Ошибка выборки это в социологии

Выборочный метод
в соц. исс. Основные понятия выборочного
метода. Этапы формирования выб. сов-сти.

Соц.
исс. обычно бывают выборочными, поскольку
сплошной охват изучаемой совокупности
требует недопустимо высоких материальных
и временных затрат. Поэтому при
проектировании исс. одна из главных
задач состоит в формировании такой
выборки, которая была бы одновременно
и
репрезентативной,
и экономичной.

Репрезентативность
–
это св-во выборочной сов-ти быть моделью
генеральной сов-ти, т.е. воспроизвести
структуру генер. сов-ти по значимым
признакам.

Генеральная
совокупность
– это сов-ть всех единиц объекта исс.
относит. которых делаются выводы в исс.
Пример: человечество, население страны,
факультет и т.д. Любое выборочное
исследование имеет своей целью получить
достоверные выводы, относящиеся именно
к генеральной совокупности.

Выборочная
сов-ть
— это часть соц. объектов ген. сов-ти,
выступающих в кач-ве непоср. объектов
изучения в соц. исс.

Единицы
отбора
– это элементы ген. сов-ти, отбираемые
на каждой ступени выборки.

Единица
наблюдения
– это элементы сформированной выборочной
сов-ти, подвергающиеся непоср-му изучению
в иссл-ии.

Критериями
для выборки
могут быть: социально-профессиональный
состав, поло-возрастной, имущественный,
национальный состав.

В
целом все методы
делятся на сплошные
и выборочные.
СМ- охват всех без исключения объектов
исс. (перепись населения) Наиболее часто
исп. несплошные методы – монография,
метод основного массива, выборочный
метод. Тип и способ выборки прямо зависит
от целей исс. и его гипотез. Наиболее
строгие требования предъявляются к
выборкам аналитико-экспериментальных
и описательных исс., наименее строгие
– к исс. по разведывательному плану. В
этом случае отбор “единиц наблюдения”
на объекте подчиняется довольно простым
правилам: следует выделять полярные
группы по существу для анализа критериев.
Численность таких несистематичных
выборок строго не определяется. Все
зависит от состояния полученной инф.
Наблюдение или опрос в таком исс.
продолжается до тех пор, пока не
обнаружится, что полученная инф.,
достаточно разнообразна для формулировки
гипотез. Следовательно, состав и объем
выборки заранее не фиксируется, а
устанавливается опытным путем по мере
развития исс. В исс. описательного плана
выборка, напротив, д/б строго
репрезентативной.

Преимущества ВМ:

1. меньшая стоимость,
затраты на получение данных небольшой
части меньше, чем при СИ;

2. короче сроки,
данные можно собрать и обобщить быстрее;

3. шире образ
применения;

4. большая
достоверность.

Гл. особенности
выб. сов-ти закл. в том, что:

1. выборочная сов-ть
непосредственно изучается в исс.;

2. выб. сов-ть
строится из тех элементов, что и ген.
сов-ть, представляя собой ее часть.

Этапы формирования
выборки:

1. Выбор параметров
   в соответствии с целями и задачами исс.
   (пол, возраст, образование, мат. положение
   и т.д.)

2. Устанавливается
   — располагает ли исс-ль или может
   располагать инф. о распределении этих
   характеристик ген. сов-сти.

3. В зав-сти от ответа
   на пункт (2) опред-ся тип выборки на
   последующие ступени отбора.

4. Опред-ся объем
   выборки, взвешивая факторы на увеличение
   объема и его уменьшение.

5. Опред-ся возможность
   районирования выборки на 1-ой ступени
   многоступенчатого отбора.

6. Опред-ся кол-во
   ступеней выборки, объекты отбора на
   каждой ступени (ед-ца отбора), объем и
   тип выборки на каждой ступени с учетом
   общего объема.

7. Оценивается основа
   выборки, ее качество, полнота, отсутствия
   дублирования и т.д.

Пример: отношение
пенсионеров Самары к размеру пенсии.
Ген. сов-ть- 250000 ч-к.

• Размер пенсии

• Если обладаем
  инц-цией о том , сколько ч-к получают
  какцю пенсию, тогда исп-ем квотную
  выборку, если нет , то применяем др.
  выборку.

• Определяем объем
  выб. сов-ти=1000 ч-к

• Определяем
  возможность районир-я

• Применить случайную
  или механическую выборку на 2 ой ступени

• Выбираем ЖЭУ, где
  потом берем список.

Определение
объема выборочной совокупности.

Важнейшей задачей
социолога, предпринимающего исс.,
является определение выборки, то есть
ответ на вопрос, сколько нужно опросить.

Для определения
объема выборки существуют статистические
формулы, которыми мало кто пользуется.
Как правило, объем выборки колеблется
в диапазоне 400-1200 человек. Минимальные
границы обусловлены тем, что, как
утверждает статистика, результаты,
полученные на меньших объемах,
статистически незначимы, т.е. не имеют
права называться закономерностью.
Верхний предел обусловлен тем
обстоятельством, что, как доказала
Элизабет Ноэль в своей книге «Массовые
опросы» после опроса 1000-1200 человек
начинает идти повторяющаяся инф.

Соц-гу н/ж знать,
что в массовом сознании эта идея выборки
плохо входит в голову. Выборочным опросам
не доверяют. Выбор конкретной величины
выборки в рамках этих пределов зависит
от нескольких факторов.

Факторы, работающие
на увеличение объема выборки.

1. Необходимо брать
   как можно больший объем выб. сов. если
   ген. сов. разнородна, т.е. чем разнородней
   сов., тем при прочих равных условиях
   нужно брать больший объем выборки.

2. Дробность
   предполагаемого анализа полученной
   инф.

Отношение к
правительству

V=500
(300 женщин, 200 мужчин)

Опытным путем
установлено, что, если в клеточке
аналитической таблицы оказывается
меньше 10 человек, то эти цифры статистически
незначимы и значит, что дробный анализ
социолог сделать не может. Чем более
дробным соц-г хочет сделать свой
последующий анализ, т.е. анализировать
не по одному признаку, а по нескольким,
да еще связанным друг с другом, тем при
прочих равных условиях он должен брать
больший объем выборки.

1. Финансовые и
   организационные возможности.

2. Факторы, работающие
   на уменьшение выборки

3. Однородность
   генеральной совокупности

4. Малая дробность

5. Отсутствие
   возможностей.

Ошибки выборки, их классификация.

Репрезентативность
– это свойство выб. сов. воспроизводить
структуру ген. сов. по важным критериям,
признакам. Ошибками выборки называют
отклонение структуры выборки от структуры
соответствующей ген. сов. Существуют
два типа ошибок, которые необходимо
учитывать при использовании выборочного
метода и организации выборок: случайные
(СО) и систематические (СИО).

СО.
Ошибки репрезентативности, или
статистичечкой погрешности, присущие
самому выб. методу. Они, как правило,
задаются исс-ем изначально, в зависимости,
от требуемой надежности результатов
исс. Исс. повышенной надежности допускают
ошибки до 3%, обычной – от 3 до 10%,
ориентировочные – от 20-40%, грубое исс.
выше. Как правило, достаточно точные
исс.: в политике — рейтинг, электоральное
поведение; маркетинговые ислл-я (в
области рынка) — запросы потребителей,
спрос (размеры). Т.е. достаточно точные
исс. проводятся там, где по итогам исс.
принимаются конкретные упр. решения. К
источникам этих ошибок можно отнести
следующие:

1. замена намеченных
по плану выборки единиц наблюдения
другими, более доступными, которые,
однако, оказываются неполноценными с
точки зрения выработанного плана
выборки. Такого рода ошибки могут
происходить при использовании недостаточно
квалифицированных кадров анкетеров и
интервьюеров. Например, опрос намечено
проводить в каждой десятой квартире
жилого массива, номера которых определены
процедурой систематического отбора.
Никого не застав в части выбранных
квартир, интервьюер иногда обращается
в соседнюю квартиру и берет интервью.
В итоге в выборке может оказаться
значительный перевес пенсионеров,
больших семей и могут быть слабо
представлены одинокие лица и малочисленные
семьи. Ошибки этого типа (ошибки
подстановки) м/б предотвращены выборочным
контролем за деятельностью анкетеров
и интервьюеров и качеством собранной
ими инф. Они могут привести к серьезным
смещениям в выборке.

2. неполный охват
выб. сов., т. е. неполучение инф. от части
единиц наблюдения, включенных в выборку
(например, недополучение почтовых анкет,
не полностью заполненные анкеты). Эти
ошибки устанавливаются путем сравнения
реально сформированной выборки с ее
разработанным планом. Ошибки подобного
рода “снимаются” так называемой
процедурой “корректировки” выборки,
т. е. организацией дополнительного сбора
недостающей инф.

Наряду
со случайными возможны ошибки
систематического
характера.
Они зависят от организации выборочного
обследования. Это разнообразные смещения
выборки
в сторону одного из полюсов выборочного
параметра.Смещение выборки – всякое
значительное отклонение выборки от
ген. сов. Источником смещения выступают
возможные ошибки выборки.

СИО.
Неадекватное воспроизведение в выборке
генеральных распределений м/б вызвано
причинами, носящими неслучайный
(вероятностный) характер, такие ошибки
называют СИО. Они приводят к искажению
в выборке характера генерального
распределения: либо к резкому завышению,
либо к резкому занижению значений
характеристик генеральной совокупности.
СИО могут обесценить результаты всего
исс. Эти ошибки характеризуют квалификацию
исс-ля. Основными источниками СИО м/б:

а) неадекватность
сформированной выборки задачам исс.;

б) незнание
характера распределений в ген. сов. и
выбор процедур отбора, которые могут
исказить эти распределения, например,
нарушение необходимой для репрезентативной
выборки пропорциональности в
представительстве различного типа
элементов ген. Сов. (если последняя
статистически неоднородна) вследствие
отсутствия необходимой информации;

в) сознательный
отбор наиболее удобных и “выигрышных”
для решения задач исс. элементов ген.
сов., которые, однако, не представляют
ее в целом (например, отбор только
передовых предприятий, совхозов и т.
п.).

г) ремонт выборки
— это процедура исправления СИО
(довыборка).

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Как мы уже знаем, репрезентативность — свойство выборочной совокупности представлять характеристику генеральной. Если совпадения нет, говорят об ошибке репрезентативности — мере отклонения статистической структуры выборки от структуры соответствующей генеральной совокупности. Предположим, что средний ежемесячный семейный доход пенсионеров в генеральной совокупности составляет 2 тыс. руб., а в выборочной — 6 тыс. руб. Это означает, что социолог опрашивал только зажиточную часть пенсионеров, а в его исследование вкралась ошибка репрезентативности. Иными словами, ошибкой репрезентативности называется расхождение между двумя совокупностями — генеральной, на которую направлен теоретический интерес социолога и представление о свойствах которой он хочет получить в конечном итоге, и выборочной, на которую направлен практический интерес социолога, которая выступает одновременно как объект обследования и средство получения информации о генеральной совокупности.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечественной литературе можно встретить другой — «ошибка выборки». Иногда они употребляются как синонимы, а иногда «ошибка выборки» используется вместо «ошибки репрезентативности» как количественно более точное понятие.

Ошибка выборки — отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.

На практике ошибка выборки определяется путем сравнения известных характеристик генеральной совокупности с выборочными средними. В социологии при обследованиях взрослого населения чаще всего используют данные переписей населения, текущего статистического учета, результаты предшествующих опросов. В качестве контрольных параметров обычно применяются социально-демографические признаки. Сравнение средних генеральной и выборочной совокупностей, на основе этого определение ошибки выборки и ее уменьшение называется контролированием репрезентативности. Поскольку сравнение своих и чужих данных можно сделать по завершении исследования, такой способ контроля называется апостериорным, т.е. осуществляемым после опыта.

В опросах Института Дж. Гэллапа репрезентативность контролируется по имеющимся в национальных переписях данным о распределении населения по полу, возрасту, образованию, доходу, профессии, расовой принадлежности, месту проживания, величине населенного пункта. Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) использует для подобных целей такие показатели, как пол, возраст, образование, тип поселения, семейное положение, сфера занятости, должностной статус респондента, которые заимствуются в Государственном комитете по статистике РФ. В том и другом случае генеральная совокупность известна. Ошибку выборки невозможно установить, если неизвестны значения переменной в выборочной и генеральной совокупностях.

Специалисты ВЦИОМ обеспечивают при анализе данных тщательный ремонт выборки, чтобы минимизировать отклонения, возникшие на этапе полевых работ. Особенно сильные смещения наблюдаются по параметрам пола и возраста. Объясняется это тем, что женщины и люди с высшим образованием больше времени проводят дома и легче идут на контакт с интервьюером, т.е. являются легко достижимой группой по сравнению с мужчинами и людьми «необразованными»35.

Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формирования выборки и размером выборки.

Ошибки выборки подразделяются на два типа — случайные и систематические. Случайная ошибка — это вероятность того, что выборочная средняя выйдет (или не выйдет) за пределы заданного интервала. К случайным ошибкам относят статистические погрешности, присущие самому выборочному методу. Они уменьшаются при возрастании объема выборочной совокупности.

Второй тип ошибок выборки — систематические ошибки. Если социолог решил узнать мнение всех жителей города о проводимой местными органами власти социальной политике, а опросил только тех, у кого есть телефон, то возникает предумышленное смещение выборки в пользу зажиточных слоев, т.е. систематическая ошибка.

Таким образом, систематические ошибки — результат деятельности самого исследователя. Они наиболее опасны, поскольку приводят к довольно значительным смещениям результатов исследования. Систематические ошибки считаются страшнее случайных еще и потому, что они не поддаются контролю и измерению.

Они возникают, когда, например:

1. выборка не соответствует задачам исследования (социолог решил изучить только работающих пенсионеров, а опросил всех подряд);
2. налицо незнание характера генеральной совокупности (социолог думал, что 70% всех пенсионеров не работает, а оказалось, что не работает только 10%);
3. отбираются только «выигрышные» элементы генеральной совокупности (например, только обеспеченные пенсионеры).

Внимание! В отличие от случайных ошибок систематические ошибки при возрастании объема выборки не уменьшаются.

Обобщив все случаи, когда происходят систематические ошибки, методисты составили их реестр. Они полагают, что источником неконтролируемых перекосов в распределении выборочных наблюдений могут быть следующие факторы:

• нарушены методические и методологические правила проведения социологического исследования;
• выбраны неадекватные способы формирования выборочной совокупности, методы сбора и расчета данных;
• произошла замена требуемых единиц наблюдения другими, более доступными;
• отмечен неполный охват выборочной совокупности (недополучение анкет, неполное их заполнение, труднодоступность единиц наблюдения).

Намеренные ошибки социолог допускает редко. Чаще ошибки возникают из-за того, что социологу плохо известна структура генеральной совокупности: распределение людей по возрасту, профессии, доходам и т.д.

Систематические ошибки легче предупредить (по сравнению со случайными), но их очень трудно устранить. Предупреждать систематические ошибки, точно предвидя их источники, лучше всего заранее — в самом начале исследования.

Вот некоторые способы избежать ошибок выборки:

• каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность попасть в выборку;
• отбор желательно производить из однородных совокупностей;
• надо знать характеристики генеральной совокупности;
• при составлении выборочной совокупности надо учитывать случайные и систематические ошибки.

Если выборочная совокупность (или просто выборка) составлена правильно, то социолог получает надежные результаты, харастеризующие всю генеральную совокупность. Если она составлена неправильно, то ошибка, возникшая на этапе составления выборки, на каждом следующем этапе проведения социологического исследования приумножается и достигает в конечном счете такой величины, которая перевешивает ценность проведенного исследования. Говорят, что от такого исследования больше вреда, нежели пользы.

Подобные ошибки могут произойти только с выборочной совокупностыо. Чтобы избежать или уменьшить вероятность ошибки, самый простой способ — увеличивать размеры выборки (в идеале до объема генеральной: когда обе совокупности совпадут, ошибка выборки вообще исчезнет). Экономически такой метод невозможен. Остается другой путь — совершенствовать математические методы составления выборки. Они то и применяются на практике. Таков первый канал проникновения в социологию математики. Второй канал — математическая обработка данных.

Особенно важной проблема ошибок становится в маркетинговых исследованиях, где используются не очень большие выборки. Обычно они составляют несколько сотен, реже — тысячу респондентов. Здесь исходным пунктом расчета выборки выступает вопрос об определении размеров выборочной совокупности. Численность выборочной совокупности зависит от двух факторов:

1. стоимости сбора информации,
2. стремления к определенной степени статистической достоверности результатов, которую надеется получить исследователь.

Конечно, даже не искушенные в статистике и социологии люди интуитивно понимают, что чем больше размеры выборки, т.е. чем ближе они к размерам генеральной совокупности в целом, тем более надежны и достоверны полученные данные. Однако выше мы уже говорили о практической невозможности сплошных опросов в тех случаях, когда они проводятся на объектах, численность которых превышает десятки, сотни тысяч и даже миллионы. Понятно, что стоимость сбора информации (включающая оплату тиражирования инструментария, труда анкетеров, полевых менеджеров и операторов по компьютерному вводу) зависит от той суммы, которую готов выделить заказчик, и слабо зависит от исследователей. Что же касается второго фактора, то мы остановимся на нем чуть подробнее.

Итак, чем больше величина выборки, тем меньше возможная ошибка. Хотя необходимо отметить, что при желании увеличить точность вдвое вам придется увеличить выборку не в два, а в четыре раза. Например, чтобы сделать в два раза более точной оценку данных, полученных путем опроса 400 человек, вам потребуется опросить не 800, а 1600 человек. Впрочем, вряд ли маркетинговое исследование испытывает нужду в стопроцентной точности. Если пивовару необходимо узнать, какая часть потребителей пива предпочитает именно его марку, а не сорт его конкурента, — 60% или 40%, то на его планы никак не повлияет разница между 57%, 60 или 63%.

Ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отдельными единицами внутри генеральной совокупности, которую мы исследуем. Например, если нам нужно узнать, какое количество пива потребляется, то мы обнаружим, что внутри нашей генеральной совокупности нормы потребления у различных людей существенно различаются (гетерогенная генеральная совокупность). В другом случае мы будем изучать потребление хлеба и установим, что у разных людей оно различается гораздо менее существенно {гомогенная генеральная совокупность). Чем больше различия (или гетерогенность) внутри генеральной совокупности, тем больше величина возможной ошибки выборки. Указанная закономерность лишь подтверждает то, что нам подсказывает простой здравый смысл. Таким образом, как справедливо утверждает В. Ядов, «численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы».

Определение объема выборки зависит также от уровня доверительного интервала допустимой статистической ошибки. Здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, которые связаны с природой любых статистических погрешностей. В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5%-ной ошибки:
Это означает,что если вы, опросив, предположим, 400 человек в районном городе, где численность взрослого платежеспособного населения составляет 100 тыс. человек, выявили, что 33% опрошенных покупателей предпочитают продукцию местного мясокомбината, то с 95%-ной вероятностью можете утверждать, что постоянными покупателями этой продукции являются 33+5% (т.е. от 28 до 38%) жителей этого города.

Можно также воспользоваться расчетами института Гэллапа для оценки соотношения размеров выборки и ошибки выборки.

From Wikipedia, the free encyclopedia

In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.^[1] For example, if one measures the height of a thousand individuals from a population of one million, the average height of the thousand is typically not the same as the average height of all one million people in the country.

Since sampling is almost always done to estimate population parameters that are unknown, by definition exact measurement of the sampling errors will not be possible; however they can often be estimated, either by general methods such as bootstrapping, or by specific methods incorporating some assumptions (or guesses) regarding the true population distribution and parameters thereof.

Description[edit]

Sampling Error[edit]

The sampling error is the error caused by observing a sample instead of the whole population.^[1] The sampling error is the difference between a sample statistic used to estimate a population parameter and the actual but unknown value of the parameter.^[2]

Effective Sampling[edit]

In statistics, a truly random sample means selecting individuals from a population with an equivalent probability; in other words, picking individuals from a group without bias. Failing to do this correctly will result in a sampling bias, which can dramatically increase the sample error in a systematic way. For example, attempting to measure the average height of the entire human population of the Earth, but measuring a sample only from one country, could result in a large over- or under-estimation. In reality, obtaining an unbiased sample can be difficult as many parameters (in this example, country, age, gender, and so on) may strongly bias the estimator and it must be ensured that none of these factors play a part in the selection process.

Even in a perfectly non-biased sample, the sample error will still exist due to the remaining statistical component; consider that measuring only two or three individuals and taking the average would produce a wildly varying result each time. The likely size of the sampling error can generally be reduced by taking a larger sample.^[3]

Sample Size Determination[edit]

The cost of increasing a sample size may be prohibitive in reality. Since the sample error can often be estimated beforehand as a function of the sample size, various methods of sample size determination are used to weigh the predicted accuracy of an estimator against the predicted cost of taking a larger sample.

Bootstrapping and Standard Error[edit]

As discussed, a sample statistic, such as an average or percentage, will generally be subject to sample-to-sample variation.^[1] By comparing many samples, or splitting a larger sample up into smaller ones (potentially with overlap), the spread of the resulting sample statistics can be used to estimate the standard error on the sample.

In Genetics[edit]

The term «sampling error» has also been used in a related but fundamentally different sense in the field of genetics; for example in the bottleneck effect or founder effect, when natural disasters or migrations dramatically reduce the size of a population, resulting in a smaller population that may or may not fairly represent the original one. This is a source of genetic drift, as certain alleles become more or less common), and has been referred to as «sampling error»,^[4] despite not being an «error» in the statistical sense.

See also[edit]

• Margin of error
• Propagation of uncertainty
• Ratio estimator
• Sampling (statistics)

References[edit]

ВЫБОРКИ ОШИБКА