+7 812 622-14-57 Санкт-Петербург
+7 499 685-40-27 Москва

Выборка. Типы выборок

Чтобы получить точные данные о какой-либо группе людей, кажется логичным опросить эту группу целиком. Но что, если интересующая нас группа слишком велика и опросить всех невозможно?

Статистика уверенно заявляет, что опрашивать всех нет необходимости - можно опросить только часть группы. Эта часть называется выборкой, а большая группа, которую она представляет, это генеральная совокупность. Если выборка сформирована правильно, то выводы, полученные на основе изучения выборки, можно распространить на генеральную совокупность.

Например, если опрашивалось определенное количество читателей библиотеки, то данные, полученные в результате опроса, отражают мнение всех читателей библиотеки.

Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность называется репрезентативностью. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.

Например, выборка, целиком состоящая из москвичей, владеющих автомобилем, не репрезентирует все население Москвы. В то же время, указанная выборка (при соблюдении прочих условий) может отлично репрезентировать москвичей-автовладельцев.

Выборка должна быть настолько большой, насколько это возможно, чтобы избежать ошибочных суждений. Если выборка недостаточно репрезентативна — исследование получит системное смещение, которое, как правило, очень сложно оценить. Если она будет недостаточно большой — неточным.

ТИПЫ ВЫБОРОК

Выборки делятся на два типа:
- вероятностные
- невероятностные

1. Вероятностные выборки

1.1 Случайная выборка
Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. Для выбора респондентов используется таблица или генератор случайных чисел. После такого выбора можно связаться и попросить у людей выборочной совокупности давать интервью или участвовать в опросе.
Такой метод наиболее наглядно характеризует параметры генеральной совокупности и имеет узкий доверительный интервал. Однако практическое применение этого метода не всегда представляется возможным или является дорогостоящим.

 1.2 Механическая (систематическая) выборка
Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент.

Например, нам нужна случайная выборка из 100 элементов из генеральной совокупности с 1000 элементами.
берем n=10, так как 1000/100=10
находим случайное число между 1 и 10
включаем это и каждое 10-е последующее число

Если случайно выбранное число будет 3, то включаем 3, 13, 23, 33 … , 993.

1.3 Стратифицированная (районированная)
Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом. Для людей, это может быть пол или возраст, для страны этнические группы, для больниц их профиль и т.д.

1.4 Кластерная выборка
При кластерной выборке случайным образом выбирается одна из заранее известных групп. То есть используется уже существующая группировка. Затем внутри этой группы случайным образом берется подмножество элементов или ведется сплошное расследование. Примером такой выборки могут быть все дома и квартиры расположенные в районе одного почтового отделения или в одном квартале.

1.5 Серийная выборка
При серийной выборке группы интереса выбираются случайным образом из равновеликих групп. Это может быть подобно кластерной выборке. Но внутри группы ведется сплошное расследование. Например, для выявления процента брака случайным образом выбирается одна из больших коробок из партии товара, и проверяются все образцы из этой коробки.


2. Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

2.1. Квотная выборка
Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей). Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Внутри групп объекты отбираются произвольно.

На примере торгового центра можно одного интервьюера «закрепить» за магазином дорогой одежды или аксессуаров, другого поставить около магазина детской одежды, третьего в магазине бытовой техники, а четвертого интервьюера где-то около магазина продающего продукцию масс-маркет.

2.2. Метод снежного кома
У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов. К ним относятся люди определенных социальных слоев, имеющих высокий доход, профессионалов в определенной области, или люди, имеющие схожие увлечения.

 2.3 Стихийная выборка
Примером этой выборки может стать опрос в газете, анкеты, выданные на кассе магазина или интернет-опрос. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Такая выборка сильно ограничена в плане репрезентативности, потому что таким образом можно довольствоваться частичной аудиторией данного издания или сайта.

2.4 Выборка типичных случаев
Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.


Запомнить:

1. Выборки бывают вероятностные и невероятностные.
2. Если неправильно выбран метод отбора в выборку, исследование получит систематическое смещение, результаты которого будет невозможно оценить.
3. Лучше быть возможно правым, чем точно не правым.