Социология. Учебник

1. Систематическая, или псевдослучайная, выборка. Соотношение между размером выборки и численностью населения в генеральной совокупности (скажем, 1:25) используется для определения интервала, или шага пропуска данных (К). Каждый элемент населения, обозначенный буквой К, включен в выборку. Например, в выборку можно включить каждого 25-го студента, зачисленного осенью.

2. Стратифицированная выборка. Данный способ предполагает разделение генеральной совокупности на слои или «страты», а затем составление выборки внутри каждого слоя — страты. Студенты 1-го, 2-го курса и т. п. могли бы быть выделены как отдельные страты. Этот способ применяется, когда возникают различные проблемы при составлении выборки среди разных групп населения (например, все первокурсники живут в общежитиях, но большинство студентов старших курсов проживают за их пределами) или когда отдельные части населения очень малочисленны, но тем не менее важны для исследования.

3. Кластерная выборка. Этот способ предусматривает классификацию групп населения по географическому признаку. Например, всех студентов колледжа, проживающих в общежитиях, можно было бы разбить на кластеры и составить выборку.

В большинстве крупномасштабных выборочных обследований применяются сложные методы, названные многоступенчатыми выборками. Их методика предполагает постепенный переход от совокупностей единиц наблюдения к отдельным единицам. Например, при составлении выборки взрослого населения США на первой стадии можно разделить всех жителей по округам (или классифицировать по кластерам). Кластеры можно стратифицировать по районам или некоторым другим признакам (например, по возрасту и расовому происхождению жителей). Внутри каждой страты (слоя) ряд округов может быть отобран случайным образом. Затем каждый из этих округов можно разделить на жилые массивы, включающие по 10 кварталов, которые снова можно стратифицировать вплоть до составления окончательной схемы выборки. Наконец, внутри определенных кварталов, можно отобрать отдельные семьи, а затем и членов семей с помощью случайной или систематической выборки.

Все методы, о которых мы до сих пор говорили, называются вероятностными выборками. Выбор единиц наблюдения осуществляется более или менее механически. Вероятностным выборкам можно противопоставить целевые выборки (в целевых выборках группы для обследования непосредственно подсказываются содержанием гипотез. Например, опрашиваются только активисты определенных партий или движений, равное число в каждой целевой группе. (Ред.)), когда исследователь выбирает людей для опроса по собственному усмотрению. Целевая выборка дает репрезентативное представление о населении только при разумном отборе респондентов. Огромные преимущества целевой выборки — простота и экономность. Такие выборки (например, «предварительные опросы») дают возможность получить наиболее точные данные при затратах, которые значительно меньше стоимости вероятностной выборки.

ВТОРИЧНЫЙ АНАЛИЗ

Широкомасштабные выборочные обследования — высокоэффективный, но дорогостоящий способ сбора данных. В результате многие социологи используют данные, собранные для решения другой задачи. Такой прием называется вторичным анализом. В последние годы созданы архивы данных, действующие как библиотеки, предназначенные для специальных подписчиков[25].

По мере увеличения числа университетов и научно-исследовательских институтов, применяющих компьютерные системы и программы, облегчается распространение информации. В то же время проведен ряд общецелевых обследований для сбора данных, которые могут использоваться для различных исследовательских проектов.

Данные опросов оцениваются по тем же стандартам, как и любая выборка: обеспечивает ли такой способ отбора единиц наблюдения точное и репрезентативное представление о генеральной совокупности? На практике возникают особые проблемы сравнимости совокупностей данных. Если вопросы сформулированы по-разному или полученные данные закодированы различными способами, осмысленное сравнение данных может оказаться невозможным. Достаточно небольших расхождений такого рода, чтобы исказить результаты.

Конечно, опросы лишь одно из нескольких широко используемых источников вторичных данных. Помимо этого, имеются документы переписи во многих странах и множество справочников (исторических и современных), в которых представлены многообразные сведения о населении, экономическая, социальная и статистика в области культуры[26].

Вторичные данные такого рода очень полезны и даже необходимы для проведения многих исторических исследований. Однако в этих документах, отчетах и справочниках мало информации о возможной необъективности данных.