Вероятностные и детерминированные выборки

Методики В. и. подразделяются на две категории: а) методики получения вероятностных выборок, предполагающие использование случайного отбора и, следовательно, теории вероятностей; б) методики получения детерминированных выборок, не связанные со случайным отбором. К видам вероятностного отбора, помимо простого случайного отбора, относятся систематический, стратифицированный (районированный) и гнездовой отбор. Применяя мат. аппарат теории вероятностей, по характеристикам вероятностной выборки можно оценить параметры генеральной совокупности с заданным пределом ошибки. Более того, исследователь может по желанию устанавливать предел ошибки на любом уровне точности или достоверности. Повышение достоверности оценок требует увеличения объема выборок, применения более сложных схем отбора или того и др. вместе.

Выборка по квотам, по группам и по соображениям удобства (когда отбираются легкодоступные для исследователя единицы) — примеры детерминированных выборок, получаемых с помощью направленного отбора. Детерминированные выборки тж оценивают числовые параметры совокупности, но поскольку они не связаны со случайным отбором, полученные на их основе оценки не имеют столь убедительного теоретико-вероятностного обоснования, как оценки параметров совокупности по числовым характеристикам случайных выборок, и потому приверженцы вероятностного отбора относятся к подобным оценкам с осторожностью. Тем не менее детерминированные выборки широко используются вследствие сравнительного удобства их формирования и экономии средств.

Основные понятия выборочного метода

В основе правильного применения методик В. и. лежит понимание природы генеральной совокупности и ее связи с основой выборки, единицами отбора и объемом выборки.

Генеральная совокупность и основа выборки. Первый выбор, к-рый необходимо сделать, — определить популяцию, или генеральную совокупность, на к-рую мы хотим распространить выводы В. и. В идеале генеральная совокупность должна полностью совпадать с основой выборки, представляющей собой полный перечень единиц той генеральной совокупности, из к-рой извлекается выборка. Однако совокупность и основа выборки не всегда совпадают либо в силу неполного перечисления единиц совокупности, либо по причине недоступности намеченных для отбора единиц.

Объем выборки. Может показаться, что чем больше выборка, тем лучше, однако это не всегда так. При увеличении выборки можно получить большую точность оценок, чем требуется на самом деле, и т. о. потратить ресурсы впустую. Во мн. случаях сосредоточение ресурсов на извлечении всей информ. из тщательно отобранной выборки дает больше пользы, чем сплошное обследование, когда невозможно ни проконтролировать сбор данных, ни проанализировать их с той тщательностью и полнотой, как при В. и. Если мы располагаем предварительными сведениями об изменчивости изучаемых характеристик, можно определить объем выборки, необходимый для получения их оценок с любым выбранным по нашему усмотрению уровнем точности. Объем генеральной совокупности никак не связан с объемом выборки, требуемым для заданного уровня точности оценок.