших объемах выборки ее изменение несущественно).

Систематическая ошибка – постоянное смещение в одну сторону – увеличения или уменьшения значения интересующего признака. Сама собой, при исследовании независимых подвыборок или при увеличении объема выборки, не гасится.