Способы формирования выборочной совокупности.

Формирование выборочной совокупности – непосредственный отбор единиц. Основная задача – обеспечение случайности и пропорциональности отбора.

Методы случайного отбора:

• 1 метод – собственно случайная выборка – по какому-либо случайному принципу, но не хаотично, а по определенному алгоритму.

Пример: Лотерейный способ (генеральная совокупность нумеруется, производится отбор по принципу лотереи).

Случайный способ отбора дает надежные результаты, однако существует проблема основы выборки.

• 2 метод – механическая (систематическая) выборка:

Генеральная совокупность делится на равные группы по объему выборки, из каждой группы берется один человек (например, каждый десятый)

Обеспечивает случайный и пропорциональный отбор, но нужны списки генеральной совокупности чтобы ранжировать их по возрасту, успеваемости или др. и делать выборку.

• 3 метод – типическая выборка.

Генеральная совокупность делится на типичные группы, определяется удельный вес этих групп и квота выборки. Из каждой идет отбор по механическому или случайному принципу. Используется для изучения сложных объектов, обеспечивает пропорциональность отбора.

• 4 метод – гнездовой или серийной выборки.

Из генеральной совокупности выбираются естественно сложившиеся группы единиц наблюдения и они подробно изучаются. Удобно с точки зрения организации опроса, но велика вероятность ошибки.

Целевой отбор.

Проводят когда нет точных сведений о генеральной совокупности.

Методы целевого отбора:

1. Выборка доступных случаев.

Изучение единиц наблюдения связано с тем, что доступно. Узнать, где можно найти аудиторию.

2. Выборка типичных случаев

3. Квотная выборка. Предполагает моделирование выборочной совокупности с учетом параметров генеральной.

11. Ошибка выборки и методы ее определения.

Ошибка выборки – отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности.
Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже.
Пример:
Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.
Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону.
Пример:
- Использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома).
- Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы анкеты (доля «отказников» в Москве, для разных опросов, колеблется от 50% до 80%)
В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.

Завершающий этап выборки – доказательство репрезентативности. Для случайных выборок доказывается на основе расчета ошибки выборки:

М =

 – показатель вариации, среднеквадратичное отклонение

n – объем выборки

При целевом отборе ошибка выборки не рассчитывается, существуют систематические ошибки.