Шпаргалка по "Социологии"

б) Метод таблиц случайных чисел.(НЕПОНЯТНО)    

 Для осуществления  этого метода используют таблицы  случайных чисел, которые «можно  найти в справочниках по математической  статистике. Отбор номеров из  таблицы случайных чисел формирует  выборочную совокупность. Таблицы устроены таким образом, что отбор можно осуществлять с начала, с конца, из середины, по горизонтали, по вертикали, поскольку числа от 0 до 9 имеют равную вероятность появиться в любой позиции таблицы». Сначала мы присваиваем элементам (респондентам) генеральной совокупности номера. Например, номера от 01 до 70 (если число элементов генеральной совокупности равно 70), но если бы максимальный номер в списке (количество элементов генеральной совокупности) был трёхзначным (например, 456), мы бы присваивали им трёхзначные номера, используя нули в отсутствующих разрядах (например, 067 или 005). Затем задаёмся произвольными номерами строки и столбца, цифра, находящаяся на их пересечение и будет номером первого респондента, а далее отбор можно проводить по любому правилу: подряд, через строку через два столбца и такое прочее. Выбирается количество чисел равное количеству элементов выборочной совокупности.    

 Если в процессе  отбора попадаются числа, превосходящие  по величине самый большой  номер в списке или повторяющиеся, то их положено пропускать.    

 Так же если нужны,  например, трёхзначные числа, а  таблица состоит из пятизначных  чисел, то используют, как правило,  только первые три цифры каждого  пятизначного числа, а оставшиеся  две игнорируют.

Кроме таблиц случайных чисел в этом методе нередко используется генератор случайных чисел. Это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

 

Метод систематической (или механической) выборки.    

 Этот метод заключается  в том, что из основы выборки,  которая представляет собой полный  пронумерованный список элементов  генеральной совокупности, через  равные интервалы (шаги), например  каждый второй, третий или десятый,  осуществляется отбор заданного числа респондентов.

Интервал (k) рассчитывается по формуле:

k = N/n;

где  N - полное число элементов генеральной совокупности, а n – число элементов выборочной совокупности.    

 Первый респондент  непременно отбирается случайным  образом, по таблице случайных чисел.    

 Этот метод может  привести к систематической ошибке, если список ранжирован по  какому-либо признаку, так как  тогда само определение места  начала случайного отбора будет  влиять на средние характеристики  всей выборки.    

 Когда генеральная совокупность слишком велика или исследователю известен не полный её список, необходимо знать правило упорядочивания элементов в генеральной совокупности, так как интервал отбора может совпасть со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, а это приведет в свою очередь к смещениям.    

 Метод систематической  выборки позволяет даже при  не большом объёме выборки  изучить достаточно большие генеральные  совокупности с помощью простой  техники отбора.

 
Серийная (гнездовая или кластерная) выборка.    

 При серийной выборке  единицами отбора выступают не  сами индивиды, а группы (кластеры  или гнёзда). Обычно генеральную  совокупность расчленяют на естественные  гнезда, так как «при формировании  искусственных гнезд создаётся  трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд»[23] по определённому признаку. В качестве кластеров выступают семьи, бригады, классы, студенческие группы, школы - при изучении школьников, и больницы - при изучении пациентов, а так же районы, города и такое прочее.     

 Применение кластерной  процедуры основано на четырёх  обязательных условиях:

1) каждый элемент генеральной  совокупности может принадлежать  только к одному кластеру;

2) должно быть известно  или поддаваться оценке с приемлемой  степенью точности число элементов  генеральной совокупности каждого  кластера;

3) кластеры должны  быть не разбросаны пространственно и не слишком велики, иначе кластерная выборка теряет свои преимущества в финансовом смысле;

4) выбор кластеров  должен быть осуществлен так,  что бы рост выборочной ошибки  был минимальным (разные кластеры  не должны быть однородными по исследуемому признаку и слишком большими).    

 После отбора кластеров  они, как правило, подвергаются  сплошному исследованию, но при  необходимости осуществляют выборку  из гнезда.

 

Стратифицированная  выборка.    

 Применяется в тех  случаях, «когда цели и задачи исследования требуют вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям», или когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или когда она слишком велика, или имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной совокупности получить сложно, чем для отдельных её частей. Для повышения точности результатов отбора процедура такой выборки состоит из деления генеральной совокупности на страты («страта» – это социальная, возрастная, или иная группа, буквально «слой»), которые являются однородными и используются для изучения электоральных намерений, социального класса и возраста, отношений к уровню доходов и другое. После определения страт в каждой из них осуществляется простая случайная или систематическая выборка, при наличии собственной основы выборки.     

 Выделяют три способа размещения выборки (для того чтобы выборка не теряла свой случайный характер):

1. Пропорциональное размещение  выборки: из каждой страты отбирается  определённый процент (5-10%) единиц отбора, «объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности». Этот способ очень простой и надёжный.

2. Равномерное размещение  выборки: из каждой страты отбирается  одинаковое число единиц (например, по 200-300). Применяется в случаях, когда исследователю неизвестны объемы страт исходной совокупности.

3. Оптимальное размещение  выборки: считается, что самые  неоднородные страты должны быть  представлены в выборке наибольшим  объёмом единиц, а однородные  – наименьшим. Этот же способ используется очень редко, так как на практике он трудно реализуется из-за отсутствия информации о вариации признаков в генеральной совокупности.     

 Когда стратифицированную  выборку называют районированной, значит стратификация проходит  по территориальному принципу. Например, при опросах часто применяют районирование по областям.      

 Этот метод особенно  хорош, когда генеральная совокупность  неоднородна. Однако стратифицированная  выборка может быть применена  лишь при наличии дополнительной  информации о генеральной совокупности (например, нам необходимо процентное соотношение мужчин и женщин, в случае, если мы хотим стратифицировать выборку по полу). Отсутствие такой информации делает применение стратифицированной выборки невозможным. Еще один недостаток стратифицированного отбора – это возможность систематической ошибки.

 

 

 

9. Применение не случайных выборок.

Обычно неслучайный  отбор применяют в следующих  случаях:

1. Невозможно провести случайный отбор вследствие:

· Ограниченности ресурсов (недостаток денежных средств, нехватка времени, отведённого на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и так далее)

· Этических проблем (нельзя заставить респондента отвечать, если он отказывается)

2. Отсутствие необходимости проведения случайного отбора. 

Отбор в такой выборке  осуществляется не по принципам рандомизации (которые обеспечивают «случайность»  отбора элемента генеральной совокупности в выборку. К ним относятся, например, случайный выбор первого адреса из списка, запрет на обследование подряд однотипных квартир,процедуры случайного отбора респондентов в семье.), а по субъективным критериям– доступности, типичности, равного представительства и такое прочее. Главный недостаток неслучайных методов заключается в том, что не существует строгих статистических методов, которые позволили бы обобщить полученные результаты. Оценка точности и валидности таких результатов (и выводов в исследовании)остаётся делом субъективных суждении, опыта и теоретических предпочтений.

2.2.1.Направленная (целевая) выборка.

Применяется обычно в  качественном исследовании. На отбор в этом случае большое влияние оказывает цели исследования. Основная задача целевых выборок – получить информационно богатые случаи для последующего их глубокого и многостороннего изучения. Целевые выборки «разумно использовать в пилотажных исследованиях, в экспериментах, в том числе методических (то есть нацеленных на проверку и отработку анкет, опросников, шкал и такое прочее). Виды:

а) Выборка  доступных случаев.

Лучше использовать такую выборку только в экспериментальном исследовании.

В социологии же выборку  доступных случаев используют при  изучении специфических популяций, которые почти не поддаются локализации. Это «относительно малочисленные  группы, находящиеся вне сферы  институционального (например, административного) контроля». Одним из плюсов этого метода являются сравнительно низкие издержки на поиск респондентов:

б) Отбор типичных случаев.

При использовании данного  метода отбираются единицы генеральной  совокупности, обладающие средним (или типичным) значением признака в статистическом отношении. Однако в таком случае встает проблема выбора признака и определения его типичного значения. Субъективный характер оценки вполне может привести к систематической ошибке. Данный метод целесообразно применять для изучения таких объектов, о которых мы уже обладаем некоторой информацией, например, территориальных общностей, предприятий, учреждений и т.п.

в) Квотная  выборка.

«Квотная выборка представляет собою своеобразную микромодель  генеральной совокупности».

Этот метод «применяют, если распределение генеральной  совокупности по основным социально-демографическим  признакам или другим существенным для исследования признакам известно, но её списки получить не возможно, или  если для осуществления случайного отбора недостаточно времени и средств.

Недостатки квотного отбора:

1. Необходимо предварительное  изучение объекта для выявления  в нем пропорций единиц с  различными характеристиками и  связей между характеристиками.

2. Необходима свежая  информация о состоянии генеральной совокупности.

3. Некоторые проблемы  могут возникнуть на полевом  этапе проведения исследования:

 

Среди преимуществ квотного отбора можно назвать такие его  характеристики как простота процедуры, относительно низкая стоимость, соблюдение анонимности опрашиваемых. При исследовании общественного мнения, ценностей, установок, мотивов квотный отбор даёт достаточно неплохие результаты.

г) Метод снежного кома.

Обычно применяется  для отбора экспертов, особенно по узкой  проблеме, при исследовании маргинальных и избегающих широкой известности групп, например, властвующих элит.«По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определённым сочетанием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включённых в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (или даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера)». Опрос прекращается:

1. когда имена в  списке начинают повторяться;

2. в случае информационного  насыщения;

3. как только опрос  перестаёт приносить новую информацию.

Стихийная выборка.

Исследователь при применении данного метода в некоторой степени контролирует выборку (например, публикуя анкету в журнале, он обращается только к читателям этого журнала), но решение о включении в выборку принимает сам респондент. То есть, её размер заранее часто не известен, а определяется конкретным условием - активностью респондентов. Сферы применения стихийной выборки:

1) анкеты, публикуемые  в газетах и журналах;

2) почтовые опрос;

3) опросы покупателей  в залах супермаркетов;

4) опрос пассажиров  на остановках и в общественном транспорте.

2.3. Многоступенчатая  и одноступенчатая выборки.

Выборка делится на одноступенчатую  и многоступенчатую по количеству ступеней в отборе.Одноступенчатая выборка  предполагает, что из генеральной  совокупности сразу осуществляется отбор респондентов для опроса. Процедура же многоступенчатой выборки включает несколько ступеней, при этом на каждой из них единица отбора меняется

Многоступенчатая выборка  осуществляется не в локальных масштабах, а в региональных, общенациональных,международных. Использовать одноступенчатую выборку в таких масштабах нерационально, да и очень дорого обойдётся такое исследование. Многоступенчатая выборка в этом плане экономична и упрощает подход к выбору объекта.

 

 

10. Определение объёма выборочной совокупности для разных выборок.(СМ. документ пдф)

 

11. Понятие измерения и шкалирование в социологии. (В ТЕТРАДЕ ПОНЯТНЕЕ И ОБЪЕМНЕЕ)

В упрощенном виде измерение - это преобразование некоторой Эмпирической Системой в Математические Системы. Данное преобразование производиться с помощью статистических шкал и процедуры шкалирования.