Расчет и обоснование выборки в социологическом исследовании

Цель: создать выборку из указанной генеральной совокупности в социологическом исследовании на тему: «Причины возникновения безработицы среди молодежи города Иркутска».

Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом». Термин "выборка" имеет двоякое значение: это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта, выбранных для непосредственного обследования.
Типы выборок:

1. Случайная выборка - является наиболее точной, репрезентативность её достигается при помощи математических методов. Особенность случайной выборки заключается в том, что все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность. По определению, при случайной выборке выполняется принцип случайности. «Равенство шансов попасть в выборочную совокупность – насколько необходимое, настолько же и сложно осуществимое требование.

2. Простой случайный отбор - из генеральной совокупности предполагает что: генеральная совокупность однородна, все её элементы доступны для исследования в одинаковой степени, имеется полный список элементов, составляющих генеральную совокупность (или хотя бы репрезентативная основа выборки), к этому списку применяются процедуры случайного отбора, с использованием таблиц или компьютерных генераторов случайных чисел.

а) Метод жребия.

б) Метод таблиц случайных чисел.

3. Метод систематической (механической) выборки - заключается в том, что из основы выборки, которая представляет собой полный пронумерованный список элементов генеральной совокупности, через равные интервалы (шаги), например каждый второй, третий или десятый, осуществляется отбор заданного числа респондентов.

4. Серийная (гнездовая, кластерная) выборка - единицами отбора выступают не сами индивиды, а группы (кластеры или гнёзда). Обычно генеральную совокупность расчленяют на естественные гнезда, так как «при формировании искусственных гнезд создаётся трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд» по определённому признаку. В качестве кластеров выступают семьи, бригады, классы, студенческие группы, школы - при изучении школьников, и больницы - при изучении пациентов, а так же районы, города и такое прочее.

5. Стратифицированная выборка - применяется в тех случаях, «когда цели и задачи исследования требуют вероятностного отбора респондентов по каким-либо групповым критериям», или когда мы имеем дело с неоднородной генеральной совокупностью, или когда она слишком велика, или имеет сложную структуру, и основу выборки для всей генеральной совокупности получить сложно, чем для отдельных её частей.

6. Неслучайная (невероятностная) выборка - При таком способе отбора единиц мы не можем заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности, что не даёт возможности рассчитать репрезентативность выборки. В этом случае она является не обязательной, так как количественные параметры объекта не играют решающей роли в исследовании, а целью его будет – углублённое качественное описание какого-либо отдельного социального феномена.

7. Направленная (целевая) выборка - Применяется обычно в качественном исследовании. На отбор в этом случае большое влияние оказывает цели исследования. Основная задача целевых выборок – получить информационно богатые случаи для последующего их глубокого и многостороннего изучения.

а) Выборка доступных случаев.

б) Отбор типичных случаев.

в) Квотная выборка.

г) Метод снежного кома.

8. Стихийная выборка - при применении данного метода в некоторой степени исследователь контролирует выборку, но решение о включении в выборку принимает сам респондент. То есть, её размер заранее часто не известен, а определяется конкретным условием - активностью респондентов.

9. Одноступенчатая и многоступенчатая выборка – делится по количеству ступеней в отборе. Одноступенчатая выборка предполагает, что из генеральной совокупности сразу осуществляется отбор респондентов для опроса. Процедура же многоступенчатой выборки включает несколько ступеней, при этом на каждой из них единица отбора меняется. «Различают единицы отбора первой ступени (первичные единицы), единицы отбора вторичной ступени (вторичные единицы) и так далее. Объекты самой нижней ступени, с которых ведется непосредственный сбор информации, называются единицами наблюдения».

Итак, мы собираемся рассчитать и обосновать выборку в социологическом исследовании, предметом исследования которого является: «Отношение пенсионеров города Иркутска к введению платного медицинского обслуживания».

Наша совокупность: 233 781 человек. Последовательность процедуры расчета такова:

1. Определить основные требуемые с позиции целей и задач исследования параметры нашей выборочной совокупности. (К примеру, пенсия, доля работающих пенсионеров, состояние здоровья).

2. Установить, что в сборниках статистической отчетности, издаваемой Иркутским областным департаментом статистики, информация о распространении этих признаков отсутствует.

3. Сделать вывод о том, что использовать квотную выборку мы не имеем возможности.

4. Констатировать факт, что в каждом районном отделении городского отдела социального обеспечения имеются списки пенсионеров основа выборки).

5. Сделать вывод о том, что выборка может быть двухступенчатой. На первой ступени проводится ранжирование, а на второй – механическая выборка.

6. Выбираем критерием районирования – территориально-административный район и получаем:

Районы города Иркутска:

· Свердловский – 54592 ч. – 23 %

· Кировский – 48033 ч. – 21 %

· Ленинский – 23559 ч. – 10 %

· Куйбышевский – 50349 ч. – 22%

· Октябрьский – 57248 – 24 %

Все районы вместе составляют 100 %, соответственно мы высчитываем удельный вес в общем количестве пенсионеров (проценты удельного веса подписаны напротив каждого района).

(Считаем по следующему алгоритму (на примере Свердловского района) 100 % - 233 78 ч., х% - 54592 ч.)

Для формирования выборочной совокупности пенсионеров в каждом районе рассчитывается шаг выборки по следующей выборке:

n = N/V

N – объем генеральной совокупности пенсионеров каждого района.

V – объем выборочной совокупности пенсионеров данного района.

Н = 1000

V= U*v*н

V = Удельный вес * 1000 (Н) / 100

Считаем:

· Свердловский район – 230 (х*1000/100), n = 237 (54592/230)

· Кировский район – 210, n = 229

· Ленинский район – 100, n = 236

· Куйбышевский район – 220, n = 229

· Октябрьский район - 240, n = 239.

В данном случае – поиск и выбор респондентов – труднодоступен, поэтому – рационально было бы использовать – «метод снежного кома».

Вывод: мы научились создавать выборку из указанной генеральной совокупности, цель, поставленная перед нами в данной части лабораторной работы, была достигнута.