<<
>>

Многоступенчатый отбор и гнездо

Многоступенчатый отбор по самой своей природе является гнездовым. Под гнездом понимается тот промежуточный объект исследования, который отбирается на каждой ступени для того, чтобы служить исходной совокупностью для последующего отбора.

Применение многоступенчатого, следовательно, гнездового отбора приводит к тому, что на каждой ступени отбора (кроме первой) уменьшается число конечных единиц исследования, участвующих в отборе единиц в выборке. Рассмотрим с этой точки зрения в качестве примера многоступенчатый отбор, использованный нами при исследовании читателей «Правды» (1968 г.)[370]. До начала отбора было осуществлено объединение всех территориальных единиц (республики, края, области) в страты регионального характера. На первой ступени из каждого региона отбиралась область (край), плотность подписки, в которой совпала или была близкой с аналогичным показателем по региону. Отобранная область выступала в качестве гнезда первого порядка. В известном смысле на первой ступени отбора в «игре» участвовали все подписчики газеты страны. Каждый из них мог оказаться именно в той области, которая будет включена в выборку[371].

На второй ступени для каждой области, попавшей в выборку, составлялись ранжированные (исходя опять-таки из плотности подписки) ряды: городов областного подчинения; сельских районов (областной центр включался в выборку автоматически). Из каждого ряда отбиралось по одному гнезду, в котором плотность подписки была наиболее близка к среднему показателю его ряда. На этой ступени в процессе отбора уже не участвовали подписчики тех краев и областей, которые не попали в выборку. Это право сохранилось за подписчиками только отобранных областей.

На третьей ступени принципы отбора и для городов и сельских районов несколько отличались друг от друга. В отобранных городах составлялся список всех отделений связи с указанием числа подписчиков газеты в каждом из них.

Отделения располагались в порядке убывания числа подписчиков. Для обследования выбиралось отделение, выступившее в качестве медианы. Для отобранного сельского района составлялись в алфавитном порядке списки городов и поселков районного подчинения и список сельских населенных пунктов. В каждом из этих списков в выборку включался пункт, оказавшийся в середине списка.

На третьей ступени из процесса отбора выбывали подписчики всех городов и районов отобранной области, кроме тех, которые оказались включенными в обследование.

Наконец, на четвертой ступени из списка подписчиков почтового отделения, включенного в выборку, производился отбор механическим путем. Очевидно, что подписчики всех других отделений не были включены в процесс отбора[372].

В социологической практике используются различные типы гнезд. В их роли выступают: регионы и населенные пункты, отдельные районы населенного пункта, почтовые отделения, избирательные участки, врачебные участки, дома, поезда, вагоны, предприятия, учреждения, цеха, студенческие группы, киоски и т.п.[373]. Особый тип гнезд связан с различной документацией. Можно выделить в качестве гнезда совокупность лиц, оказавших

ся на определенных страницах списка избирателей, похозяйственней книги, классных журналов и т.д. Гнездо можно образовать из совокупности последовательно расположенных карточек больных в поликлинике и т.п.

Гнезда могут быть образованы и по временному критерию. Например, совокупность покупателей, опрошенных в магазине между 13 и 15 часами, представляет собой гнездо. Временной аспект важен и для гнезд, используемых при контент-анализе материалов средств массовой коммуникации. Включение в выборку из всей совокупности газет определенной газеты и отбор из всех номеров только некоторых означает двукратное использование гнездового подхода[374]. Специфические проблемы использования гнездового подхода возникают при трактовке результатов групповых интервью, групповых дискуссий и др.

Многоступенчатый отбор является наиболее распространенным типом выборки[375].

Трудно отыскать крупное социологическое исследование, которое не использовало бы именно этот тип выборки. Этот отбор, как и в условиях одноступенчатой выборки, может осуществляться как из «естественных» списков исходных единиц, так и из списков, предварительно стратифицированных. Кроме того, на отдельных ступенях можно отбирать для выборки типические единицы.

Примером использования многоступенчатой выборки со случайным отбором единиц из «естественного» списка может служить исследование бюджетов времени жителей Пскова. На первой ступени отбирались указанным образом городские районы, а на второй — семьи[376].

Чаще всего на практике предпринимается стратификация исходных списков на каждой ступени обследования с помощью описанного ранее метода. В случае, когда списки промежуточных элементов исследования расчленены на страты, возникает возможность заметно повысить точность результатов, при условии, что переменные, использованные для классификации, тесно свя

заны с изучаемыми показателями. В советской статистике классическим примером многоступенчатой выборки со стратификацией объектов исследования на основе анализа предварительной информации является осуществляемый ЦСУ СССР отбор семей для сети бюджетных обследований, а также для других аналогичных статистических работ и прежде всего единовременных обследований состава семей, доходов и жилищных условий рабочих и служащих несельскохозяйственных отраслей народного хозяйства (1958, 1967 и 1972 гг.)[377].

Отбор гнезд из предварительно сформированных страт для получения репрезентативных результатов и величин теоретических ошибок репрезентативности должен осуществляться обычными процедурами собственно-случайной (например, с помощью таблиц случайных чисел) или механической выборки. В тех случаях, когда отобранное число гнезд из-за организационных соображений должно быть минимальным, считается, что из каждой страты (например, из каждой отрасли промышленности или из страты, образованной из областей с близкими показателями развития культуры) желательно отбирать не менее двух.

Наличие хотя бы двух гнезд позволяет вычислять дисперсию для страты. Если приходится отбирать из страты только одно гнездо, тогда можно прибегнуть опять-таки либо к таблице случайных чисел, либо использовать вариацию признака, положенного в основу стратификации на данной ступе- ни[378]. В частности, можно отобрать из каждой страты ту, так называемую представительную, единицу, которая обладает величиной стратифицированного признака, близкой к среднему значению для всей страты.

В социологических исследованиях принципы случайного отбора при выборе гнезд из страт применяются, к сожалению, довольно редко, особенно, когда речь идет о первых ступенях отбора. Одно из немногих исключений составляет этносоциологическое исследование, осуществленное под руководством Ю.В. Арутюняна в Татарии[379].

Метод типичных единиц в многоступенчатой выборке

Социолог чаще всего при отборе гнезд на этих ступенях прибегает к приемам, которые условно можно назвать методом типичных единиц. Типичные единицы представляют собой объекты, которые могут представлять страты исходя из экспертных оценок по нескольким или даже многим показателям[380]. Указанный подход был использован

Ю.В. Арутюняном на первой ступени осуществленного им выборочного обследования сельского населения европейской части РСФСР (Российской Федерации). Из совокупности областей и краев, находящихся в этой части страны, им были отобраны в качестве типических Московская и Калининская области[381], Краснодарский край и Татарская АССР. Выбор именно этих регионов обосновывался близостью их половозрастной структуры к соответствующим показателям сельского населения европейской части РСФСР[382]. Социологи библиотеки им. Ленина из общего числа небольших городов РСФСР избрали в качестве типичного объекта г. Острогожск Воронежской области. По численности населения в трудоспособном возрасте, доле учащихся и по некоторым другим показателям Острогожск оказался близким к среднему небольшому городу[383].

Метод типичных единиц был использован при выборке основной базы в некоторых других исследованиях: выбор г.

Пскова как типичного города в исследованиях бюджета свободного времени, Таганрога — как базы исследования процесса функционирования общественного мнения[384], Калининской области — для изучения правосознания населения[385].

В упомянутых выше исследованиях типичные единицы выбирались на первых ступенях отбора и представляли собой те или иные территориальные общности (область или город), на следующих ступенях отбор других единиц осуществлялся в соответствии

с принципами случайной выборки. Вместе с тем проведено значительное число исследований, в которых в качестве типичных единиц выступали не только территориальные общности, но и отдельные предприятия и учреждения (или их отдельные подразделения: цеха и отделы и т.д.). Так, Л.А. Гордон и Э.В. Клопов в каждом из 7 выбранных ими городов избрали в качестве базы исследования по одному предприятию. Далее на каждом предприятии был избран типичный цех, и только затем из списков рабочих цеха механическим путем отбирались лица для опроса. В исследовании «Человек и его работа» в качестве типичных единиц выступали предприятия Ленинграда[386].

Метод типичных единиц с определенных позиций уступает обычной вероятностной выборке, так как лишает исследователя права определять ошибки репрезентативности и доверительные интервалы своих показателей и строго распространять результаты обследования на генеральную совокупность. Однако в тех ситуациях, когда социолог вынужден ограничиться отбором в качестве баз исследования несколькими объектами, экспертный отбор этих объектов может быть предпочтительнее случайной выборки. Более того, использование современных методов математической статистики (таксономия, факторный анализ, многомерное шкалирование) открывает перспективы совершенствования формальных методов отбора типичных (или «центральных» в своем таксоне) объектов и ограничения деятельности экспертов лишь предварительной стадией анализа. В то же время, в каком бы соотношении не находились применительно к конкретным условиям исследования случайный и неслучайный отбор гнезд из выделенных страт, социолог должен ясно осознавать (сейчас он делает это очень редко) цену, которую он платит за отказ от случайных процедур.

Признавая, что метод типичных единиц на первых ступенях отбора может быть целесообразным, нельзя в то же время одобрить практику, при которой применение этого метода сочетается с отказом от пропорционального представительства выделенных страт. Между тем в очень многих исследованиях, в которых в качестве страт используются отрасли и географические зоны, «типичные» предприятия, вузы, школы отбираются из соответствующих страт методом непропорционального отбора, без всякого

учета размеров страт (отраслей, регионов), дисперсий и других характеристик. В результате уже на первой ступени отбора возникает своеобразный «коктейль», представляющий причудливые сочетания гнезд разного характера. Например, если за 100% взять все обследования 1970-1973 гг., в которых на одной из ступеней отбора в качестве гнезд использовались предприятия, то окажется, что предприятия тяжелой промышленности отбирались в 29% случаев совместно с предприятиями легкой промышленности, в 7% — с предприятиями пищевой промышленности, в 6% — с предприятиями сферы обслуживания, в 7% — со строительными и транспортными организациями, в 5% — даже с колхозами и совхозами. Более того, в 7% всех обследований в выборку были включены вместе предприятия тяжелой, легкой и пищевой промышленности, в 6% к этим предприятиям были присоединены предприятия сферы обслуживания и в 5% — строительные организации.

Если бы социолог, отбирая предприятия различных отраслей народного хозяйства, учитывал «вес» этих отраслей и при этом распространял полученные результаты только на совокупность всех предприятий этих же отраслей, то тогда формирование выборки из различных предприятий не вызывало бы возражений. Однако именно эти операции при обработке и анализе результатов чаще всего не осуществляются. Не лучше обстоят дела при отборе территориальной единицы. Типичен следующий пример. В одном из исследований жизненных планов молодежи выводы без всякого обоснования опираются на выборку из 19 школ Москвы и Московской области, Вологды и Вологодской области, Хабаровска и Приморского края, Кисловодска и Ставропольского края, поселка Чаква Аджарии[387]. Авторы этого исследования, как и многие другие, считают, что главное — обеспечить представительство в выборке различных страт, а соотношение этих страт является второстепенным фактором[388].

Следует заметить, что и в исследованиях за рубежом жесткая реализация требований случайной выборки на первых ступенях отбора стала практиковаться сравнительно недавно. До середины XX в. отбор таких гнезд, как регионы и населенные пункты, осуществлялись экспертным путем[389].

Использование многоступенчатого отбора несет с собой много выгод организатору выборочного исследования. Главная из них — это возможность провести опрос или другой вид обследования в сравнительно небольшом числе населенных пунктов, предприятий, вузов и т.д. Это позволяет обойтись относительно небольшим штатом интервьюеров и, в частности, использовать лиц, работающих на общественных началах или по совместительству. Резко сокращаются затраты на оплату транспорта и командировочные. Немалую роль играет и возможность обойтись без составления громоздких списков единиц обследования. Организационные преимущества гнездового подхода так велики, что не приходится удивляться тому, что он используется столь широко. Однако социолог, прибегая к гнездовому методу, должен идти на немалые издержки. Дело в том, что многие «естественные» гнезда по своей природе тяготеют к однородности. Очевидно, что школьная или студенческая группа в дневном вузе, как правило, является однородной по возрасту. Среди жителей массивов, построенных предприятиями, велик удельный вес лиц, работающих в одной и той же отрасли народного хозяйства[390].

А это обстоятельство иногда обесценивает материалы выборочного обследования. Социолог, опросивший много человек, работающих в одном и том же научно-исследовательском институте и высказавших примерно одинаковые взгляды, из-за того, что он «разместил» свою выборку в этом институте и исчерпал свои ресурсы, не мог уже получить сведения о взглядах ученых, работающих в других организациях. Поэтому объем выборки в такой ситуации уже не является таким мерилом репрезентативности исследования, как при проведении собственно-случайного отбора. Иначе говоря, при использовании гнездового подхода уже нельзя пользоваться формулой:


<< | >>
Источник: Шляпентох В.Э.. Проблемы качества социологической информации: достоверность, репрезентативность, прогностический потенциал. — М.: ЦСП. — 664 с.. 2006

Еще по теме Многоступенчатый отбор и гнездо:

  1. 9.2.3 Персональные ресурсы потребителей
  2. 5.4. Способы отбора единиц из генеральной совокупности Классификация способов отбора единиц
  3. 7.4. РАЗЛИЧНЫЕ ВИДЫ ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ
  4. 6.3. Основные способы формирования выборочной совокупности
  5. 9.2.3 Персональные ресурсы потребителей
  6. Актуальность проблемы
  7. Метод большого массива
  8. Организация отбора и виды выборочных обследований
  9. Районированная выборка[333] Пути модификации собственно-случайной выборки
  10. Многоступенчатая выборка
  11. Многоступенчатый отбор и гнездо
  12. Ошибка многоступенчатой выборки
  13. Размер гнезда и организация выборки
  14. Принципы организации территориальной выборки