Контрольная работа на тему Поняття вибірки її аналіз і побудова
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2014-11-15Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Cоціологія
Ймовірнісний підхід до побудови вибірки. Одношаблева випадкова вибірка. Принципи районування (стратифікації) і кластеризації („гнізд”). Багатошаблева комбінована вибірка. Цілеспрямований підхід до побудови вибірки: принцип типовості, принцип квот
Вибірковий підхід виник як альтернатива суцільному опитуванню, найтиповішими прикладами якого є перепис населення та референдум.
У практиці емпіричних соціологічних досліджень суцільні опитування провадяться дуже рідко: здебільшого у локальних дослідженнях, коли об'єкт дослідження репрезентований невеликою групою людей (одне підприємство тощо).
Основною особливістю опитувань громадської думки є те, що опитується, звичайно, невелика частина певної групи населення, а висновки поширюються на всю групу. Яким має бути співвідношення між цією групою загалом і тією частиною групи, від якої фактично і було одержано інформацію, — основна проблема вибірки.
Поняття «вибірка»
Термін «вибірка» за наших часів в емпіричній соціології масових опитувань має два основних досить сталих значення.
1.В одних випадках поняття «вибірка» використовується як синонім поняття «вибіркова сукупність» — частина населення (популяції), яка, власне, і зазнає опитування, з тим, щоб одержані результати можна було б поширити на досліджувану популяцію загалом.
2.В інших випадках під «вибіркою» мають на увазі процес відбору одиниць спостережень (технологія, способи і методи такого відбору визначають тип вибірки) — у цих випадках слово «вибірка» є синонімом процедурної категорії — «відбір одиниць спостереження».
Побудова вибірки при підготовці проекту конкретного соціологічного дослідження зводиться до розв'язання трьох основних проблем:
1) визначення обсягу вибірки — кількості чоловік, яких треба опитати для одержання якісної інформації;
2) визначення типу вибірки — побудова конкретної схеми процедури відбору;
3) оцінка якості вибірки — визначення ймовірності і міри точності, з якими результати опитування вибіркової сукупності можна переносити на ту чи іншу частину населення.
Проблеми перелічені у тому порядку, в якому вони найчастіше постають перед розробниками проекту. Але розв'язуватися вони повинні у зворотній послідовності. Питання якості вибірки є ключовим — з нього розпочинається розробка вибірки (бо саме воно визначає підходи до розв'язання питання про обсяг та тип вибірки), і відповідь на це питання після завершення збору даних є засадовою для аналізу одержаної інформації та інтерпретації результатів.
Визначення якості вибірки включає опис низки умов, які дають змогу оцінити валідність, надійність та репрезентативність вибіркової сукупності стосовно об'єкта дослідження.
Репрезентативність. Репрезентативністю зветься властивість вибіркової сукупності відтворювати характеристики генеральної сукупності. Відхилення вибіркової сукупності від генеральної за якимись основними характеристиками називається помилкою репрезентативності: чим більша величина цих відхилень, тим більша помилка репрезентативності. Зрозуміло, що вибірка не може буквально відтворити генеральну сукупність. Основне завдання дослідника — враховувати помилку репрезентативності під час інтерпретації та узагальнення результатів опитування, проведеного на підставі вибіркової сукупності. Тому дослідник повинен вміти кількісно визначати цю помилку, величина якої обчислюється залежно від типу вибірки.
При аналітичному підході до вибірки треба враховувати наступні необхідні вимоги: 1) групи повинні розрізнятися за основною диференційованою ознакою (гіпотетичним фактором); 2) за рештою параметрів (віком, статтю, рівнем освіти, характером діяльності тощо) групи мають бути максимально ідентичні. Якщо дослідникові пощастило набрати досить ідентичні групи, які розрізняються лише за однією диференційованою ознакою, то чисельність таких груп може бути невеликою (50—100 осіб).
Надійність та валідність. Надійність та валідність — основні параметри визначення якості інформації, одержаної в результаті проведення емпіричного дослідження. Під надійністю розуміють певну гарантію, що одержаний результат правильно відбиває досліджувану дійсність. Валідністю (обґрунтованістю) інформації називається підтвердження (доказ), що досліджувалися (вимірювалися) саме ті явища, які соціолог передбачав дослідити.
На якість інформації (надійність та валідність даних) справляють вплив особливості різноманітних етапів емпіричного дослідження (вихідні теоретичні передумови, якість інструментарію, організація контролю роботи інтерв'юерів і т.д.). Особливу роль у забезпеченні надійності та валідності даних відіграють особливості формування вибірки. Ми зупинимося на проблемі впливу особливостей вибіркового підходу на надійність і валідність одержаної в результаті дослідження інформації.
Надійність інформації на цьому етапі формування вибірки забезпечується врахуванням випадкових помилок.
Випадкові помилки неминучі через неоднорідність досліджуваного контингенту. Якість дослідження визначається спроможністю соціолога обчислити величину випадкової помилки і врахувати її під час поширення висновків, одержаних на підставі опитування частини певної групи людей, на всю її сукупність.
Валідність (обґрунтованість) даних, як зазначалося вище, характеризує рівень виміру саме того, що передбачалося виміряти. До зниження валідності можуть призвести не тільки помилки інструментарію (про що йшлося у відповідному розділі), а й похибки вибірки, зокрема, систематична помилка чи відхилення вибірки. Наприклад, якщо відбір респондентів провадитиметься у районі розташування військової частини, то можна сподіватися, що у вибірці військовослужбовців може бути більше, ніж це характерно для генеральної сукупності.
При повторному дослідженні дані можуть бути достатньо стабільними, але як у першому, так і в другому випадку на результати цей (військовий) фактор1 впливатиме більшою мірою, ніж його відчуває генеральна сукупність. Те саме, згадавши наведений виш£ приклад, можна сказати й про такі місця опитуванні, як черга (у робочий час доби у черзі значно більше представників непрацюючих категорій населення, ніж у структурі населення загалом), чи зупинка автобуса. Необґрунтований вибір точок опитування найчастіше призводить саме до систематичної помилки.
Слід зазначити, що надійність та валідність — досить незалежні один від одного параметри, тому у разі оцінки якості інформації дослідник повинен враховувати обидві ці характеристики; дані можуть бути плідні, але ненадійні, і навпаки, дослідник може одержуєте досить стабільні (надійні) результати, але вони не валідні стосовно предмета аналізу.
Щоб уникнути впливу випадкових та систематичних помилок (або, у крайньому разі, обчислити їх величину і врахувати її під час інтерпретації результатів), необхідно бути обізнаним з основними характеристиками генеральної сукупності, на яку дослідник поширюватиме висновки, одержані в результаті опитування вибіркової сукупності.
Головне завдання дослідника на етапі складання вибірки — правильно побудувати модель вибіркової сукупності (таким чином, щоб за своєю структурою вона відповідала генеральній сукупності), а на етапі інтерпретації результатів врахувати усі похибки, яких було допущено під час формування вибірки. Якість інформації у кінцевому підсумку визначається не відсутністю помилок і похибок (уникнути яких практично неможливо), а створюваними дослідником умовами, що дають змогу врахувати вплив цих помилок на кінцевий результат.
Однощаблева випадкова вибірка
Ймовірнісний підхід нерідко називають також випадковим чи стохастичним, оскільки він передбачає випадковий відбір одиниць спостереження із загального переліку (списку) одиниць генеральної сукупності. Основне правило при випадковому відборі — однакова ймовірність кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки. При педантичному додержанні цієї умови реалізується основна перевага випадкової вибірки: елементи генеральної сукупності виявляються репрезентованими у вибірці з ймовірностями, які наближаються до їх розподілу у генеральній сукупності. При цьому чим менше ознака розсіяна у генеральній сукупності і чим більший обсяг вибіркової сукупності, тим менша помилка репрезентативності. Такий результат є виявленням закону великих чисел, що дає можливість, знаючи дисперсію фіксованих характеристик та заздалегідь визначивши припустиму помилку репрезентативності, розрахувати потрібний обсяг вибіркової сукупності.
Відпрацьовані різноманітні технічні процедури випадкового відбору: механічний відбір, використання таблиці випадкових чисел, розрахунок кроку відбору та ін.
Механічний відбір передбачає складання карток із номерами, кожний з яких відповідає номерові одиниць відбору у загальному переліку. Усі картки перемішуються у барабані і витягуються з нього у випадковому порядку. У сучасній практиці ця процедура практично не використовується, бо вимагає певних додаткових організаційних витрат (підготовка карток чи кульок), обов'язково ідентичних за своїми фізичними параметрами, механічний пристрій для їх рівномірного перемішування і т. д.). Однак саме така процедура забезпечує випадкову повторну вибірку. Повторною називається така вибірка, коли обраний елемент (картка) знову повертається до барабану, і є певна ймовірність, що вона буде обрана ще раз. Строго кажучи, теоретично тільки така вибірка дає змогу розраховувати під час аналізу даних статистичні коефіцієнти зв'язків та значимості. Адже на практиці, зрозуміло, ніхто не буде опитувати одного і того самого респондента двічі, навіть якщо його номер двічі потрапляє до вибірки.
Таблиці випадкових чисел дають можливість з допомогою комп'ютерних програм автоматизувати випадковий відбір одиниць спостереження на основі таблиці випадкових чисел.
Найчастіше для випадкового відбору використовують розрахунок кроку відбору. Це робиться так. Одиниця відбору із списку генеральної сукупності позначаються за суцільною нумерацією. Дослідник повинен стежити, щоб у черговості не було жодної закономірності. Загальна кількість одиниць генеральної сукупності (припустимо, 10 000 одиниць) ділиться на кількість одиниць вибіркової сукупності (припустимо, 2000 чоловік); крок відбору дорівнює 5. Із списку генеральної сукупності відбирається кожний п'ятий номер. Звичайно, відбір розпочинають не з першого номера. Величина кроку відбору ділиться навпіл; якщо ця величина не є цілим числом, її округлюють до більшого значення. У цьому випадку слід п'ять розділити на два, одержуємо 2,5; отже, розпочинати вибір треба з третього номера; наступний номер відбору буде восьмий (3 + 5 = 8), далі — тринадцятий (8 + 5 = 13) і т.д.
Процедури випадкового відбору досить відпрацьовані і, з технічної точки зору, не складні для соціологів. Основні проблеми однощаблевого випадкового відбору обумовлені практичними перешкодами на шляху виконання теоретичних вимог.
Основна проблема полягає у складанні загального списку генеральної сукупності, головним чином, в одержанні необхідних відомостей для підготовки такого списку.
Друге коло проблем проведення випадкової вибірки пов'язане із досяжністю респондентів. Ці проблеми викликані протиріччям між вимогою опитувати саме тих людей, які потрапили до випадкового відбору (на основі однакової можливості кожного потрапити до вибірки), з одного боку, і практично неможливістю опитати певну частину одержаної вибіркової сукупності — з іншого. Як правило, недосяжність частини вибіркової сукупності (до 10—15%) пояснюється такими причинами: відсутність (тимчасова чи постійна) за вказаними адресами, відмова респондентів від участі в опитуванні і т. д.
Третя проблема однощаблевої випадкової вибірки визначається занадто розсіяним (у просторі) полем респондентів. Якщо у випадковому порядку відібрати 1000 осіб, які мешкають на території країни, то одержані адреси будуть досить віддалені одна від одної, і організаторам важко буде знайти інтерв'юерів, які б погодились опитувати осіб, локалізованих занадто далеко одна від одної (у кращому випадку ця проблема може розв'язуватися за рахунок підвищення оплати праці інтерв'юерів та транспортних витрат, що, природно, призводить до істотного подорожчання дослідження).
Таким чином, вимога однакової ймовірності кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки є найбільшою перевагою ймовірнісного підходу з теоретичної точки зору (оскільки дає змогу звести до мінімуму випадкові та систематичні помилки і визначити загальну помилку репрезентативності) і найбільшим його недоліком з практичної точки зору (у практиці масових опитувань ця вимога є часто нездійсненною або ж такою трудомісткою, що організаційні витрати стають невідповідними очікуваним результатам).
Розв'язання цього протиріччя можливе шляхом багатощаблевого випадкового відбору.
При багатощаблевому випадковому відборі генеральна сукупність у результаті попереднього аналізу об'єкта дослідження розбивається на підсукупності — одиниці відбору; з них на першій стадії у випадковому порядку відбирається частина підсукупностей, а з відібраних під-сукупностей відбираються одиниці спостереження. При потребі кількість щаблів можна збільшити.
Здійснення багатощаблевого відбору відзначається двома особливостями.
1. Помилка репрезентативності на кожному щаблі зростає; але, головне, що ця помилка може бути врахована дослідником; невраховані помилки зводяться до мінімуму.
2. Багатощаблевий підхід вимагає попереднього аналізу та систематизації об'єкта дослідження. Під систематизацією розуміють групування одиниць відбору. Іншими словами, всі одиниці генеральної сукупності треба попередньо розбити на групи.
Принцип районування (стратифікації)
Існує два основних види класифікації (групування) генеральної сукупності: районування (стратифікація) і кластеризація (метод гнізд, серійна вибірка).
Районована (стратифікаційна) вибірка передбачає попереднє групування одиниць генеральної сукупності за відмінними між собою типами.
Засадовою стосовно класифікації є ознака (чи сукупність ознак), за якою респонденти істотно відрізняються один від одного; при цьому саме така ознака, на думку дослідника, може справляти істотний вплив на досліджуване явище. Таким чином, при виборі критерію стратифікації (районування) дослідник керується двома особливостями:
1) ця характеристика повинна справляти вплив на досліджуване явище;
2) за цією характеристикою одиниці сукупності мають розрізнюватися.
Наприклад, при вивченні ставлення до приватизації можна передбачити, що тип підприємства, на якому працюють респонденти (державне чи приватне), істотно впливатиме на їхнє ставлення до приватизації. Дослідникові також відомо, що частка людей, які працюють на приватних підприємствах, незначна, і при механічному випадковому відборі ймовірність їх занесення до вибірки — досить низька. У такому випадку всі підприємства поділяються на групи залежно від форми власності, а потім із кожного типу відбираються респонденти пропорційно чисельності цього контингенту в генеральній сукупності. У більшості великомасштабних опитувань громадської думки за національними вибірками первинна стратифікація здійснюється за географічною локалізацією респондентів (звідси й синонімічна назва цього принципу — районування).
У статистичному розумінні районування відповідає виокремленню такої кількості і таких статистичне однорідних груп, щоб дисперсія заданих параметрів всередині одержаних груп була меншою, ніж між ними.
Принцип кластеризації («гнізд»)
Кластерний («гніздовий») спосіб попередньої класифікації об'єкта у певному розумінні е протилежним районованому. Якщо при районуванні дослідник виокремлює різнотипові підсукупності, то при гніздовій вибірці генеральна сукупність розбивається на однотипові групи («гнізда»), всередині яких містяться різнорідні одиниці спостереження. Такими «гніздами» можуть бути школи, підприємства, сім'ї, колективи, поштові відділення, виборчі дільниці та інші організації, які тим чи іншим чином інтегрують групи людей, а дослідник вважає, що ці кластери досить однотипні.
Використовуючи принцип кластеризації, дослідник повинен керуватися двома основними положеннями:
1) усі одиниці генеральної сукупності мають бути розподілені між «гніздами»;
2) основні характеристики «гнізд» мусять бути максимально ідентичними за заданими параметрами.
При використанні гніздової вибірки у межах «гнізда» можна проводити суцільне опитування, а можна — вибіркове, залежно від чисельності та однорідності сукупностей «гнізд».
Багатощаблева комбінована вибірка
Звичайно, ці підходи (районований та гніздовий) у науково-методичній літературі протиставляються один одному. Але у сучасній практиці проведення масових великомасштабних досліджень при побудові вибірки найчастіше використовуються обидва ці принципи. Застосовуючи послідовно на різних щаблях відбору кожний з таких принципів, дослідник домагається підвищення репрезентативності вибіркової сукупності за різними характеристиками, які, на думку дослідника, можуть справити принциповий вплив на досліджуване явище.
Прикладом багатощаблевої випадкової вибірки є вибірка дорослого населення Сполучених Штатів, за якою провадить щомісячні опитування-інтерв'ю (їасе-іо-їасе) Інститут Геллапа. На першому щаблі провадиться стратифікація населених пунктів: місто — село; в свою чергу, міське населення стратифікується за типом міста, а сільське населення районується за сегментами забудови. Із страт відбираються 350 «точок опитування» на підставі принципу випадкового відбору. Кожний інтерв'юер одержує карту-схему «точки опитування» із позначеною точкою початку «маршруту» та «інструкції» щодо встановлення домоволодінь (будинків, квартир) відповідно до принципів маршрутного методу, а також інструкції з відбору респондента в сім'ї (відповідно до вимог випадкового відбору). Для роботи у кожній точці запрошується інтерв'юер, який не мешкає у цій місцевості. Разом опитується близько 1000 чоловік.
Основу вибірки становлять домовласники, тобто із генеральної сукупності дорослого населення заздалегідь виключаються: особи, які перебувають у в'язниці, лікарні; особи, що проживають у готелях або наймають квартиру; особи, які проживають на військових базах, а також у гуртожитках навчальних та релігійних закладів.
Після завершення опитування дані за основними демографічними характеристиками порівнюються з даними останнього перепису; результати опитування зважуються з урахуванням даних перепису. Це дає змогу підвищити «репрезентативність» осіб, яких важко застати вдома. Ці процедури спрямовані на приведення вибірки у відповідність до основних параметрів дорослого населення (старше 18 років), яке мешкає у приватних будівлях.
Оскільки побудова цієї вибірки Інституту Геллапа визначається принципами випадкового відбору на кожному із щаблів, це дає змогу дослідникам розраховувати помилку вибірки і в щомісячних публікаціях додавати до результатів опитування таблицю, яка дає змогу читачам «правильно читати» одержані дані, враховуючи випадкову помилку вибірки (наприклад, «такої» думки додержуються 23% «плюс-мінус» 4%).
Таким чином, багатощаблевий випадковий відбір дає змогу визначити помилку репрезентативності на кожному щаблі і, відповідно, загальну помилку репрезентативності. Чи, навпаки, на підставі заздалегідь заданої помилки обчислити обсяг вибіркової сукупності. Природно, слід зважати на умовність правильності розрахунків. Ця умовність визначається тими критеріями, показники яких враховувалися (а особливо тими, які не враховувалися) при здійсненні типології об'єктів репрезентації.
Цілеспрямований (спрямований) підхід
Засадовим стосовно спрямованої вибірки є не перелік (список) одиниць відбору спостереження, а статистичні дані — опис об'єкта дослідження з найбільш значущих, з точки зору їх впливу на досліджуване явище, характеристик генеральної сукупності. Як джерело інформації для опису об'єкта дослідження звичайно використовують дані державної та відомчої статистики, результати попередніх опитувань і досліджень.
Найпоширенішими видами цілеспрямованого підходу є: типовий і квотний.
Принцип типовості
Типовий підхід полягає в тому, що відбір одиниць репрезентації здійснюється не випадковим способом. Дослідник свідомо обирає те чи інше «гніздо» (населений пункт, підприємство, школу, виборчу дільницю тощо). При відборі конкретних «гнізд» він керується головним чином тим, щоб це «гніздо» було найтиповішим (найпоширенішим типом) серед усіх одиниць репрезентації. Звичайно, з цих міркувань виходять тоді, коли кількість одиниць відбору не може бути досить великою, а «гнізда», як підказують дослідникові знання (чи інтуїція), недостатньо однорідними. Типовість об'єкта може встановлюватися як розрахунковим способом (враховуються такі параметри, як мода — у розподілах за номінальними шкалами і середнє арифметичне — у розподілах за метричними параметрами), так і за експертними оцінками компетентних осіб. Кількох експертів просять назвати найтиповіші «гнізда»: наприклад, представників владних структур району (області) просять назвати найтиповіші міста, враховуючи передбачені дослідником характеристики. Звичайно для початку опитують трьох експертів, якщо їхня думка збігається (усі називають одні й ті самі міста у кількості, запланованій проектом вибірки), то цією кількістю експертів можна й обмежитися; якщо не збігається, то група експертів розширюється. Так само можна відбирати й типові підприємства галузі; природно, що експерти визначаються, у кожному конкретному випадку виходячи із специфіки об'єктів репрезентації. Звичайно, вдаються до послуг керівників відповідного рівня.
У межах типового об'єкта можна провадити суцільне опитування, а можна вибіркове, що здійснюється залежно від цілей дослідження, обсягу та однорідності контингенту «гнізда».
Принцип квот
У практиці соціологічних досліджень часто використовується також квотна (пропорційна) вибірка. Основу вибірки у цьому випадку становлять відомості про найважливіші пропорції генеральної сукупності, наприклад, розподіл за віковими, професійними групами, за статтю, національністю, типом населених пунктів та іншими характеристиками генеральної сукупності. За цими пропорціями, виходячи із загального обсягу вибіркової сукупності, розраховуються відповідні квоти, які розподіляються серед інтерв'юерів. Ті, у свою чергу, вибирають респондентів, керуючись вказаними параметрами.
Інформацію, що закладається у розрахунки основи вибірки, звичайно одержують із звітних документів державної чи відомчої статистики. Найчастіше використовують дані за статтю, віком, освітою, типом сім'ї, типом поселення тощо. Наприклад, якщо відомо, що населення України становлять 54% жінок і 46% чоловіків, то й у вибірці населення України чоловіки та жінки повинні бути репрезентовані у тій самій пропорції; або, наприклад, під час опитування населення України вибірка має включати 32% сільського населення і 68% міського, оскільки саме така пропорція притаманна для населення України. Враховуються й інші важливі пропорції (за віком, рівнем освіти, регіоном тощо). Чим більше пропорцій враховується, тим ймовірніше, що вибірка буде репрезентативною і стосовно неврахованих параметрів.
Метод квот використовується на різних щаблях вибірки. Наприклад, часто під час підготовки загальнонаціональних вибірок на першому щаблі із кожного адміністративного підрозділу (наприклад, області) відбирається підвибірка, чисельність якої у вибірковій сукупності становить частку, відповідну до частки населення, що мешкає у цій області, у загальній чисельності населення країни.
Найчастіше квотний відбір здійснюється на останньому щаблі — при відборі одиниць спостереження. Якщо на попередніх щаблях були послідовно використані принципи районування (стратифікації) і кластеризації («гнізд»), то ймовірність систематичного змішування (можливість того, що інтерв'юер буде відбирати респондентів в одіозному місці, наприклад, опитуватиме пацієнтів лікарні, додержуючись усіх заданих квот) зводиться практично до нуля.
Основним недоліком цілеспрямованих вибірок є необґрунтованість статистичних процедур аналізу. Це не означає, що статистичні коефіцієнти взагалі не можна обчислювати за такого підходу. Аналітичні розрахунки можливі для будь-яких числових значень даних, незалежно від способів відбору. Але величини цих коефіцієнтів не мають абсолютного значення і тієї легітимності, яку забезпечує випадкова вибірка. При аналізі даних, одержаних на підставі опитування за вибіркою, що використовує цілеспрямований принцип, значення статистичних показників слід розглядати як відносні.
Якщо все-таки взяти до уваги певну відносність розрахунків при підготовці випадкової вибірки, обумовлену насамперед обмеженістю кількості характеристик, що використовуються у розрахунках, то дослідникові можна рекомендувати використовувати такий орієнтир при визначенні типу вибірки.
Якщо дослідник достатньо добре ознайомлений з предметом та об'єктом дослідження й має намір проводити власне соціологічне дослідження, то йому краще орієнтуватися на цілеспрямований відбір.
Якщо дослідник недостатньо ознайомлений із предметом та об'єктом дослідження і збирається проводити опитування громадської думки, йому краще орієнтуватися на випадкові принципи відбору.
Список літератури
1. Вибори–2002 в оцінках громадян та експертів. — К.: Стилос, 2002.
2. Житенев В. Б. Общественное мнение в социальном управлении. — Новосибирск, 1987.
3. Иванов О.И. Общественное мнение и власть // Соц.полит. журн. — 1993. — № 7. — С. 37–41.
4. Квятковский С. Изучение общественного мнения и политика // Актуальные проблемы изучения и формирования общественного мнения, его использование в управлении социальными процессами. — М., 1987.
5. Кульчар К. Необходимы глубокие теоретические исследования // Проблемы мира и социализма. — 1979. — № 2. — С. 77–82.
6. Лоурен Ле Дюк. Учасницька демократія: референдуми у теорії та на практиці: Перекл. з англ. Р. Ткачук. — Харків: Центр освітніх ініціатив, 2002.
7. Матвеева Т. Референдум — образ жизни швейцарцев // Междунар. жизнь. — 1995. — № 5. — С. 86–91.
8. Миллер А.И. Работа над ошибками Карен Давиша о роли выборов в посткоммунистических обществах // Выборы в посткоммунистических обществах. — М.: ИНИОН РАН, 2000.
9. Общественное мнение и власть: механизм взаимодействия / Под ред. А.А. Ручки. — К., 1993.
10. Політичний енциклопедичний словник. — К.: Гене-за, 1997.
11. Українське суспільство: соціологічний моніторинг 1994–2003 /За ред. Н.В. Паніної. — К.: Ін-т соціології НАН України, 2003.
12. Соціологія: Підручник / за заг.ред. проф.В.П.Андрущенка, проф.М.І. Горлача. Харьків – Київ. 1998. – 624с.
13. Соціологія: курс лекцій / В.М.Піча та інш. К.: Заповіт , 1996. -344с.
14. Социология: Курс лекций / А.А.Райдугин, К.А. Райдугин. – М.: Владос, 1995 -192с.
15. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях. - Киев, 1982., Рабочая книга социолога. - М., 1983.
16. Патрушев В.Д., Г.П. Бессокирная «Динамика основных ценностей повседневной деятельности и мотивов труда московских рабочих в 1990-е годы». // Социологические исследования. - 2003. - №4. - С. 72-84
17. Ядов В.А. Социологическое исследование. Методология, программа, методы. - М., 1972.
Реферат
Поняття вибірки, її аналіз і побудоваЙмовірнісний підхід до побудови вибірки. Одношаблева випадкова вибірка. Принципи районування (стратифікації) і кластеризації („гнізд”). Багатошаблева комбінована вибірка. Цілеспрямований підхід до побудови вибірки: принцип типовості, принцип квот
Вибірковий підхід виник як альтернатива суцільному опитуванню, найтиповішими прикладами якого є перепис населення та референдум.
У практиці емпіричних соціологічних досліджень суцільні опитування провадяться дуже рідко: здебільшого у локальних дослідженнях, коли об'єкт дослідження репрезентований невеликою групою людей (одне підприємство тощо).
Основною особливістю опитувань громадської думки є те, що опитується, звичайно, невелика частина певної групи населення, а висновки поширюються на всю групу. Яким має бути співвідношення між цією групою загалом і тією частиною групи, від якої фактично і було одержано інформацію, — основна проблема вибірки.
Поняття «вибірка»
Термін «вибірка» за наших часів в емпіричній соціології масових опитувань має два основних досить сталих значення.
1.В одних випадках поняття «вибірка» використовується як синонім поняття «вибіркова сукупність» — частина населення (популяції), яка, власне, і зазнає опитування, з тим, щоб одержані результати можна було б поширити на досліджувану популяцію загалом.
2.В інших випадках під «вибіркою» мають на увазі процес відбору одиниць спостережень (технологія, способи і методи такого відбору визначають тип вибірки) — у цих випадках слово «вибірка» є синонімом процедурної категорії — «відбір одиниць спостереження».
Побудова вибірки при підготовці проекту конкретного соціологічного дослідження зводиться до розв'язання трьох основних проблем:
1) визначення обсягу вибірки — кількості чоловік, яких треба опитати для одержання якісної інформації;
2) визначення типу вибірки — побудова конкретної схеми процедури відбору;
3) оцінка якості вибірки — визначення ймовірності і міри точності, з якими результати опитування вибіркової сукупності можна переносити на ту чи іншу частину населення.
Проблеми перелічені у тому порядку, в якому вони найчастіше постають перед розробниками проекту. Але розв'язуватися вони повинні у зворотній послідовності. Питання якості вибірки є ключовим — з нього розпочинається розробка вибірки (бо саме воно визначає підходи до розв'язання питання про обсяг та тип вибірки), і відповідь на це питання після завершення збору даних є засадовою для аналізу одержаної інформації та інтерпретації результатів.
Визначення якості вибірки включає опис низки умов, які дають змогу оцінити валідність, надійність та репрезентативність вибіркової сукупності стосовно об'єкта дослідження.
Репрезентативність. Репрезентативністю зветься властивість вибіркової сукупності відтворювати характеристики генеральної сукупності. Відхилення вибіркової сукупності від генеральної за якимись основними характеристиками називається помилкою репрезентативності: чим більша величина цих відхилень, тим більша помилка репрезентативності. Зрозуміло, що вибірка не може буквально відтворити генеральну сукупність. Основне завдання дослідника — враховувати помилку репрезентативності під час інтерпретації та узагальнення результатів опитування, проведеного на підставі вибіркової сукупності. Тому дослідник повинен вміти кількісно визначати цю помилку, величина якої обчислюється залежно від типу вибірки.
При аналітичному підході до вибірки треба враховувати наступні необхідні вимоги: 1) групи повинні розрізнятися за основною диференційованою ознакою (гіпотетичним фактором); 2) за рештою параметрів (віком, статтю, рівнем освіти, характером діяльності тощо) групи мають бути максимально ідентичні. Якщо дослідникові пощастило набрати досить ідентичні групи, які розрізняються лише за однією диференційованою ознакою, то чисельність таких груп може бути невеликою (50—100 осіб).
Надійність та валідність. Надійність та валідність — основні параметри визначення якості інформації, одержаної в результаті проведення емпіричного дослідження. Під надійністю розуміють певну гарантію, що одержаний результат правильно відбиває досліджувану дійсність. Валідністю (обґрунтованістю) інформації називається підтвердження (доказ), що досліджувалися (вимірювалися) саме ті явища, які соціолог передбачав дослідити.
На якість інформації (надійність та валідність даних) справляють вплив особливості різноманітних етапів емпіричного дослідження (вихідні теоретичні передумови, якість інструментарію, організація контролю роботи інтерв'юерів і т.д.). Особливу роль у забезпеченні надійності та валідності даних відіграють особливості формування вибірки. Ми зупинимося на проблемі впливу особливостей вибіркового підходу на надійність і валідність одержаної в результаті дослідження інформації.
Надійність інформації на цьому етапі формування вибірки забезпечується врахуванням випадкових помилок.
Випадкові помилки неминучі через неоднорідність досліджуваного контингенту. Якість дослідження визначається спроможністю соціолога обчислити величину випадкової помилки і врахувати її під час поширення висновків, одержаних на підставі опитування частини певної групи людей, на всю її сукупність.
Валідність (обґрунтованість) даних, як зазначалося вище, характеризує рівень виміру саме того, що передбачалося виміряти. До зниження валідності можуть призвести не тільки помилки інструментарію (про що йшлося у відповідному розділі), а й похибки вибірки, зокрема, систематична помилка чи відхилення вибірки. Наприклад, якщо відбір респондентів провадитиметься у районі розташування військової частини, то можна сподіватися, що у вибірці військовослужбовців може бути більше, ніж це характерно для генеральної сукупності.
При повторному дослідженні дані можуть бути достатньо стабільними, але як у першому, так і в другому випадку на результати цей (військовий) фактор1 впливатиме більшою мірою, ніж його відчуває генеральна сукупність. Те саме, згадавши наведений виш£ приклад, можна сказати й про такі місця опитуванні, як черга (у робочий час доби у черзі значно більше представників непрацюючих категорій населення, ніж у структурі населення загалом), чи зупинка автобуса. Необґрунтований вибір точок опитування найчастіше призводить саме до систематичної помилки.
Слід зазначити, що надійність та валідність — досить незалежні один від одного параметри, тому у разі оцінки якості інформації дослідник повинен враховувати обидві ці характеристики; дані можуть бути плідні, але ненадійні, і навпаки, дослідник може одержуєте досить стабільні (надійні) результати, але вони не валідні стосовно предмета аналізу.
Щоб уникнути впливу випадкових та систематичних помилок (або, у крайньому разі, обчислити їх величину і врахувати її під час інтерпретації результатів), необхідно бути обізнаним з основними характеристиками генеральної сукупності, на яку дослідник поширюватиме висновки, одержані в результаті опитування вибіркової сукупності.
Головне завдання дослідника на етапі складання вибірки — правильно побудувати модель вибіркової сукупності (таким чином, щоб за своєю структурою вона відповідала генеральній сукупності), а на етапі інтерпретації результатів врахувати усі похибки, яких було допущено під час формування вибірки. Якість інформації у кінцевому підсумку визначається не відсутністю помилок і похибок (уникнути яких практично неможливо), а створюваними дослідником умовами, що дають змогу врахувати вплив цих помилок на кінцевий результат.
Однощаблева випадкова вибірка
Ймовірнісний підхід нерідко називають також випадковим чи стохастичним, оскільки він передбачає випадковий відбір одиниць спостереження із загального переліку (списку) одиниць генеральної сукупності. Основне правило при випадковому відборі — однакова ймовірність кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки. При педантичному додержанні цієї умови реалізується основна перевага випадкової вибірки: елементи генеральної сукупності виявляються репрезентованими у вибірці з ймовірностями, які наближаються до їх розподілу у генеральній сукупності. При цьому чим менше ознака розсіяна у генеральній сукупності і чим більший обсяг вибіркової сукупності, тим менша помилка репрезентативності. Такий результат є виявленням закону великих чисел, що дає можливість, знаючи дисперсію фіксованих характеристик та заздалегідь визначивши припустиму помилку репрезентативності, розрахувати потрібний обсяг вибіркової сукупності.
Відпрацьовані різноманітні технічні процедури випадкового відбору: механічний відбір, використання таблиці випадкових чисел, розрахунок кроку відбору та ін.
Механічний відбір передбачає складання карток із номерами, кожний з яких відповідає номерові одиниць відбору у загальному переліку. Усі картки перемішуються у барабані і витягуються з нього у випадковому порядку. У сучасній практиці ця процедура практично не використовується, бо вимагає певних додаткових організаційних витрат (підготовка карток чи кульок), обов'язково ідентичних за своїми фізичними параметрами, механічний пристрій для їх рівномірного перемішування і т. д.). Однак саме така процедура забезпечує випадкову повторну вибірку. Повторною називається така вибірка, коли обраний елемент (картка) знову повертається до барабану, і є певна ймовірність, що вона буде обрана ще раз. Строго кажучи, теоретично тільки така вибірка дає змогу розраховувати під час аналізу даних статистичні коефіцієнти зв'язків та значимості. Адже на практиці, зрозуміло, ніхто не буде опитувати одного і того самого респондента двічі, навіть якщо його номер двічі потрапляє до вибірки.
Таблиці випадкових чисел дають можливість з допомогою комп'ютерних програм автоматизувати випадковий відбір одиниць спостереження на основі таблиці випадкових чисел.
Найчастіше для випадкового відбору використовують розрахунок кроку відбору. Це робиться так. Одиниця відбору із списку генеральної сукупності позначаються за суцільною нумерацією. Дослідник повинен стежити, щоб у черговості не було жодної закономірності. Загальна кількість одиниць генеральної сукупності (припустимо, 10 000 одиниць) ділиться на кількість одиниць вибіркової сукупності (припустимо, 2000 чоловік); крок відбору дорівнює 5. Із списку генеральної сукупності відбирається кожний п'ятий номер. Звичайно, відбір розпочинають не з першого номера. Величина кроку відбору ділиться навпіл; якщо ця величина не є цілим числом, її округлюють до більшого значення. У цьому випадку слід п'ять розділити на два, одержуємо 2,5; отже, розпочинати вибір треба з третього номера; наступний номер відбору буде восьмий (3 + 5 = 8), далі — тринадцятий (8 + 5 = 13) і т.д.
Процедури випадкового відбору досить відпрацьовані і, з технічної точки зору, не складні для соціологів. Основні проблеми однощаблевого випадкового відбору обумовлені практичними перешкодами на шляху виконання теоретичних вимог.
Основна проблема полягає у складанні загального списку генеральної сукупності, головним чином, в одержанні необхідних відомостей для підготовки такого списку.
Друге коло проблем проведення випадкової вибірки пов'язане із досяжністю респондентів. Ці проблеми викликані протиріччям між вимогою опитувати саме тих людей, які потрапили до випадкового відбору (на основі однакової можливості кожного потрапити до вибірки), з одного боку, і практично неможливістю опитати певну частину одержаної вибіркової сукупності — з іншого. Як правило, недосяжність частини вибіркової сукупності (до 10—15%) пояснюється такими причинами: відсутність (тимчасова чи постійна) за вказаними адресами, відмова респондентів від участі в опитуванні і т. д.
Третя проблема однощаблевої випадкової вибірки визначається занадто розсіяним (у просторі) полем респондентів. Якщо у випадковому порядку відібрати 1000 осіб, які мешкають на території країни, то одержані адреси будуть досить віддалені одна від одної, і організаторам важко буде знайти інтерв'юерів, які б погодились опитувати осіб, локалізованих занадто далеко одна від одної (у кращому випадку ця проблема може розв'язуватися за рахунок підвищення оплати праці інтерв'юерів та транспортних витрат, що, природно, призводить до істотного подорожчання дослідження).
Таким чином, вимога однакової ймовірності кожної одиниці генеральної сукупності потрапити до вибірки є найбільшою перевагою ймовірнісного підходу з теоретичної точки зору (оскільки дає змогу звести до мінімуму випадкові та систематичні помилки і визначити загальну помилку репрезентативності) і найбільшим його недоліком з практичної точки зору (у практиці масових опитувань ця вимога є часто нездійсненною або ж такою трудомісткою, що організаційні витрати стають невідповідними очікуваним результатам).
Розв'язання цього протиріччя можливе шляхом багатощаблевого випадкового відбору.
При багатощаблевому випадковому відборі генеральна сукупність у результаті попереднього аналізу об'єкта дослідження розбивається на підсукупності — одиниці відбору; з них на першій стадії у випадковому порядку відбирається частина підсукупностей, а з відібраних під-сукупностей відбираються одиниці спостереження. При потребі кількість щаблів можна збільшити.
Здійснення багатощаблевого відбору відзначається двома особливостями.
1. Помилка репрезентативності на кожному щаблі зростає; але, головне, що ця помилка може бути врахована дослідником; невраховані помилки зводяться до мінімуму.
2. Багатощаблевий підхід вимагає попереднього аналізу та систематизації об'єкта дослідження. Під систематизацією розуміють групування одиниць відбору. Іншими словами, всі одиниці генеральної сукупності треба попередньо розбити на групи.
Принцип районування (стратифікації)
Існує два основних види класифікації (групування) генеральної сукупності: районування (стратифікація) і кластеризація (метод гнізд, серійна вибірка).
Районована (стратифікаційна) вибірка передбачає попереднє групування одиниць генеральної сукупності за відмінними між собою типами.
Засадовою стосовно класифікації є ознака (чи сукупність ознак), за якою респонденти істотно відрізняються один від одного; при цьому саме така ознака, на думку дослідника, може справляти істотний вплив на досліджуване явище. Таким чином, при виборі критерію стратифікації (районування) дослідник керується двома особливостями:
1) ця характеристика повинна справляти вплив на досліджуване явище;
2) за цією характеристикою одиниці сукупності мають розрізнюватися.
Наприклад, при вивченні ставлення до приватизації можна передбачити, що тип підприємства, на якому працюють респонденти (державне чи приватне), істотно впливатиме на їхнє ставлення до приватизації. Дослідникові також відомо, що частка людей, які працюють на приватних підприємствах, незначна, і при механічному випадковому відборі ймовірність їх занесення до вибірки — досить низька. У такому випадку всі підприємства поділяються на групи залежно від форми власності, а потім із кожного типу відбираються респонденти пропорційно чисельності цього контингенту в генеральній сукупності. У більшості великомасштабних опитувань громадської думки за національними вибірками первинна стратифікація здійснюється за географічною локалізацією респондентів (звідси й синонімічна назва цього принципу — районування).
У статистичному розумінні районування відповідає виокремленню такої кількості і таких статистичне однорідних груп, щоб дисперсія заданих параметрів всередині одержаних груп була меншою, ніж між ними.
Принцип кластеризації («гнізд»)
Кластерний («гніздовий») спосіб попередньої класифікації об'єкта у певному розумінні е протилежним районованому. Якщо при районуванні дослідник виокремлює різнотипові підсукупності, то при гніздовій вибірці генеральна сукупність розбивається на однотипові групи («гнізда»), всередині яких містяться різнорідні одиниці спостереження. Такими «гніздами» можуть бути школи, підприємства, сім'ї, колективи, поштові відділення, виборчі дільниці та інші організації, які тим чи іншим чином інтегрують групи людей, а дослідник вважає, що ці кластери досить однотипні.
Використовуючи принцип кластеризації, дослідник повинен керуватися двома основними положеннями:
1) усі одиниці генеральної сукупності мають бути розподілені між «гніздами»;
2) основні характеристики «гнізд» мусять бути максимально ідентичними за заданими параметрами.
При використанні гніздової вибірки у межах «гнізда» можна проводити суцільне опитування, а можна — вибіркове, залежно від чисельності та однорідності сукупностей «гнізд».
Багатощаблева комбінована вибірка
Звичайно, ці підходи (районований та гніздовий) у науково-методичній літературі протиставляються один одному. Але у сучасній практиці проведення масових великомасштабних досліджень при побудові вибірки найчастіше використовуються обидва ці принципи. Застосовуючи послідовно на різних щаблях відбору кожний з таких принципів, дослідник домагається підвищення репрезентативності вибіркової сукупності за різними характеристиками, які, на думку дослідника, можуть справити принциповий вплив на досліджуване явище.
Прикладом багатощаблевої випадкової вибірки є вибірка дорослого населення Сполучених Штатів, за якою провадить щомісячні опитування-інтерв'ю (їасе-іо-їасе) Інститут Геллапа. На першому щаблі провадиться стратифікація населених пунктів: місто — село; в свою чергу, міське населення стратифікується за типом міста, а сільське населення районується за сегментами забудови. Із страт відбираються 350 «точок опитування» на підставі принципу випадкового відбору. Кожний інтерв'юер одержує карту-схему «точки опитування» із позначеною точкою початку «маршруту» та «інструкції» щодо встановлення домоволодінь (будинків, квартир) відповідно до принципів маршрутного методу, а також інструкції з відбору респондента в сім'ї (відповідно до вимог випадкового відбору). Для роботи у кожній точці запрошується інтерв'юер, який не мешкає у цій місцевості. Разом опитується близько 1000 чоловік.
Основу вибірки становлять домовласники, тобто із генеральної сукупності дорослого населення заздалегідь виключаються: особи, які перебувають у в'язниці, лікарні; особи, що проживають у готелях або наймають квартиру; особи, які проживають на військових базах, а також у гуртожитках навчальних та релігійних закладів.
Після завершення опитування дані за основними демографічними характеристиками порівнюються з даними останнього перепису; результати опитування зважуються з урахуванням даних перепису. Це дає змогу підвищити «репрезентативність» осіб, яких важко застати вдома. Ці процедури спрямовані на приведення вибірки у відповідність до основних параметрів дорослого населення (старше 18 років), яке мешкає у приватних будівлях.
Оскільки побудова цієї вибірки Інституту Геллапа визначається принципами випадкового відбору на кожному із щаблів, це дає змогу дослідникам розраховувати помилку вибірки і в щомісячних публікаціях додавати до результатів опитування таблицю, яка дає змогу читачам «правильно читати» одержані дані, враховуючи випадкову помилку вибірки (наприклад, «такої» думки додержуються 23% «плюс-мінус» 4%).
Таким чином, багатощаблевий випадковий відбір дає змогу визначити помилку репрезентативності на кожному щаблі і, відповідно, загальну помилку репрезентативності. Чи, навпаки, на підставі заздалегідь заданої помилки обчислити обсяг вибіркової сукупності. Природно, слід зважати на умовність правильності розрахунків. Ця умовність визначається тими критеріями, показники яких враховувалися (а особливо тими, які не враховувалися) при здійсненні типології об'єктів репрезентації.
Цілеспрямований (спрямований) підхід
Засадовим стосовно спрямованої вибірки є не перелік (список) одиниць відбору спостереження, а статистичні дані — опис об'єкта дослідження з найбільш значущих, з точки зору їх впливу на досліджуване явище, характеристик генеральної сукупності. Як джерело інформації для опису об'єкта дослідження звичайно використовують дані державної та відомчої статистики, результати попередніх опитувань і досліджень.
Найпоширенішими видами цілеспрямованого підходу є: типовий і квотний.
Принцип типовості
Типовий підхід полягає в тому, що відбір одиниць репрезентації здійснюється не випадковим способом. Дослідник свідомо обирає те чи інше «гніздо» (населений пункт, підприємство, школу, виборчу дільницю тощо). При відборі конкретних «гнізд» він керується головним чином тим, щоб це «гніздо» було найтиповішим (найпоширенішим типом) серед усіх одиниць репрезентації. Звичайно, з цих міркувань виходять тоді, коли кількість одиниць відбору не може бути досить великою, а «гнізда», як підказують дослідникові знання (чи інтуїція), недостатньо однорідними. Типовість об'єкта може встановлюватися як розрахунковим способом (враховуються такі параметри, як мода — у розподілах за номінальними шкалами і середнє арифметичне — у розподілах за метричними параметрами), так і за експертними оцінками компетентних осіб. Кількох експертів просять назвати найтиповіші «гнізда»: наприклад, представників владних структур району (області) просять назвати найтиповіші міста, враховуючи передбачені дослідником характеристики. Звичайно для початку опитують трьох експертів, якщо їхня думка збігається (усі називають одні й ті самі міста у кількості, запланованій проектом вибірки), то цією кількістю експертів можна й обмежитися; якщо не збігається, то група експертів розширюється. Так само можна відбирати й типові підприємства галузі; природно, що експерти визначаються, у кожному конкретному випадку виходячи із специфіки об'єктів репрезентації. Звичайно, вдаються до послуг керівників відповідного рівня.
У межах типового об'єкта можна провадити суцільне опитування, а можна вибіркове, що здійснюється залежно від цілей дослідження, обсягу та однорідності контингенту «гнізда».
Принцип квот
У практиці соціологічних досліджень часто використовується також квотна (пропорційна) вибірка. Основу вибірки у цьому випадку становлять відомості про найважливіші пропорції генеральної сукупності, наприклад, розподіл за віковими, професійними групами, за статтю, національністю, типом населених пунктів та іншими характеристиками генеральної сукупності. За цими пропорціями, виходячи із загального обсягу вибіркової сукупності, розраховуються відповідні квоти, які розподіляються серед інтерв'юерів. Ті, у свою чергу, вибирають респондентів, керуючись вказаними параметрами.
Інформацію, що закладається у розрахунки основи вибірки, звичайно одержують із звітних документів державної чи відомчої статистики. Найчастіше використовують дані за статтю, віком, освітою, типом сім'ї, типом поселення тощо. Наприклад, якщо відомо, що населення України становлять 54% жінок і 46% чоловіків, то й у вибірці населення України чоловіки та жінки повинні бути репрезентовані у тій самій пропорції; або, наприклад, під час опитування населення України вибірка має включати 32% сільського населення і 68% міського, оскільки саме така пропорція притаманна для населення України. Враховуються й інші важливі пропорції (за віком, рівнем освіти, регіоном тощо). Чим більше пропорцій враховується, тим ймовірніше, що вибірка буде репрезентативною і стосовно неврахованих параметрів.
Метод квот використовується на різних щаблях вибірки. Наприклад, часто під час підготовки загальнонаціональних вибірок на першому щаблі із кожного адміністративного підрозділу (наприклад, області) відбирається підвибірка, чисельність якої у вибірковій сукупності становить частку, відповідну до частки населення, що мешкає у цій області, у загальній чисельності населення країни.
Найчастіше квотний відбір здійснюється на останньому щаблі — при відборі одиниць спостереження. Якщо на попередніх щаблях були послідовно використані принципи районування (стратифікації) і кластеризації («гнізд»), то ймовірність систематичного змішування (можливість того, що інтерв'юер буде відбирати респондентів в одіозному місці, наприклад, опитуватиме пацієнтів лікарні, додержуючись усіх заданих квот) зводиться практично до нуля.
Основним недоліком цілеспрямованих вибірок є необґрунтованість статистичних процедур аналізу. Це не означає, що статистичні коефіцієнти взагалі не можна обчислювати за такого підходу. Аналітичні розрахунки можливі для будь-яких числових значень даних, незалежно від способів відбору. Але величини цих коефіцієнтів не мають абсолютного значення і тієї легітимності, яку забезпечує випадкова вибірка. При аналізі даних, одержаних на підставі опитування за вибіркою, що використовує цілеспрямований принцип, значення статистичних показників слід розглядати як відносні.
Якщо все-таки взяти до уваги певну відносність розрахунків при підготовці випадкової вибірки, обумовлену насамперед обмеженістю кількості характеристик, що використовуються у розрахунках, то дослідникові можна рекомендувати використовувати такий орієнтир при визначенні типу вибірки.
Якщо дослідник достатньо добре ознайомлений з предметом та об'єктом дослідження й має намір проводити власне соціологічне дослідження, то йому краще орієнтуватися на цілеспрямований відбір.
Якщо дослідник недостатньо ознайомлений із предметом та об'єктом дослідження і збирається проводити опитування громадської думки, йому краще орієнтуватися на випадкові принципи відбору.
Список літератури
1. Вибори–2002 в оцінках громадян та експертів. — К.: Стилос, 2002.
2. Житенев В. Б. Общественное мнение в социальном управлении. — Новосибирск, 1987.
3. Иванов О.И. Общественное мнение и власть // Соц.полит. журн. — 1993. — № 7. — С. 37–41.
4. Квятковский С. Изучение общественного мнения и политика // Актуальные проблемы изучения и формирования общественного мнения, его использование в управлении социальными процессами. — М., 1987.
5. Кульчар К. Необходимы глубокие теоретические исследования // Проблемы мира и социализма. — 1979. — № 2. — С. 77–82.
6. Лоурен Ле Дюк. Учасницька демократія: референдуми у теорії та на практиці: Перекл. з англ. Р. Ткачук. — Харків: Центр освітніх ініціатив, 2002.
7. Матвеева Т. Референдум — образ жизни швейцарцев // Междунар. жизнь. — 1995. — № 5. — С. 86–91.
8. Миллер А.И. Работа над ошибками Карен Давиша о роли выборов в посткоммунистических обществах // Выборы в посткоммунистических обществах. — М.: ИНИОН РАН, 2000.
9. Общественное мнение и власть: механизм взаимодействия / Под ред. А.А. Ручки. — К., 1993.
10. Політичний енциклопедичний словник. — К.: Гене-за, 1997.
11. Українське суспільство: соціологічний моніторинг 1994–2003 /За ред. Н.В. Паніної. — К.: Ін-т соціології НАН України, 2003.
12. Соціологія: Підручник / за заг.ред. проф.В.П.Андрущенка, проф.М.І. Горлача. Харьків – Київ. 1998. – 624с.
13. Соціологія: курс лекцій / В.М.Піча та інш. К.: Заповіт , 1996. -344с.
14. Социология: Курс лекций / А.А.Райдугин, К.А. Райдугин. – М.: Владос, 1995 -192с.
15. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях. - Киев, 1982., Рабочая книга социолога. - М., 1983.
16. Патрушев В.Д., Г.П. Бессокирная «Динамика основных ценностей повседневной деятельности и мотивов труда московских рабочих в 1990-е годы». // Социологические исследования. - 2003. - №4. - С. 72-84
17. Ядов В.А. Социологическое исследование. Методология, программа, методы. - М., 1972.
