 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
но поскольку они не связаны со случайным отбором, полученные на их основе оценки не имеют столь
убедительного теоретико-вероятностного обоснования, как оценки параметров совокупности по
числовым характеристикам случайных выборок, и потому приверженцы вероятностного отбора
относятся к подобным оценкам с осторожностью. Тем не менее детерминированные выборки широко
используются вследствие сравнительного удобства их формирования и экономии средств.
Основные понятия выборочного метода
В основе правильного применения методик В. и. лежит понимание природы генеральной
совокупности и ее связи с основой выборки, единицами отбора и объемом выборки.
Генеральная совокупность и основа выборки. Первый выбор, к-рый необходимо сделать, —
определить популяцию, или генеральную совокупность, на к-рую мы хотим распространить выводы В.
и. В идеале генеральная совокупность должна полностью совпадать с основой выборки,
представляющей собой полный перечень единиц той генеральной совокупности, из к-рой извлекается
выборка. Однако совокупность и основа выборки не всегда совпадают либо в силу неполного
перечисления единиц совокупности, либо по причине недоступности намеченных для отбора единиц.
Объем выборки. Может показаться, что чем больше выборка, тем лучше, однако это не всегда
так. При увеличении выборки можно получить большую точность оценок, чем требуется на самом деле,
и т. о. потратить ресурсы впустую. Во мн. случаях сосредоточение ресурсов на извлечении всей
информ. из тщательно отобранной выборки дает больше пользы, чем сплошное обследование, когда
невозможно ни проконтролировать сбор данных, ни проанализировать их с той тщательностью и
полнотой, как при В. и. Если мы располагаем предварительными сведениями об изменчивости
изучаемых характеристик, можно определить объем выборки, необходимый для получения их оценок с
любым выбранным по нашему усмотрению уровнем точности. Объем генеральной совокупности никак
не связан с объемом выборки, требуемым для заданного уровня точности оценок.
Методики выборочного исследования
Ниже приводится краткое описание наиболее часто используемых методик В. и. с указанием их
преимуществ и недостатков. Выбор подходящей методики требует от исследователя сбалансированного
учета таких соображений, как уровень желательной достоверности, доступность полного перечня
единиц, составляющих основу выборки, территориальная разбросанность единиц (в случае проведения
интервью) и наличные ресурсы. В силу этой комплексности факторов исследователи часто обращаются
к специалистам за консультацией на этапе разраб. плана В. и. и подбора соотв. методики.
Простой случайный отбор. При простом случайном отборе каждая единица должна иметь
равную возможность быть извлеченной из совокупности в каждом выборе, причем каждый выбор
должен производиться независимо от всех др.
Систематический отбор. Выбор каждого п-го элемента из полного списка (основы выборки) —
простой способ получения случайной выборки в том случае, когда последовательность элементов в
списке является чисто случайной но отношению к изучаемому признаку. В противоположность этому,
способ отбора, когда список элементов упорядочен относительно интересующего исследователей
признака, обеспечивает репрезентативность выборки в отношении этой характеристики. Кроме того, он
производит эффект стратификации (расслоения), к-рый дает повышение точности оценок при том же
объеме выборки.
Стратифицированный случайный отбор. Стратификация (расслоение, районирование) требует
разбиения основы выборки на две или более частей, исходя из нек-рой характеристики, к-рая, будучи
неадекватно представленной в выборке, могла бы привести к систематической ошибке в наших
выводах.
Стратифицированный отбор требует, чтобы в дополнение к правильному перечню основы
выборки исследователь располагал точной информ. о распределении единиц по стратам и о том, какую
долю занимает каждая страта в полной совокупности. Если для извлечения единиц внутри страты
применяется методика систематического отбора, проблема установления правильных пропорций страт в
изучаемой совокупности снимается, так как в этом случае, благодаря выбору каждой n-ой единицы,
страты будут представлены корректно.
Если мы хотим максимизировать информ., извлекаемую из выборки данного объема, есть
лучшая стратегия, чем пропорциональный стратифицированный отбор. В общем, наиболее эффективное
использование выборки заданного объема достигается путем изменения доли этой выборки, отведенной
для любой конкретной страты, в соответствии с однородностью или изменчивостью данной страты
сравнительно с др. стратами; чем больше изменчивость признака в страте, тем большая доля единиц из
нее отбирается. Эта методика называется оптимально распределенным отбором. Он требует знания
